日前,中星微技術(以下簡稱“中星微”)在“XPU芯片+大模型”雙引擎的驅動下,在智慧園區、公共安全視頻感知、交通綜合治理等領域布署?或升級創新應用,分別推出“智慧園區AI助手” “SVAC全棧視頻AI運維一體機” “AI交通綜合治理助手”產品,彰顯了中星微“芯片+大模型”賦能行業應用的獨特優勢。
大模型賦能 SVAC,開啟智慧園區新紀元
傳統園區安防系統往往響應遲緩,各子系統如同 “信息孤島”,數據資源閑置,管理效率低、安全隱患頻發,中星微精準洞察行業痛點,融合前沿 DeepSeek 蒸餾模型與自主 SVAC安全視頻技術,推出“智慧園區AI助手”,為產業園區管理注入全新活力,引領行業邁向 “全局智慧” 時代。這款產品依托DeepSeek大模型強大的深度推理能力,深度挖掘園區多源數據價值,構建精準風險預測體系,讓園區潛在風險無所遁形。在日常辦公場景中,通用 AI 模型化身得力助手,公告寫作、文件處理、信息查詢信手拈來,辦公效率實現質的飛躍。
產品優勢
數據驅動決策,運營效能全面提升。通過端內計算與DeepSeek融合,產品實現對能耗、設備狀態、人車流量等關鍵數據實時分析,生成直觀可視化報表,優化資源配置,輔助決策。
全域感知無盲區,智能識別精準防控。AI視頻分析算法精準識別越界、區域入侵、人員聚集、非法停車等20余種異常行為,實時觸發報警。創新“訓推一體化”技術,算法精度持續迭代。
多系統深度聯動,閉環管理高效協同。子系統打破壁壘,數據互通互聯。借助大模型融合能力,實現 “報警即聯動”。人臉識別與通行記錄無縫結合,實時追蹤異常人員軌跡,異常停留或未授權進入瞬間預警。
輕量化模型部署,場景自適配迭代。通過融合 AI 視頻分析、邊緣計算等前沿技術,推動智慧安防向“自適應、自學習”高階方向發展,助力園區構建韌性安全生態。
大模型賦能視頻安全系統:SVAC全棧視頻AI運維一體機
在GB35114強制性標準全面落地的新安全時代,中星微基于SVAC安全視頻技術與DeepSeek大模型的融合創新,推出“SVAC全棧視頻AI運維一體機”。該終端以自主技術為核心,打造高效、智能、可靠的運維管理體系,實現單人快速診斷,智能生成標準化操作指引,確保視頻數據的合規性,助力用戶提升視頻運維效率,目前已在全國數十個項目落地。
該產品通過全鏈條運維賦能,實現視頻感知系統從“可用”到“好用”的質變跨越,重新定義智能安防運維新標準。
產品特色
智能知識庫,讓運維更輕松。融合Deepseek+RAG技術,構建強大的知識庫,用戶只需通過自然語言提問,系統即能快速理解需求,返回精準解決方案。
智能監測,故障溯源分析。智能告警,視頻檢測分析視頻安全等級合規性;提供可視化故障圖譜,預測硬件壽命衰減曲線,提前觸發維護預警;提供視頻安全點位優化建議。
自動化報表生成,數據洞察觸手可及。高效報表生成,通過自然語言描述報表需求,系統自動生成SQL查詢語句并執行,自動生成結構化報告,提升信息檢索效率,助力快速定位問題。
大模型賦能交通綜合治理:AI交通綜合治理助手
中星微深度聚焦城市交通流量監測、道路擁堵治理等關鍵場景,將交通管理從傳統的“被動響應”模式升級為“主動預防”,推出“AI交通綜合治理助手”產品,借助SVAC安全攝像機,實時精準抓拍非機動車違章行為,并依托DeepSeek大模型的“訓推一體化”技術,準確識別違章行為主體,依據交通違法情況,對外賣騎手及相關廠商進行“綠標、黃標、紅標”分級打標,為外賣行業監管提供有力的數據支撐,既解決了過往城市交通監管工作中的難題,也助力于外賣行業規范發展。
產品優勢
通過高識別精準度保證監管數據的準確性,對外賣廠商的正確識別率可達90%以上。
具備強大的自學習迭代能力,通過自動學習、訓練校正優化誤差數據,持續迭代提升算法精度,適應不斷變化的交通環境和外賣行業動態。
模型輕量化設計,針對外賣員識別特定場景,實現“小模型”模式的輕量化部署,降低計算資源消耗,提高運行效率。
目前,該產品已在某北方城市交通綜合治理項目中成功落地,顯示出中星微在交通安防領域的創新實力與卓越品質。未來,中星微將繼續深耕大模型應用,以科技賦能交通安防,為構建安全、高效、智能的城市交通環境不懈努力。
中星微技術CEO張韻東博士表示:場景需求呼喚芯片和算力的不斷迭代更新,需求無限,研發不止,中星微也將持續依托AI智能芯片,不斷賦能公共安全、智慧能源、智慧金融、智慧交通等行業,不斷提升基礎設施智能化能力。
關注中星微技術
在數字感知領域擁有國際領先的AI芯片設計技術和新一代AI視覺技術的高科技企業,面向公共安全、數字信創、智慧能源、智慧交通、智慧金融、工業物聯網、車聯網及家庭等領域提供數智化行業應用及解決方案。
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原文標題:DeepSeek賦能SVAC國標數據系統 中星微軟硬應用多點開花
文章出處:【微信號:中星微技術,微信公眾號:中星微技術】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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