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宇視披露大模型實戰落地:超100個項目
  2025-08   來源:宇視科技   作者:上海安全防范報警協會
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近年來,宇視科技持續深化AI布局,繼今年初升級發布「萬物X」后,4月在宇視合作伙伴大會上再度發布了大模型「梧桐2025」,推動AIoT智能體生態建設,加速大模型技術全場景產業化落地。 1.jpg

宇視將梧桐大模型能力深度注入產品矩陣,將全場景智能化業務淬煉成新質生產力。目前,梧桐大模型已在城市管理、能源工業、企業服務等領域的100余個實戰局點實現規模化部署,覆蓋交通治理、安全生產、民生服務等核心場景,以技術實效驅動行業效率革命。

 

萬物控

湖北:1句話布控!農用車違規檢測高效落地

無需標注數據或訓練模型,直接輸入自然語言指令,系統自動生成視覺算法,攻克傳統AI難以覆蓋的消防堆物、漏油、漏水等冷門場景。

在湖北,通過輸入簡單的自然語言指令“農用車載人”,自動生成針對農用車違規載人的檢測模型,實時識別高風險行為。傳統開發模式需耗時數天,而“萬物控”可將布控時間壓縮至1分鐘,目前已成功應用于騎乘人員未佩戴頭盔識別、車輛擁堵、道路積雪等各類復雜場景。

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某企業園區項目中,用戶輸入“消防通道物品堆放”、“漏油”、“漏水”等指令,系統即時生成定制化算法,自動檢測消防通道占用和油液泄漏問題,算法上線時間大大減少,高危區域巡檢不再依賴人工。

 

萬物搜

內蒙古:1分鐘尋人!「黃發白褲」鎖目標

「萬物搜」結合語義理解與圖像比對能力,用戶輸入任意文字、語音或圖片,快速匹配海量視圖數據,精準定位目標。結合智能軌跡研判,將傳統人工篩查的數小時流程壓縮至分鐘級,提升民生服務效率。

今年5月,在內蒙古一地的夜間車內錢物失竊事件中,僅有一張夜間模糊圖片,通過輸入關鍵詞“黃頭發白褲子男性”,「萬物搜」僅用1分鐘就從100+路視頻中快速找出高清圖像鎖定目標。“模糊輸入→高清輸出”已成解決事件新標配。


無獨有偶,6月初,某地群眾在停放電動車時不慎遺失照相機,負責的工作人員利用大模型系統,建立視頻分析任務,成功篩選出撿走照相機的人員,并通過智能研判快速生成其行程軌跡。僅用30分鐘,便找回失物,為群眾排憂解難。

而這僅是當地梧桐大模型應用的冰山一角:3月以來,已累計自主巡航超900駕次,針對巡航視頻分析產生有效預警100余次,消除野泳野釣、翻越護欄等風險隱患、發現交通違法等安全事件近100起,并助力尋回走失人員、護航大型活動等民生服務20余次,精準觸達安全與民生每個角落。

 

萬物核

河北:礦山誤報濾除95%!生產零中斷

為減少告警誤報,「萬物核」基于大模型構建智能分析中樞,對原始告警進行二次過濾與自動復核,再轉發報警至宇視平臺或第三方。

在河北某礦山部署近百路前端相機和智能體裝備后,鏟車、貨車及人員區域誤告警數量從4000+條降至200+條,誤報去除率超95%,告警精準度提升,生產中斷風險也降低了。

技術不炫技,落地見真章!梧桐大模型通過全場景智能化業務,將技術沉淀為千行百業的生產力,讓「萬物X」能力成為各行業場景的效率杠桿與安全閥門。






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