这是一款基于研华高性能边缘计算平台MIC-733，深度集成创新奇智视觉小模型与多模态大模型的边缘智能终端，通过创新的“视觉识别 + 深度语义理解”融合分析路径，具备强大的本地视频智能分析及大模型深度研判能力。
该一体机广泛适用于EHS（环境、健康与安全）管理、智慧厂务、园区安防等多元场景，支持灵活部署、远程运维与多种协议接入。我们致力于为客户构建一套智能化、闭环式管理且可持续演进的AI视频分析与风险主动防控体系。
边缘智能处理核心 多模态大模型AI一体机这是整个系统的“大脑”，即 “多模态大模型AI一体机”。该一体机内部署了基于创新奇智研发的AInnoGC工业大模型的“MatrixVision边缘运行套件”，其核心处理流程如下：a. 初步分析与识别 (视觉小模型)：实时视频流首先送入高效的视觉小模型进行处理。针对特定目标和事件进行快速的初步检测和结构化信息提取。
b. 二次研判与误报过滤 (多模态大模型)：视觉小模型输出的初步识别结果，将无缝提交给一体机内集成部署的多模态大模型进行二次深度研判。核心目的是有效过滤小模型可能产生的误报，显著提升整体预警的准确性和可靠性。
01感知采集层 (Perception & Acquisition Layer)
部署于监测现场前端的多个高清网络摄像机或RTSP视频源作为原始视频数据的来源，实时捕捉监控区域的动态影像。
02网络传输层 (Network Transmission Layer)
前端摄像机通过有线或无线方式接入本地局域网络，视频流通过网络交换机进行汇聚和传输，稳定地将数据导向边缘处理核心。
03数据与管理平台层 (Data & Management Platform Layer)
经过边缘一体机分析处理后的结构化数据、报警信息、事件记录以及系统运行状态等，可以实现本地存储与展示、上传至中心管理平台/云平台（如图中边缘设备指向上方两个不同的Web管理界面所示）、 闭环学习与模型进化 (基于过滤结果训练小模型)。
04智能应用与联动输出 (Intelligent Application & Linkage Output)
最终，经过精准分析并确认的预警信息，可用于触发实时的告警通知（如声光报警、App推送、短信等），或与安防系统、生产管理系统（MES）、应急指挥系统等其他业务系统进行联动，实现快速响应、智能决策和闭环管理。
算法渐进调优 AI落地再提速
多模态大模型AI一体机不仅创新性地集成了多模态大模型进行二次智能研判，以精准过滤前端小模型可能产生的误报；更具革命性的是，我们构建了一套基于大模型验证结果的小模型持续优化机制。
多模态大模型在完成二次检验后，其高置信度的判断结果（无论是对真实警报的确认，还是对误报的有效排除与修正）都将转化为宝贵的、高质量的已标记训练数据。这些经过“智能审查员”严格把关的数据，会被系统性地、自动或半自动地导入创新奇智AML-Vision自动化训练平台，用于反哺并迭代训练我们部署在边缘端的小型视觉模型。
方案特性
✔算力强大，数据处理、AI分析边缘一体
✔大小模型协同，双重校验更精准
✔误报智能过滤，告警真实可靠
✔闭环反馈学习，模型持续进化
✔本地实时分析，赋能快速决策
✔灵活按需部署，加速应用落地
