场景语义理解
自动识别空间类型与状态，输出自然语言描述：“零售门店，客流高峰期，收银台排队3人”。
"看得懂" + "千里眼" 能力演示
从“看见”到“看懂”，从“事后回放”到“实时感知”——空间感知传感器的核心价值。
低延迟
端侧推理能力
流畅预览
"千里眼"远程感知
持续调优
场景理解效果
7天
离线感知运行
异常行为预警
识别异常行为并主动推送告警，从“被动录像”到“主动预警”，按场景策略及时响应。
趋势预测分析
多日数据融合，预判客流高峰、设备故障趋势，辅助运营决策。
"千里眼"远程感知
远程视频预览+智能事件推送，无论身处何地，及时掌握远端空间动态。
典型接入流程
从设备接入到把事件送到自有系统，整条链路分为四步。每一步都可以单独验证，这样试点项目的范围就足够小、周期也足够短。
- 01
接入设备
在平台注册摄像机或传感器，确认设备在线，并获取实时 WebRTC 画面地址。
- 02
选择模型
按场景选择识别能力，例如倒地不起检测、电动车入梯、明火与烟雾识别。
- 03
配置规则
设置检测区域、生效时段与灵敏度，让事件量和现场实际情况匹配。
- 04
输出事件
通过接口返回或事件回调把识别结果送到自有系统，并附带抓拍图用于复核。
常见问题
- 需要更换现有摄像机吗？
- 不一定。低实时、状态类场景通常可以复用现有网络摄像机，通过 ONVIF 或 RTSP 接入云端分析；电动车入梯这类高实时场景，建议采用前端初检加云端复检的组合。
- 识别准确率是多少？
- 识别效果受摄像机角度、画面清晰度、光照、网络质量和现场规则影响。建议先用试点点位验证效果，再批量推广，不建议只参考一个统一数字。
- 哪些行业场景已经覆盖？
- 平台重点面向物业园区、养老康养和工厂安全生产，同时可以扩展到零售商业、餐饮卫生、农业生产和教育托管等场景。