面向分散式營運的混合架構
邊緣與中心部署支援近實時影片分析、持續監測及遠端監管。
中國石化案例
邊緣與中心協同 AI，支援分散式油氣安全作業
中國石化的鑽井平台、輸送線路與 LNG 接收站分佈廣泛。Awakedata 交付邊緣與中心協同的混合 AI 架構，支援全天候安全分析、視覺監測與模型最佳化，幫助團隊改善事件響應和巡檢準確性。
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部署背景： 該專案結合任務專用模型訓練與已部署的儀表讀數識別應用。相關成效描述的是原始客戶專案。
方案亮點
面向複雜、多站點油氣現場的實用架構。
AI 儀表讀數識別流程
已交付方案結合任務專用模型訓練與現場部署，實現儀表讀數自動識別，提高巡檢一致性與資料及時性。
安全事件截圖告警
- 安全帽與個人防護裝備合規檢測
- 人員進入與在場監測
- 人員距離與接近檢測
- 煙霧與火災隱患檢測
擴充套件 AI 場景
- 日常例行巡檢自動化
- 有限空間作業監測
- 氣體檢測儀使用合規檢查
- 防護服與工裝檢測
- 危險物品識別
量化成效
透過在檢查與巡檢流程中擴大 AI 部署，提高營運效率。
-30% 至 -50%
減少人工巡檢投入需求。
-40%
單一作業區域的日常巡檢時間縮短。
+15% 至 +25%
整體營運效率提升。
+30%+
巡檢機器人作業效率提升。
+50%
隱患閉環處置效率提升。
這些經驗如何支援當前平台
中國石化專案將任務專用模型開發與現場巡檢連線起來，體現了針對實際任務訓練、驗證結果，以及使部署適配執行環境的重要性。
瞭解更多 使用 Studio 開發模型與應用, 使用 Edge 執行生產應用，以及 使用 Hub 管理部署與事件.
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