面向分布式运营的混合架构
边缘与中心部署支持近实时视频分析、持续监测及远程监管。
中国石化案例
边缘与中心协同 AI，支持分布式油气安全作业
中国石化的钻井平台、输送线路与 LNG 接收站分布广泛。Awakedata 交付边缘与中心协同的混合 AI 架构，支持全天候安全分析、视觉监测与模型优化，帮助团队改善事件响应和巡检准确性。
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部署背景： 该项目结合任务专用模型训练与已部署的仪表读数识别应用。相关成效描述的是原始客户项目。
方案亮点
面向复杂、多站点油气现场的实用架构。
AI 仪表读数识别流程
已交付方案结合任务专用模型训练与现场部署，实现仪表读数自动识别，提高巡检一致性与数据及时性。
安全事件截图告警
- 安全帽与个人防护装备合规检测
- 人员进入与在场监测
- 人员距离与接近检测
- 烟雾与火灾隐患检测
扩展 AI 场景
- 日常例行巡检自动化
- 有限空间作业监测
- 气体检测仪使用合规检查
- 防护服与工装检测
- 危险物品识别
量化成效
通过在检查与巡检流程中扩大 AI 部署，提高运营效率。
-30% 至 -50%
减少人工巡检投入需求。
-40%
单一作业区域的日常巡检时间缩短。
+15% 至 +25%
整体运营效率提升。
+30%+
巡检机器人作业效率提升。
+50%
隐患闭环处置效率提升。
这些经验如何支持当前平台
中国石化项目将任务专用模型开发与现场巡检连接起来，体现了针对实际任务训练、验证结果，以及使部署适配运行环境的重要性。
了解更多 使用 Studio 开发模型与应用, 使用 Edge 执行生产应用，以及 使用 Hub 管理部署与事件.
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