AI Edge Computing Terminal
让AI深入工业现场，让每一路视频都具备智能感知能力
边缘AI计算 · 多路视频分析 · 智能风险识别 · 实时事件告警 · 工业设备联动 · 云边协同管理
鲸比特AI边缘算力终端是一款面向工业安全、智能制造、船舶海事、智慧园区、能源巡检及物流仓储等场景的智能边缘计算设备。
产品融合人工智能、计算机视觉、边缘计算与工业物联网（AIoT）技术，通过接入现场网络摄像头及其他兼容设备，在本地完成视频解码、AI模型推理、目标识别、事件判断及告警信息上报，将传统视频监控升级为具备智能分析能力的主动安全管理系统。
依托鲸比特AI视觉算法与AI工业安全管理平台，终端可根据项目配置支持烟雾火焰检测、未佩戴安全帽识别、人员闯入禁区、人员倒地、离岗检测及其他工业安全视觉算法，实现从视频采集、智能分析、异常预警到事件处理的数字化管理。
通过边缘侧部署AI模型，减少对持续上传原始视频的依赖，降低中心服务器计算压力，并为需要快速响应的现场安全管理场景提供本地化分析能力。
核心价值：让传统摄像头具备AI识别能力，让安全风险更早被发现，让现场管理更加智能高效。
核心功能：
多路视频接入 / AI视觉识别 / 边缘实时推理 / 智能事件告警 / 工业设备联动 / 云边协同管理
一、产品概述 | Product Overview
一台AI边缘算力终端，让传统视频监控升级为智能安全感知系统
传统视频监控系统主要依赖人工查看画面和事后录像回放，面对大量摄像头、复杂作业环境和持续运行的生产现场，容易出现监控效率有限、异常事件发现不及时以及安全管理依赖人工经验等问题。
鲸比特AI边缘算力终端通过将计算机视觉算法部署至现场边缘设备，实现对摄像头视频流的自动分析。
企业无需完全替换现有视频监控系统，即可在兼容的网络摄像头和基础设施上扩展AI智能识别能力。
终端可通过局域网接入支持RTSP等协议的摄像头，并根据实际硬件算力、视频分辨率及算法复杂度，配置不同的AI分析任务。
当系统识别到符合规则的异常事件时，可通过管理平台、HTTP API、MQTT等方式进行告警上报，并根据项目需求联动声光报警设备或其他工业控制系统。
产品核心能力
- 多路视频智能接入： 支持接入兼容的IP网络摄像头，统一管理视频流与AI分析任务。
- AI视觉智能识别： 基于计算机视觉算法，辅助识别工业安全风险、人员行为及设备状态异常。
- 边缘实时AI推理： 在现场设备完成视频分析，减少对云端持续计算的依赖。
- 多算法任务配置： 根据摄像头场景，为不同视频通道配置一个或多个AI检测任务。
- 智能事件告警： 根据检测结果、持续时间及告警规则生成异常事件。
- 工业设备联动： 通过适配的网络接口或工业通信模块，与声光报警及第三方设备联动。
- 云边协同管理： 支持边缘设备与中心管理平台协同，实现设备、算法、任务及告警统一管理。
- 本地化部署： 支持在企业现场网络环境运行，适用于对网络稳定性和数据本地处理有要求的场景。
二、核心功能 | Core Features
01. 多路视频接入与统一管理
兼容现有网络摄像头，降低企业AI智能化升级门槛
鲸比特AI边缘算力终端可通过局域网接入兼容的IP网络摄像头，对视频流进行统一管理，并为不同摄像头配置相应的AI分析任务。
企业可根据实际监控区域、视频通道数量及算法需求，选择不同算力规格的边缘计算设备。
主要功能：
- RTSP网络视频流接入
- 多路IP摄像头管理
- 视频通道配置
- 视频连接状态监测
- 摄像头分组管理
- 视频实时预览
- 视频分析任务绑定
- 视频异常连接提示
具体视频接入路数取决于设备算力、视频编码、分辨率、帧率及算法负载。
02. AI视觉智能识别
通过计算机视觉算法，自动发现现场安全风险
基于深度学习目标检测与视频分析技术，终端可对摄像头画面中的人员、物体及特定事件进行识别。
通过部署适配的AI算法模型，实现对工业安全风险和异常行为的辅助监测。
典型AI识别能力：
- 烟雾检测
- 火焰检测
- 未佩戴安全帽识别
- 未穿戴救生衣识别
- 人员闯入禁区
- 人员倒地检测
- 人员离岗检测
- 人员长时间静止或久坐分析
- 抽烟行为识别
- 玩手机行为识别
- 打电话行为识别
- 未穿工作服识别
- 疲劳行为辅助识别
- 消防设施缺失检测
- 设备区域异常目标检测
- 特定区域人员聚集检测
- 舱盖开启状态识别
- 安全防护设施状态识别
- 重点区域物体遗留检测
- 其他行业定制视觉算法
上述为可按项目扩展的算法方向，不代表所有算法均已在每款终端上完成适配。具体算法清单应以实际交付版本为准。
03. 边缘实时AI推理
AI模型部署在现场，降低中心计算与网络传输压力
通过在边缘计算设备中部署AI视觉模型，终端可直接处理摄像头视频流，并在本地完成目标检测、事件判断及告警生成。
与将全部视频上传至云端进行分析的方案相比，边缘计算能够减少部分场景下的上行视频传输需求。
主要功能：
- 本地视频解码
- AI模型加载
- 边缘模型推理
- 检测结果处理
- 事件规则判断
- 本地异常事件生成
- 告警数据上报
- 本地运行状态管理
边缘处理延迟取决于硬件算力、模型复杂度及视频配置。
04. 多算法任务管理
同一路摄像头，按需配置多种AI检测能力
鲸比特AI边缘算力终端支持按照业务场景配置AI分析任务。
例如，在工业生产车间，可为同一路摄像头配置烟雾火焰检测和安全帽佩戴识别；在船舶甲板，可根据项目需求配置救生衣识别、人员倒地检测和危险区域入侵检测。
主要功能：
- AI任务创建与管理
- 摄像头与算法绑定
- 多算法任务配置
- 算法启用与停用
- 检测区域配置
- 任务运行状态管理
- 任务执行计划配置
- 检测参数管理
- 算法任务分组
单路视频可同时运行的算法数量，应以具体型号的性能测试结果为准。
05. 智能事件告警
从AI识别到异常上报，构建现场安全预警机制
当AI算法识别到符合配置规则的异常事件时，系统可根据检测置信度、持续时间、监测区域及业务规则生成告警。
通过与企业管理平台协同，实现异常事件提示、告警记录及处理流程管理。
主要功能：
- AI检测结果告警
- 告警置信度阈值配置
- 告警持续时间设置
- 告警区域配置
- 告警事件分类
- 告警截图关联
- 告警时间记录
- 告警历史查询
- 告警状态管理
通过设置合理的检测阈值与持续时间规则，可辅助减少短时误识别造成的重复报警，但不能完全消除误报和漏报。
06. HTTP / MQTT事件上报
开放数据接口，连接企业现有业务系统
鲸比特AI边缘算力终端可通过适配的网络接口，将AI检测事件、告警信息及设备状态数据发送至企业管理平台或第三方系统。
根据项目需求，可采用HTTP API、MQTT等通信方式，实现AI分析结果与其他业务系统协同。
主要功能：
- HTTP API事件上报
- MQTT消息发布
- 告警事件数据传输
- 设备状态信息上报
- AI检测结果输出
- 第三方平台接口适配
- 告警信息结构化输出
- 数据传输日志管理
07. 工业设备与声光报警联动
让AI识别结果直接参与现场安全响应
通过适配的网络通信、数字输入输出接口或工业协议网关，终端可根据项目需求与声光报警器、工业控制设备及第三方管理系统联动。
当检测到异常事件时，可通过配置的联动规则触发现场提示或向外部系统发送事件信号。
可扩展功能：
- 声光报警设备联动
- 外接音响报警
- 数字IO信号输出
- Modbus设备通信
- MQTT设备联动
- HTTP接口触发
- 告警联动规则配置
- 联动事件记录
涉及机械停机、消防控制等安全关键动作时，应通过符合相应安全要求的独立控制系统执行，不应仅依赖通用AI视觉识别结果直接控制。
08. 视频实时预览与本地管理
现场可视化监控，让AI分析结果更加直观
根据硬件配置，终端可通过本地显示接口或管理平台提供视频预览能力。
支持对摄像头画面、AI识别框、告警状态及设备运行信息进行可视化展示。
主要功能：
- 单路视频预览
- 多画面视频预览
- AI检测结果叠加
- 异常目标标记
- 实时告警提示
- 摄像头状态显示
- AI任务状态查看
- 本地管理界面
可根据设备性能与显示接口配置单画面或九宫格等预览模式。
09. AI算法参数与任务计划
按场景灵活配置，满足不同工业环境的监测需求
针对不同摄像头视角、光照条件和业务管理规则，系统支持对AI检测任务进行参数配置。
企业可根据生产班次、作业计划及监测区域特点，设置相应的检测策略。
主要功能：
- 检测置信度配置
- 告警持续时间设置
- 检测区域配置
- 任务运行时间计划
- 算法任务启停
- 告警规则配置
- 检测参数模板
- 任务配置管理
10. 边缘设备统一管理
集中管理AI算力设备，实现多区域统一运维
通过与鲸比特AI工业安全管理平台集成，可对分布在不同车间、厂区、园区及船舶的边缘算力终端进行集中管理。
主要功能：
- 设备注册与管理
- 设备在线状态监测
- 设备分组管理
- 设备所属区域管理
- AI任务状态查询
- 设备运行日志
- 告警记录查询
- 设备资源使用情况监测
- 远程配置管理
具体远程运维能力应以实际软件版本及网络部署方案为准。
三、AI视觉算法应用 | AI Vision Algorithms
多种AI算法灵活组合，满足不同工业安全场景需求
鲸比特AI边缘算力终端采用模块化AI视觉算法架构，可根据客户行业、摄像头部署环境及业务管理要求，选择适配的视觉算法。
建议官网将算法能力按照以下类别展示。
| 算法类别 | 典型检测内容 | 主要应用场景 |
|---|---|---|
| 消防安全 | 烟雾、火焰 | 工厂、仓储、船舶 |
| 劳保穿戴 | 安全帽、救生衣、工作服 | 工业、建筑、海事 |
| 人员行为 | 抽烟、玩手机、打电话 | 工厂、船舶、园区 |
| 人员状态 | 倒地、离岗、久坐 | 工业、安防、值守 |
| 区域安全 | 禁区入侵、人员聚集 | 工厂、仓储、能源 |
| 设备设施 | 灭火器缺失、舱盖开启 | 船舶、工业巡检 |
| 安全防护 | 安全网、防护设施状态 | 建筑、船舶、工业 |
| 行业定制 | 特定目标和异常事件 | 定制化工业场景 |
AI算法扩展能力
系统可根据项目需求开展行业算法适配，包括数据采集、样本标注、模型训练、算法优化及边缘部署。
通过持续完善行业数据集与算法模型，提升AI视觉技术对复杂工业场景的适应能力。
说明： AI视觉检测属于辅助安全管理手段，识别效果会受到光照、遮挡、摄像头角度、画面分辨率及场景变化等因素影响。
四、产品技术架构 | Technical Architecture
端边云协同，构建工业现场智能感知与安全管理体系
鲸比特AI边缘算力终端通过网络摄像头、边缘计算设备、工业物联网与企业AI管理平台协同，实现现场视频采集、智能分析、事件上报及业务管理。
01. 感知设备层
接入现场兼容的网络摄像头及其他感知设备。
主要设备包括：
- IP网络摄像头
- RTSP视频设备
- 工业监控摄像头
- AI摄像头
- 其他适配的视频采集终端
02. 边缘计算层
通过AI边缘算力终端完成视频处理、模型推理及事件判断。
主要能力包括：
- 视频流接入
- 视频解码
- AI视觉推理
- 多算法任务管理
- 检测结果处理
- 事件规则判断
- 本地告警生成
- 设备资源管理
03. 网络与工业通信层
通过标准网络接口及适配的工业通信方式，实现AI事件与外部系统协同。
主要能力包括：
- 以太网通信
- HTTP API
- MQTT
- 数字IO接口
- Modbus协议适配
- 第三方设备联动
具体接口以硬件型号和软件配置为准。
04. 平台服务层
通过鲸比特AI工业安全管理平台，实现边缘设备、摄像头、算法及告警事件集中管理。
主要能力包括：
- 边缘设备管理
- 摄像头管理
- AI算法管理
- 检测任务管理
- 告警事件管理
- 告警处理流程
- 数据统计分析
- 第三方系统接口
05. 业务应用层
面向不同工业行业提供智能安全管理应用。
包括：
- 工业安全管理
- 船舶海事安全
- 智慧园区管理
- 物流仓储安全
- 建筑施工安全
- 电力能源巡检
- 石油化工安全
- 其他行业定制应用
五、产品优势 | Product Advantages
01. 传统摄像头智能化升级
通过接入现有兼容网络摄像头，为传统视频监控系统扩展AI视觉识别能力，减少不必要的硬件替换。
02. 边缘本地AI计算
AI模型在现场设备运行，降低对持续上传原始视频和云端集中推理的依赖。
03. 多路视频集中分析
支持根据硬件算力配置多路摄像头AI分析任务，满足不同规模场景的部署需求。
04. 多算法灵活配置
支持按摄像头、区域及业务场景配置不同AI检测算法，适应工业现场多样化的安全管理需求。
05. 智能事件实时上报
通过AI识别与告警规则协同，实现异常事件自动生成、上报和平台提示。
06. 工业协议与设备联动
通过HTTP、MQTT及适配的工业通信接口，与企业管理系统和现场设备协同。
07. 云边协同统一管理
将分散部署的边缘计算终端接入中心管理平台，实现设备、算法、任务和告警的集中管理。
08. 行业算法定制扩展
结合不同工业场景的实际需求，支持算法适配、模型优化及定制化部署。
六、行业应用 | Industry Applications
01. 工业制造与生产安全
让生产现场具备AI主动风险识别能力
面向工业生产车间、设备区域及厂区安全管理场景，通过接入现有摄像头，利用AI算法辅助识别烟雾火焰、劳保穿戴异常、危险区域入侵及其他现场风险。
典型场景：
- 烟雾火焰检测
- 安全帽佩戴识别
- 人员闯入禁区
- 人员倒地检测
- 现场违规行为识别
- AI异常事件告警
02. 船舶海事与港口安全
AI赋能船舶视频监控，提升船岸协同安全管理能力
面向货运船舶、港口码头及海事作业场景，通过船端部署AI边缘算力终端，对兼容摄像头视频进行本地智能分析。
根据项目需求，可扩展船员行为监测、救生衣穿戴识别、甲板异常事件检测及船岸告警信息同步等功能。
典型场景：
- 船舶烟雾火焰检测
- 救生衣佩戴识别
- 船员倒地检测
- 驾驶区域人员离岗检测
- 甲板危险区域入侵
- 舱盖开启状态识别
- 消防设施缺失检测
- 船岸安全事件同步
03. 物流仓储与智慧仓库
利用AI视觉技术，提升仓储现场安全管理效率
面向物流仓库、配送中心及大型仓储设施，通过AI边缘计算设备对现场视频进行分析，辅助识别消防风险、人员行为异常及危险区域入侵等事件。
典型场景：
- 烟雾火焰检测
- 人员闯入限制区域
- 人员倒地检测
- 安全防护识别
- 仓储区域异常事件
- 智能告警管理
04. 建筑施工与智慧工地
AI辅助识别施工现场安全风险，推动工地安全管理数字化
面向建筑工地、工程施工及基础设施建设场景，通过AI视觉分析辅助识别劳保穿戴异常、危险区域入侵及其他施工现场风险。
典型场景：
- 安全帽佩戴识别
- 反光衣穿戴识别
- 人员闯入禁区
- 人员倒地检测
- 施工区域安全管理
- 异常事件自动上报
05. 电力能源与设备巡检
结合AI视觉分析，辅助提升能源设施安全监测能力
面向电力设施、能源设备及重点作业区域，通过AI边缘计算设备对视频信息进行智能分析。
典型场景：
- 设备区域人员入侵
- 安全防护穿戴识别
- 现场烟雾火焰检测
- 人员倒地检测
- 重点区域异常监测
- AI辅助巡检
06. 石油化工与高风险作业
面向复杂工业环境，提供AI视觉安全监测能力
针对石油化工及能源生产场景，结合符合现场安全要求的摄像头、边缘计算设备及管理平台，辅助开展现场安全风险监测。
典型场景：
- 烟雾火焰检测
- 劳保穿戴识别
- 危险区域人员入侵
- 人员异常行为检测
- 现场安全事件上报
- AI风险监测管理
涉及爆炸性环境的部署，应根据危险区域划分选择符合适用防爆要求的设备及安装方式。
七、产品配置与技术参数 | Technical Specifications
多种算力配置，满足不同AI视觉分析需求
鲸比特AI边缘算力终端可根据摄像头数量、AI算法类型、视频分辨率及实际部署环境，选择不同的硬件算力规格。
| 参数类别 | 主要配置项目 |
|---|---|
| 产品类型 | AI边缘计算终端 / AI视觉分析盒子 |
| AI计算平台 | GPU、NPU或其他AI加速计算平台 |
| AI算力 | TOPS等指标，按具体型号填写 |
| CPU | 处理器型号及核心数量 |
| 内存 | 内存容量及规格 |
| 存储 | eMMC、SSD或其他存储方案 |
| 操作系统 | Linux或其他适配系统 |
| AI推理框架 | ONNX Runtime、TensorRT或其他适配框架 |
| 视频接入 | RTSP及其他适配协议 |
| 视频解码 | H.264、H.265等，视型号而定 |
| 视频接入路数 | 根据硬件算力及实际测试结果填写 |
| AI算法 | 工业安全视觉算法及定制算法 |
| 网络接口 | 千兆以太网或其他网络接口 |
| 无线通信 | Wi-Fi、4G/5G等可选配置 |
| 工业接口 | GPIO、RS485、USB等，视型号而定 |
| 工业协议 | HTTP、MQTT、Modbus等适配协议 |
| 视频输出 | HDMI或其他显示接口 |
| 电源输入 | 按实际型号填写 |
| 设备功耗 | 按实际型号填写 |
| 工作温度 | 按实际型号填写 |
| 防护等级 | 按实际型号填写 |
| 安装方式 | 桌面、壁挂、导轨等，视型号而定 |
不同算力版本
为方便客户选型，可根据实际硬件产品线设置以下产品版本。
| 产品版本 | 建议定位 | 典型应用 |
|---|---|---|
| 标准版 | 中小规模AI视觉分析 | 单区域、少量摄像头 |
| 专业版 | 多路视频AI分析 | 工厂车间、仓储、园区 |
| 工业版 | 工业环境与系统集成 | 工业生产、船舶、能源 |
| 定制版 | 行业专用AI算法与硬件配置 | 特殊工业应用 |
以上为产品线规划建议，并非已经确认的在售型号。
八、部署与集成 | Deployment & Integration
灵活部署，快速连接现场视频与企业管理系统
鲸比特AI边缘算力终端可根据企业现有摄像头、网络环境及业务管理需求，提供多种部署方式。
01. 局域网独立部署
AI边缘算力终端与网络摄像头接入同一可互通的局域网，通过RTSP等兼容协议获取视频流，并在本地执行AI分析任务。
适用于单车间、单仓库及其他相对独立的场景。
02. 多终端分布式部署
在不同车间、楼层、厂区或船舶分别部署AI边缘算力终端，由中心管理平台统一管理设备和告警事件。
适用于大型工业园区、多厂区企业及分布式设施。
03. 企业私有化部署
根据客户需求，将AI管理平台、告警服务及业务数据部署于企业内部服务器环境。
适用于对数据本地化管理有要求的企业。
04. 云边协同部署
边缘终端负责现场视频分析，中心平台负责设备管理、事件汇总及业务分析。
根据网络条件，可采用本地处理、事件上报和中心管理相结合的架构。
05. 第三方平台集成
通过适配的HTTP API、MQTT及其他通信接口，与企业现有安防平台、工业安全管理系统、设备管理系统及应急管理平台协同。
06. 工业设备联动
根据项目需求，通过数字IO、Modbus或其他适配接口，与声光报警器、工业网关及第三方控制设备进行联动。
九、常见问题 | Frequently Asked Questions
Q1：什么是AI边缘算力终端？
AI边缘算力终端是一种能够在现场运行人工智能模型的计算设备。
鲸比特AI边缘算力终端主要面向工业安全视觉分析场景，通过接入网络摄像头，在本地完成视频分析、目标识别、异常事件判断及告警信息上报。
Q2：AI边缘算力终端与普通NVR有什么区别？
普通NVR主要用于视频接入、录像存储和回放。
AI边缘算力终端主要用于运行AI视觉模型，对视频画面进行智能分析并生成检测结果和异常事件。
两类设备可以根据项目需求协同使用。
Q3：现有普通网络摄像头可以接入AI边缘算力终端吗？
对于支持RTSP等兼容视频协议、且网络能够互通的IP摄像头，通常可以通过适配接入AI边缘算力终端。
具体兼容性取决于视频编码、分辨率、认证方式及设备协议。
Q4：一台AI边缘算力终端可以接入多少路摄像头？
接入路数取决于设备算力、视频分辨率、帧率、算法复杂度及推理任务配置。
例如，同一台设备运行单一目标检测算法，与同时运行多种复杂算法时，可支持的有效视频分析路数可能不同。
具体并发能力应以实际型号测试结果为准。
Q5：同一路摄像头可以同时运行多个AI算法吗？
可以根据终端算力和软件配置，为同一路摄像头设置多个AI分析任务。
例如同时进行烟雾火焰检测和安全帽佩戴识别。
实际可同时运行的算法数量需要结合硬件性能和算法负载评估。
Q6：AI边缘算力终端支持哪些工业安全算法？
可根据项目配置支持烟雾火焰检测、安全帽佩戴识别、人员倒地、危险区域入侵、人员离岗等视觉算法，并可扩展其他行业定制算法。
具体支持范围以实际软件版本和算法适配情况为准。
Q7：AI边缘算力终端需要连接互联网吗？
对于支持本地运行的部署方案，终端可以在局域网内完成摄像头接入和AI推理，不一定需要持续连接互联网。
远程管理、云端数据同步及部分在线服务可能需要外部网络连接。
Q8：AI边缘算力终端支持HTTP和MQTT接口吗？
鲸比特可根据项目需求提供HTTP API、MQTT等事件上报与系统集成方式。
具体接口协议、数据格式及认证机制以实际软件版本为准。
Q9：AI边缘算力终端可以连接声光报警器吗？
可以根据硬件接口与项目集成方案，通过数字IO、工业网关或网络协议联动兼容的声光报警设备。
Q10：AI边缘算力终端支持私有化部署吗？
支持根据项目需求进行本地化或企业私有化部署。
边缘终端可在现场执行AI推理，管理平台可部署于企业指定的服务器环境。
Q11：AI边缘算力终端可以部署在船舶上吗？
可以根据船舶供电、网络、环境条件及设备安装要求，选择适配的边缘计算硬件，在船端开展视频AI分析。
具体应评估振动、温湿度、电磁兼容、供电稳定性及网络通信条件。
Q12：AI边缘算力终端可以定制算法吗？
鲸比特可根据项目需求评估行业算法定制，包括数据准备、模型训练、算法适配及边缘部署。
定制效果和交付范围需结合具体场景、样本数据和验收指标确定。
十、商务咨询 | Contact Us
让传统视频监控拥有AI能力，让工业安全管理更加主动
从摄像头视频接入到AI智能识别，从边缘实时推理到异常事件告警，从单一AI计算设备到企业级工业安全管理平台，鲸比特致力于推动人工智能与工业现场深度融合。
无论是工业制造、船舶海事、智慧园区、物流仓储、建筑施工、电力能源还是石油化工，鲸比特均可根据实际业务场景提供AI边缘算力终端选型、视觉算法适配、系统集成及企业平台部署支持。
欢迎联系鲸比特智能科技，获取产品资料、技术参数、AI算法清单、系统演示及项目合作方案。
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