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针对油气田企业生产性质、作业环境、站场风险等特点，安全环保院辛头编制"安眼工程”，旨在提升现场风险管控的视频管能化水平，亿鑫鸿物联软硬一体的智慧石油解决方案，通过视频技术(01)+人工暂能(A)技术，对安全幅佩戴、厨油世厢，烟雾火爱、危检区域闯入、违观抗蛻等生产场景数探进行自动化巡检与报警反馈，重点面向井、井下作业、工程建设、生产站场等工作现场，帮助油田实现全面感扣、预测预警、数据驱动、协同优化，搭建智能化营控框架和创新发展模式，推动高效运营、绿色安全，为油田业务高效发展提供有力支撑。
方案痛点：
硬件算力不足，性价比低。
油田现场安全管理需要处理庞大的实时数据，但受制于高性能芯片价格昂贵、技术限制以及利用率不高的问题，导致无法快速、低成本地完成大规模数据处理，从而影响安全监控和风险预警的时效性。
安全风险识别与管理不精准
油田生产环境复杂，涉及人员行为、设备状态、环境条件等多重不安全因素。传统管理手段难以对这些风险进行精准识别和有效匹配应对措施，导致部分潜在风险未能及时发现与处置，事故发生率较高。
算法扩展性差，响应不足
现有的算法平台和工具链缺乏灵活的扩展性，难以及时适配新出现的安全监管需求。第三方算法的集成能力有限，造成安全管理技术在更多场景下难以推广应用，阻碍了行业整体智能化进程。
系统适配性与落地难度高
油田不同作业区块、工况环境差异显著，通用化解决方案往往在适配上存在不足。系统集成复杂、维护成本高，导致企业在推广数字化安全管理时面临较大的部署与实施难题。
方案价值：
更高算力性价比的国产化人工智能硬件
自研的国产化可重构数据流人工智能推理芯片，具有更高的芯片利用率，自主可控的硬件为方案落地提供澎湃算力支撑。
多场景精准匹配提高安全生产管理水平
石油生产现场下，以人员的不安全行为、物体的不安。全状态以及环境的不安全因素为核心，运用AI视频分析技术，专注于真实的潜在风险有效降低事故发生率。
自研算法训练平台与工具链提供更多扩展空间
在不断丰富的监管要求下，算法训练平台和工具链支。持更多扩展场景的新算法训练迭代和第三方算法的集成接入，让技术的应用在更多业务场景下复制落地。
方案亮点
国产高性价比算力赋能
本方案采用自研国产化可重构数据流人工智能推理芯片，相比市场上的其他芯片，具有更高的芯片利用率和更佳的算力性价比。在石油生产现场安全管理中，能够突破国外技术限制，自主可控地提供强劲算力支撑，确保安全监控与风险预警系统高效稳定运行，处理海量现场数据更迅速，显著提升安全监控的及时性和可靠性。
精准匹配多场景安全需求:
方案聚焦石油生产现场的三大核心风险因素，运用先进的AI视频分析技术，全面精准地识别人员的不安全行为、物体的不安全状态以及环境的不安全因素。通过多场景精准匹配的智能分析，有效降低事故发生率，为石油生产打造全方位、智能化的安全防护屏障，切实解决传统安全管理手段识别与管理不精准的痛点，保障生产过程安全顺畅。
灵活扩展算法应对变化
方案包含自研算法训练平台与工具链，具备出色的扩展性。在石油行业监管要求不断变化和业务场景日益多样化的背景下，能够快速开发适应新需求的新算法，并便捷集成第三方算法。这使得安全管理系统能够紧跟行业发展步伐，灵活应对各种新挑战，实现技术在更广泛业务场景中的高效复制与落地，持续助力石油生产企业提升安全生产管理水平，满足企业长远发展的需求。
旨在为物联网行业提供采购选品、方案对比等企业急需的供需对接服务。
目前合作有100+款产品和60+个解决方案（统计截止至2024年01月），涵盖物联网感知层、传输层、平台层、终端及材料层，品类涉及物联网全产业链条上下游。
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