思通数科 AI 视觉平台

让每一路监控,
都变成会思考的眼睛

已在重工、汽车制造、建筑、医药等待填家企业落地,覆盖待填个现场场景,从违章识别到工序防错。

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会思考的眼睛,不仅能看见工业现场,更能看懂

目标检测、行为识别、事件检测、多目标跟踪,是EHS安全合规与SOP工序防错共用的底层能力,覆盖工业现场全维度感知。

目标检测能力

目标检测能力

识别并定位关键目标

行为识别能力

行为识别能力

理解动作与行为模式(如搬运、操作、停留)

事件检测能力

事件检测能力

识别异常事件与关键状态变化

多目标跟踪能力

多目标跟踪能力

跨帧持续追踪人员与物体轨迹

你的场景,大概率不在任何厂商的已有算法清单上

所以我们不卖算法清单,我们卖把场景变成算法的能力——现场采样、训练、上线、迭代,一套平台跑完全程,企业自己就能做。

为什么标准算法包总是差那么一点

标准算法包解决的是行业共性的80%,但让你付钱的动机,往往藏在剩下那20%里——那是你厂里出过事故的地方、被客户审核卡过的地方、每月扣绩效最多的地方。这20%没有现成算法,只能长出来。

通用视觉模型
行为模型

我们把AI算法编程,变成了用户自己能干的事

平台内置完整的AI模型生产链路。新场景不用再走厂商排期,你的安全员、工艺员、质量员,用现场自己的数据就能训出一个模型。

任何新场景不是白纸开始训

制造、建筑、能源、港口、医药各行业的通用底模已经预训练好,你的第一版模型在这个基础上微调,需要的样本量是从零训练的十分之一量级,复杂的开放任务我们已经干完了。

行业模型
时序模型

真正难的不是“看见”,是“看懂顺序”

一张图断不了“这一步该不该做、有没有漏、做够时间没有”。时序建模让AI对完整作业流程做动态理解,核验工序顺序、步骤完整性、操作时长。

上线不是终点,是模型开始变强的起点

传统交付是一锤子买卖:算法验收完就冻结在那儿,现场光照变了、工装换了、产线改了,准确率只会往下掉。

自训练能力

支持企业基于现场数据持续优化AI模型

覆盖安全、质检、合规、环保等典型场景,贯通目标识别、行为分析与流程验证,满足多行业视觉智能应用需求。

安全生产管控

安全生产管控

覆盖人员防护、危险行为、环境风险全维度安全检测

产品质量检测

产品质量检测

识别外观缺陷、装配错误、尺寸偏差等质量问题

作业流程合规

作业流程合规

监测工序顺序与操作规范,保障作业标准执行

环境监测管理

环境监测管理

烟火、泄漏、积水等环境异常实时识别预警

设备状态识别

设备状态识别

识别设备运行状态、仪表读数、异常故障征兆

人员行为分析

人员行为分析

统计人员轨迹与行为数据,优化作业效率