悠然智擎——烟草工业多模态AI应用平台，采用“边云协同+大小模型联动”的技术架构，以通用大模型为基础，融合行业知识图谱，通过企业数据的训练，形成能够自主进化的烟草企业多模态大模型。
通过利用遍布全厂的智能感知设备和边缘智能终端，构建起数字化的感知网络。借助烟草企业多模态大模型，对采集的多模态数据进行融合分析，实现对工厂的安全态势、生产状况、物料状态、产品质量等的全面监管。实时感知各种异常，并针对监测到的异常情况制定出具体的解决方案，及时联动相关设备进行处置或指导相关工作人员进行处置。彻底解决生产过程中安全巡查资源消耗大、生产流程监测不足、产品质量检测手段有限、数据价值未充分挖掘、产线联动应用效能低等行业痛点。助力企业构建标准化、数字化、智能化的管理格局。
融合视频、传感器、设备、音频、文本、图像等多模态数据，利用互补性，剔除冗余，提升模型准确性及泛化能力，接近人类感知认知水平。
依托行业知识与规范，打造企业专属大模型，大小模型协同，小模型快速初筛高频数据，大模型基于知识图谱深度推理，精准预测，科学决策。
基于微服务架构，将业务拆分为独立运行的插件化服务，灵活组合成多样化业务模块，高效支撑企业实际业务场景。
构建覆盖全厂的智能感知网络，利用烟草企业多模态大模型，实时监测人员、物品及环境安全风险，预警联动，并深入分析问题原因，提出优化建议。
基于多源视觉智能，构建“边缘智能设备+AI算法模型+平台功能”的一体化应用架构，云边协同监测虫烟、霉烟、异物、堵料、断料及设备、人员异常等安全隐患。
精细化分类NG样本缺陷，融合设备、环境、人员及知识图谱数据，利用多模态大模型深度分析，精准定位成因，制定优化方案，提升质量，降低缺陷率。
运用机器视觉与深度学习，部署AI烟箱外观检测装置，在出库环节智能核验外观缺陷与条码信息，联动处置，提升物流自动化检测与质量保障能力。
构建厂、车间、工艺段三级能源计量体系，融合耗能及排产数据，依托多模态大模型，精准分析与控制能耗，实现供能优化，并识别高耗能设备。
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