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。