AI+烟草

以空间智能赋能烟草均质化生产

构建行业智能体，实现高效协同、品质可控的智能制造新模式。

解决方案概述

考拉悠然烟草AI管控平台，基于悠然无界多模态世界模型，打造具备空间智能能力的行业专属智能体。系统融合多源视觉感知、边缘智能与云端大模型协同，实现对虫烟、霉烟、非烟异物、堵料断料及人员设备异常等核心风险的实时感知与闭环处置。

平台通过“感知-分析-决策-执行”一体化架构，破解生产安全巡查依赖人力、流程监测不全、质量检测滞后、数据价值沉睡等行业痛点，显著提升烟草制造的安全性、稳定性与智能化水平。

AI+烟草制丝
以多源多类视觉智能为核心构建多模态AI综合管控平台，以制丝车间智能化为应用场景，以物料中的虫烟、霉烟、非烟异物，物料状态中的堵料、断料等异常波动，车间环境的烟虫、设备设施、人员异常等安全隐患为监测对象，以边缘智能设备、AI算法模型和平台功能的应用架构形成一体化的云边协同应用模式。
AI+烟草物流
基于机器视觉、深度学习和边缘计算技术，开发部署AI成品烟箱动态外观检测系统，在烟箱出库时对烟箱外观缺陷及烟箱条码进行核对，提升生产物流中的自动化检测水平，提供产品质量保障。
烟草大模型
基于多模态大模型能力的ADC(Auto Defect Classification)应用，对烟草制品NG样本缺陷详细分类，以及设备故障预测；基于视频大模型的生产合规性检测，关注安全生产标准化规范的小场景智能监督（违规拿烟、非安全作业行为等）。

解决方案示意图

解决方案优势

01
7×24h实时动态监测
对输送线落料口、落料器等易堵断位置，实时监测输送线料层厚度变化，联动设备作出反馈；对预贮叶柜、混丝柜等区域，通过AI检测方式对遗留物、人员及设备运行情况进行实时监测，准确率≥90%；
02
AI赋能品质把控
构建复杂背景条件下的分拣策略，提升对原料杂物和异常产品的识别与剔除能力。识别率≥90%，准确率≥90%；
03
多参数多尺度分析
对多环节多类别数据融合对齐，加强企业对自有数据的资产化沉淀和价值化挖掘，缩短数据贯通至交互应用的路径。