“物联感知+端边云”AI一体化解决方案
让环保非现场监控大数据从“看得见”升级为“看得清、说得明、找得准”,赋能智慧执法
以连微·AI边缘盒子与连微·智算中心为双核心,连接相机、声纹、传感器、PLC及业务系统,在现场完成数据处理与算法推理,在云端统一开展模型管理与下发,形成可部署、可运维、可扩展的智能应用体系。
- 多源端侧接入
- 本地边缘计算
- 模型统一管理与下发
- 云端与私有化部署
我们交付的不只是一台设备
连微将硬件设备、场景算法与平台服务组合为完整的智能化方案。AI边缘盒子承接现场数据与本地计算,智算中心负责模型管理、版本维护和任务下发,项目服务贯穿接入适配、部署联调与持续运维。
承接接入与计算
按项目部署与适配
实施与持续迭代
数据在端侧产生,智能在边缘落地,能力在云端持续
端、边、云各自承担清晰职责。核心业务可在现场边缘侧本地运行;网络恢复后,必要结果按照项目配置与云端同步。
现场数据源
相机、红外摄像头、声纹设备、传感器、车牌识别机、PLC及获授权的业务数据,为场景应用提供真实输入。
- 视频影像
- 声纹数据
- 工业参数
- 业务数据
连微·AI边缘盒子
就近完成数据采集、清洗预处理、算法推理、状态判断和事件生成;同一设备可按项目需求部署不同场景算法。
- 本地计算
- 算法推理
- 事件生成
- 断网续传
连微·智算中心
面向多企业、多项目和多设备统一管理模型与版本,支持模型下发、远程运维及必要的业务协同,可采用云端或私有化部署。
- 模型仓库
- 版本管理
- 部署下发
- 多项目协同
一个负责现场智能,一个负责模型持续运营
两类核心产品共同组成端边云协同底座,并根据项目数据条件、网络环境和业务目标确定实际部署范围。
连微·AI边缘盒子 · 设备功能示意让算法在现场运行
连接现场设备与数据系统,在本地完成数据整理和算法计算,形成识别、检测、判定、预测或预警结果。统一的设备载体,可根据不同业务部署相应算法与规则。
让模型统一管理、持续下发
围绕模型仓库、版本管理和部署下发建立云端能力,协同管理企业、项目与设备,为边缘应用提供模型维护、远程运维和持续迭代支持。
硬件、算法与服务共同交付
根据现场数据量、算法任务、网络环境和业务边界组合方案,支持云端部署与私有化部署,不以固定单一配置覆盖所有项目。
硬件设备
提供连微·AI边缘盒子及项目所需的现场接入配置,设备规格根据数据量、算法任务和部署环境确定。
- 边缘盒子
- 接入适配
- 现场配置
算法能力
提供场景算法授权、部署适配、定制开发、模型训练支持与持续迭代,让同一硬件服务不同业务目标。
- 算法授权
- 定制开发
- 训练支持
- 持续迭代
平台与服务
提供连微·智算中心使用或私有化部署,以及项目实施、系统对接、远程运维和后续优化服务。
- 云端平台
- 私有化部署
- 项目实施
- 远程运维
十个产品,面向不同环保业务
前七项场景产品基于连微·AI边缘盒子承载现场算法与本地数据处理;其他产品根据项目需求组合物联网设备、业务系统和平台服务。
功能示意图环保安全消防一体化平台
连接园区视频、门禁、消防设备与空间点位信息,围绕环保、消防、人员、车辆、周界和公共区域形成智能预警、联动处置与一图统览能力。
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功能示意图活性炭监控
接入具备条件的多源运行参数,在边缘侧完成数据整理、联合分析和状态判断,为异常工况与活性炭更换管理提供可追溯依据。
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功能示意图喷烤漆工况溯源+全过程监控
通过红外摄像头获取温度信息,在现场分析目标区域的温度特征与变化过程,辅助判断喷漆、烤漆等约定作业状态。
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功能示意图物种多样性识别
声音超过阈值后开始采集并进行声纹识别,随后触发摄像头拍照与图片识别,双模态结果一致后上传云端形成有效记录。
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功能示意图垃圾焚烧工况识别
只读接入授权的 DCS、PLC 等运行数据,在本地开展多变量趋势与异常分析,向现场人员提供提示和操作参考,不自动控制设备。
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功能示意图车辆门禁智能管控
连接车牌识别机,在边缘侧完成车型识别、车辆数据匹配、准入判断和运输台账留存,并与云端填报及监管上传协同。
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功能示意图RTO/RCO监控
采集 PLC 运行数据,在边缘侧完成数据预处理、工况识别和异常预警,智算中心支持模型、规则与远程运维管理。
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功能示意图危险废物仓库物联网智能设备
围绕危废仓储业务,组合称重采集、标签打印、扫码出入库和电子台账能力,使业务记录更加连续、清晰和可追溯。
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功能示意图流域水环境集成系统
按项目条件集成监测、空间、巡查和业务数据,围绕流域态势、污染分析、溯源预警与协同管理形成数字化应用。
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功能示意图宁静小区系列产品
将定向声响设备、噪声自动监测与数字化管理按项目需求组合,为社区公共空间声环境改善提供产品和服务支持。
查看产品详情 →从业务目标出发,组合端、边、云与服务
不同场景的数据条件、算法边界、平台协同范围与验收方式不同,项目先明确业务事实,再确定设备、算法、平台和服务配置。
需求沟通
明确业务目标、场景边界与期望结果。
现场调研
梳理数据来源、设备条件与网络环境。
方案确认
确定硬件、算法、平台与验收口径。
部署联调
完成接入适配、模型下发与业务对接。
持续服务
开展远程运维、版本维护与后续优化。