长扬科技实力登榜人工智能应用标杆TOP100
近日，中关村人工智能研究院与新智引擎联合发布“2024人工智能应用标杆TOP100”榜单，长扬科技工业现场视觉AI分析与安全预警平台解决案例凭借突出的创新价值及项目落地效果从500余个参评项目中脱颖而出，实力入选2024人工智能应用标杆百强。
当前，人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，不仅在科研探索、技术创新方面引领潮流，更在实际应用中展现出巨大的经济和社会价值。2024年《政府工作报告》首次提出“人工智能+”，推动人工智能在千行百业中深入应用。 为响应国家“人工智能+”行动号召，更好地推动我国人工智能技术应用及产业发展，甄选具有高价值、标杆型、真落地的行业典型应用实践，中关村人工智能研究院与新智引擎发起“人工智能应用标杆TOP100”榜单评选工作（简称“新智榜单”）。榜单涵盖工业制造、医疗健康、智慧城市、智慧交通、金融、能源、人才教育、新消费8大领域、17个赛道。 本次入选的工业现场视觉AI分析与安全预警平台解决案例，是长扬科技基于在视觉AI行业场景化应用的深厚积累、扎根企业实际需求场景为某石油化工集团下属销售公司打造的智能油库视觉AI项目方案。方案有效解决了该集团传统人工巡检存在安全隐患、无法实时监测发现安全风险以及国家监管对集团数据支撑提出新要求等安全生产管理难点和要点，助力其守护油库安全，筑牢安全生产防线。 该集团油库地域分布广泛，为满足三级监管场景模式，长扬科技采用事件集中监测、边缘计算分析的部署模式，构建油库－省公司－集团双防平台的逐级传输架构，满足油库现场隐患排查和识别、省公司集中安全监管、集团数据实时同步的各级目标。 项目建设前期，长扬科技对该集团油库业务场景进行深入调研，梳理中控室、发油台、罐区、输油泵房和重点出入口等13项典型监护区域监管需求，结合各区域实际可能出现的生产安全隐患风险，基于监护区域定制视觉AI检测算法，提供定制化功能模块，以满足各省公司差异化的安全生产管理特性及需求。 此外，针对不同作业区和生产环境，长扬科技为该集团配置和定制了多种行业专有视觉检测算法模型，覆盖油库关键业务场景，并以各省公司为管理单元对各类算法进行定期的调优和更新迭代。在项目完工后的实际生产安全管理工作中，算法模型平均检出率和准确率均超过85%，能够及时发现安全隐患，有效避免重大安全事故的发生。 该方案的核心技术——基于自研AI算法YoloCY的长扬科技工业现场视觉AI安全分析与预警平台，以其卓越的性能和前瞻性的架构设计，已成为智能制造的重要组成部分。该平台采用云边端协同的设计理念，有效地整合了云平台、边缘计算设备以及终端计算设备，实现了数据的高效处理和实时响应。长扬科技在工业现场视觉AI安全分析与预警平台中融入了上下多级联动的安全管理功能，将省公司、油库多级组织架构、安全管理部门、角色和人员同步到平台，进行一平台、多角色权限管理，使系统的分析预警渗透到各层级现场安全生产管理流程，实现告警事件推送及时、告警处置指派到人、处置结果跟踪到底，为油库安全生产管理提供有力的技术抓手。 平台总体架构 平台亮点 弹性扩展 采用“中心+边缘”的架构设计，AI算力按需分配。通过边缘部署可将分析后的特征值、结构化等数据结果回传到中心，集中应用。 数据协同 模型集中训练，中心、边缘同步共享；异常告警数据集中存储，按需分享下级部门。 集中管控 组织用户集中管控、算法模型集中升级、边缘设备集中监控、视频流集中接入等。 集中安全监管 实时监管子公司，及时发现问题并采取措施，集团全面监控整个集团内部的安全生产情况。 场景覆盖 覆盖了工业现场的生产场景，适用于企业生产安全监测、无人值守巡检、治安管理等。 项目价值 事故预防与成本节约 通过实时监测油库内的安全隐患，如漏油、明火、烟等，AI技术有效预防了安全事故的发生，避免了因事故导致的设备损坏、环境污染和人员伤亡等损失。这种预防性的安全措施能够显著降低企业包括赔偿费用、停产损失、设备修复费用等在内的直接和间接经济损失。 运营效率提升 AI技术能够自动化处理大量监控数据，减少人工巡检的频率和劳动强度，提高巡检效率。同时，通过智能分析，AI能够迅速识别并报告潜在的安全问题，使工作人员能够更快地采取措施解决问题，从而提升整体运营效率。 资源优化与成本降低 通过对油库运营数据的智能分析，AI技术能够帮助企业优化资源配置，如合理调度运输车辆、优化库存管理等，从而降低运营成本。此外，AI技术还能通过预测性维护减少设备故障率，延长设备使用寿命，进一步降低企业的维护成本。 此次入选“2024人工智能应用标杆TOP100”榜单，不仅是对长扬科技技术实力的肯定，更是对公司在视觉AI技术场景化应用方面创新成果的高度认可。未来，长扬科技将继续深耕工业互联网安全以及工控安全领域，不断优化和升级产品与服务，推动人工智能技术在工业领域的深度融合与应用，助力工业安全生产迈向智能化、数字化的全新未来。
