案例简报 · Case Brief · 原生多模态统一底座
能源管网视频缺陷识别
巡检视频 + 工单 + 维修手册联合推理,自动派单与处置建议。
行业: 能源场景: 运维与生产规模: 大型/集团级出具日期: 2026-06-27
一、项目概览
- 客户类型
- 头部 能源集团与公用事业
- 项目周期
- 6–8 周
- 技术栈
- 多模态底座 · RPA / 工作流 · 视觉 / OCR
- 上线方式
- 混合云部署
二、业务背景与痛点
客户为能源领域的大型/集团级客户,核心痛点集中在「运维与生产」环节:传统人工或单点工具难以满足规模化与一致性要求,导致响应时长、运营成本与合规风险居高不下。本项目针对该环节展开端到端 AI 升级。
三、解决方案
Global AI DAO 以「原生多模态统一底座」为主载体,整合以下能力栈构建一体化方案:
- 多模态底座 —— 围绕业务关键路径,在数据接入、推理与人机协作三层落地。
- RPA / 工作流 —— 围绕业务关键路径,在数据接入、推理与人机协作三层落地。
- 视觉 / OCR —— 围绕业务关键路径,在数据接入、推理与人机协作三层落地。
- 上线方式:混合云部署,兼顾数据合规、性能 SLA 与运维可控性。
四、量化成效(前后对比)
| 指标 | 上线前 | 上线后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 工单响应时间 | 100% | 45% | -55% |
原始指标记录: 管道缺陷召回 90.8%,工单响应时间 -55%。
五、规格参数与适用范围
| 架构 | AR 文本 + 扩散图像/视频 混合 |
| 支持模态 | 文本 / 代码 / 音频 / 图像 / 视频 |
| 上下文长度 | 128K~1M(分级可选) |
| 训推精度 | BF16 / FP8 / INT8 |
| 芯片兼容 | NVIDIA / 昇腾 / 寒武纪 |
| 部署形态 | 私有化 / 混合云 / 边缘 |