我们专注于使用人工智能技术对文本、影像数据的处理与理解，为用户提升其生产力和决策能力。
深夜码头危机实录 暴雨中，龙门吊正向轨道盲区移动—— ⚠驾驶屏弹出警报：“前方5米检测到叉车！” ⚠警报声同步分级提示（非紧急：低频蜂鸣；紧急：脉冲长鸣） 司机紧急制动，避免了一场价值百万的碰撞。 “传统方案只会喊‘有障碍物’，现在连是人是 ......
前言：当传统监控沦为“事后录像机”，我们正用AI重写道路安全规则 冰冷数据刺痛神经： 每年因路口抢行、超速引发的死亡事故占交通总量的43%（公安部2024数据），而传统监控系统存在致命缺陷—— ✖️ 看不见：90%未停车观察的转弯车辆逃脱处 ......
在当下 AI 技术蓬勃发展的时代，企业对 AI 算法的需求呈爆发式增长，但却面临着诸多棘手难题。定制算法成本高昂、技术门槛难以跨越、国产芯片适配困难以及算法售后迭代乏力，这些问题犹如一道道高墙，阻碍着企业在 AI 领域的前行步伐。思通数科自 ......
在 AI 应用落地的浪潮中，企业常陷入 “有需求、无方案” 的困境：复杂场景难以匹配适配算法，高昂定制成本令人望而却步，传统技术又难以满足动态变化的业务需求。思通数科自训练 AI 算法解决方案，凭借零代码开发、全场景覆盖、智能迭代三大核心能 ......
一、矿山监管痛点：传统摄像头形同虚设，盗采者把黑夜当保护伞 夜间监控盲区：99% 的盗采在凌晨发生，普通摄像头夜间画面模糊，只能拍 “黑影子”，无法识别车辆作业； 证据碎片化：传统监控仅存录像，人工回看耗时耗力，盗采车辆 “来了又走”，难抓 ......
一、矿山盗采之痛：传统监管的三大困局 “夜里偷采、凌晨撤离、现场清零”——这是矿山盗采者的典型操作。据北方某省自规局数据，99%的盗采行为发生在夜间，传统人工巡逻面临三大难题： 1、看不见：山区地形复杂，夜间视野受限，偷采车辆如“幽灵”般出 ......
工地风险难监控？AI来帮你 在现代工地建设场景中，监管工作面临着前所未有的挑战。大型工地往往占地广阔，塔吊、挖掘机等机械设备数量众多，工人密集作业，设备故障、人员违规操作等风险隐患潜藏其中。传统人工巡查方式不仅效率低下，且难以全区域覆盖，监 ......
在建筑行业安全监管压力与日俱增的当下，传统人工巡查模式已难以满足复杂作业场景需求。于是“AI视频卫士”凭借超高速部署与全流程智能监管能力，为建设单位带来革命性解决方案——仅需2天，即可完成从设备调试到系统上线的全流程部署，相比传统智能化改造 ......
建筑业安全痛点与AI破局 近年来，建筑业安全生产形势严峻，事故数据触目惊心。根据国家统计局数据显示，2023年全国房屋市政工程生产安全事故共发生708起，死亡840人，较上年虽有下降，但行业安全管理压力依然巨大。传统监管模式依赖人工巡检，存 ......
一、安全措施总是不到位？ 在建筑工地、工厂车间等作业现场，因工人未规范佩戴安全防护用品引发的安全事故，远比我们想象中更频繁。比如在某建筑工地，一名工人觉得戴安全帽闷热，便随手摘下放在一旁，不料头顶上方突然掉落钢筋，瞬间砸中头部酿成悲剧；还有 ......
