监控帧序列→国产720亿参数国产视觉大模型本地推理→自然语言告警"路口出现持械人员""出现逆行车辆"→点击告警跳转对应帧时间点。AI替你24小时盯，异常自动报。
一个监控墙挂32路画面，人均盯不过来。关键画面可能只有几秒钟——在几十小时的视频里找到这几秒就像大海捞针。辅警盯久了打瞌睡，人盯人盯不过来。更关键的是：传统告警只有红框，看不懂到底发生了什么。
监控墙挂满画面，人均看32路。关键画面可能只有几秒钟——在几十小时的视频里找到这几秒就像大海捞针。辅警盯久了打瞌睡，5%不到的视频被真正看完。
人力盲区巨大传统安防系统弹个红框就完了——到底发生了什么？是人打架了还是车逆行了？辅警还得盯着画面自己判断。红框告警缺乏语义理解，误报率高、可读性差。
告警缺乏语义监控视频看到的画面——「一辆白色轿车于14:23经过路口」——这些信息需要民警手工记录。几十小时的视频内容无法结构化存储和检索，更无法关联案件信息。
信息无法结构化不是让你用肉眼看视频——而是国产720亿参数国产视觉大模型，本地对监控帧序列逐帧理解。不只是框出目标，直接用人话告警："路口出现逆行车辆""出现持械人员""ATM前多次徘徊"。辅警一看就懂，点击告警直接跳转对应帧。
支持导入监控设备导出的视频帧序列（JPG/PNG）或视频文件。系统自动抽帧，批量导入多达30路监控画面。Mock数据已预置30张监控帧序列。
国产视觉大模型在本地GPU（国产算力芯片）上运行，以每秒数十 token对帧序列逐帧进行视觉理解。不只是物体检测——而是对画面内容做自然语言描述：识别车辆、人员、行为特征，理解场景语义（逆行、持械、徘徊、聚集），生成人类可读的异常描述。
结构化时间线输出自然语言告警——"14:23 路口3 出现逆行车辆""14:31 ATM区 出现持械人员"。每条告警包含时间戳、帧序号、场景描述。点击告警直接跳转对应帧画面。异常事件0遗漏，AI替你24小时盯。
以下演示展示30张监控帧序列导入后，国产视觉大模型如何逐帧理解画面内容、生成自然语言异常告警的完整流程。
30张监控帧序列导入后，国产视觉大模型逐帧理解画面内容。AI不只是做物体检测——而是对每帧画面生成自然语言描述。当检测到异常场景时，自动生成人话告警："14:23 路口3 出现逆行车辆（白色轿车，车牌皖A·XXXXX）""14:31 ATM区域 出现持械人员（男性，手持疑似刀具）""14:35 路口7 一人多次徘徊（已在ATM前停留超过5分钟）"。点击任意告警，自动跳转对应帧画面。
通用AI无法处理视频数据，传统监控系统只能录像回放+红框告警——天溥以720亿参数国产视觉大模型，实现监控画面的自然语言理解和人话告警。
| 维度 | 通用 AI 厂商 | 天溥科技 |
|---|---|---|
| 视频理解 | 不支持视频输入，只能处理文本描述 | 720 亿参数视觉大模型本地推理，直接理解视频内容 |
| 目标追踪 | 无视频处理能力 | 跨镜头自动关联同一目标，生成完整时空轨迹 |
| 处理速度 | N/A | 1 小时视频 5 分钟处理完毕，全程自动 |
| 输出形式 | 只能处理人工转写的文字 | 带时间戳的结构化事件日志 + 可回放的轨迹视频 |
| 部署 | 监控视频上传云端，严重违规 | 全本地 GPU 推理，监控数据永不出内网 |
