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AI一体机

AI一体机产品介绍:全场景智能算力中枢,赋能行业数字化深度转型

一、产品核心定位与背景

在数字化转型浪潮中,企业面临算力分散、数据孤岛、AI应用开发周期长、部署成本高等核心痛点。AI一体机作为新一代软硬一体化智能设备,通过集成高性能计算单元、存储模块与行业预置算法,打造“开箱即用”的AI能力底座。其核心价值在于:

· 降低AI落地门槛:无需复杂集成,企业可快速部署智能应用;

· 提升资源利用率:统一管理算力、数据与算法,避免资源浪费;

· 保障数据安全:支持本地化部署与国密加密,满足高合规场景需求。

产品覆盖从边缘推理到云端训练的全算力谱系,适配智慧安防、工业质检、智慧医疗、能源管理等20+行业场景,助力企业实现从“单点智能化”到“全局智能化”的跨越。

二、核心功能与技术架构

1. 全算力覆盖,灵活适配场景需求

AI一体机提供三级算力架构,满足不同规模与复杂度的AI任务:

算力等级

典型配置

核心能力

适用场景

轻量级推理型

4-8TOPS(单卡)

- 支持101080P视频流实时分析
 - 低延迟(<50ms)行为识别(如跌倒、打架检测)
 - 功耗<100W

社区安防、零售门店、小型园区监控

中端混合型

16-64TOPS(双卡/四卡并行)

- 多模态数据融合(视频+文本+传感器)
 - 支持千亿级参数模型推理
 - 兼容国产化AI框架(MindSpore

智慧园区管理、能源交易辅助、医疗影像初筛

高端集群型

128TOPS+8-32卡集群)

- 单柜算力达1PFLOPS,支持万亿参数大模型训练
 - 分布式任务调度与资源动态分配
 - 兼容NVIDIA CUDA生态

自动驾驶训练、金融风控、智算中心建设

2. 软硬一体化设计,开箱即用

· 预置行业算法库

· 智慧安防:人脸识别(支持活体检测)、行为分析(徘徊、踩点)、车辆识别(车牌+车型);

· 工业质检:表面缺陷检测(划痕、裂纹)、零部件缺失检测、尺寸测量(精度±0.01mm);

· 智慧医疗:肺结节CT影像初筛、眼底病变分析、电子病历智能分类;

· 能源管理:电力负荷预测、设备故障预警、能耗优化分析。

· 兼容主流开发框架

· 支持TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等国际框架;

· 深度适配国产化生态(昇腾Atlas、寒武纪MLU、麒麟操作系统)。

· 可视化管理平台

· 算力监控:实时查看GPU/NPU利用率、温度、功耗;

· 模型管理:支持模型版本控制、AB测试与自动回滚;

· 任务调度:根据优先级动态分配资源,避免算力闲置。

3. 高可靠性与安全性设计

· 环境适应性

· 工业级设计,工作温度范围-20℃~60℃,支持IP65防护等级(防尘防水);

· 抗电磁干扰(EMC Level 4),适应变电站、工厂等复杂环境。

· 数据安全

· 传输加密:支持SSL/TLS协议,数据传输全程加密;

· 存储加密:采用国密SM4算法,防止数据泄露;

· 隐私保护:支持数据脱敏与本地化存储,符合GDPR、等保2.0三级认证。

4. 国产化与进口双路径选择

· 国产化方案

· 芯片:昇腾910B(算力256TOPS)、寒武纪思元590(算力256TOPS);

· 操作系统:麒麟V10、统信UOS;

· 政策优势:享受地方政府算力补贴(如上海“补早补小”政策),部署成本降低30%。

· 进口方案

· 芯片NVIDIA A100(算力624TOPS)、H100(算力1979TOPS);

· 生态优势:兼容CUDA、cuDNN等工具链,开发效率提升50%;

· 适用场景:自动驾驶实时决策、金融高频交易等对延迟敏感的场景。

三、典型应用场景与案例

1. 智慧安防:某城市智慧社区项目

· 痛点:传统摄像头仅能录像,无法实时预警危险行为;

· 解决方案:部署轻量级AI一体机,接入500路摄像头,实现:

· 实时识别未佩戴口罩、打架斗殴、老人跌倒等行为;

· 事件响应时间从分钟级缩短至秒级;

· 误报率降低至<2%。

2. 工业质检:某汽车零部件厂商

· 痛点:人工质检效率低(每小时检测200件),漏检率高达5%;

· 解决方案:部署中端AI一体机,搭配高分辨率工业相机,实现:

· 表面缺陷检测精度达99.7%(优于人工);

· 检测速度提升至每小时1200件;

· MES系统对接,自动拦截不良品并触发报警。

3. 智慧医疗:某三甲医院影像科

· 痛点CT影像阅读依赖医生经验,初筛效率低;

· 解决方案:部署高端AI一体机,集成肺结节检测算法,实现:

· 3秒完成单张CT影像初筛,敏感度>95%;

· 辅助医生将阅片时间从15分钟/例缩短至3分钟/例;

· 支持多中心联合建模,模型迭代周期从3个月缩短至2周。

4. 能源管理:某省级电网公司

· 痛点:电力负荷预测依赖人工经验,误差率达10%;

· 解决方案:部署集群型AI一体机,分析历史数据与实时气象信息,实现:

· 负荷预测误差率降至<3%;

· 优化发电计划,减少弃风弃光率15%;

· 年节约运营成本超2000万元。


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