訓練
上傳幾張樣例圖，描述要檢測什麼 —— 系統幾分鐘訓練出貼合你環境的專屬模型，無需 ML 團隊。
主權 AI 價值 · SOVEREIGN AI
監控畫面，是最敏感的個人資訊。
人臉、行為軌跡、車牌 —— 影片監控資料受《個人資訊保護法》《資料安全法》雙重約束，一旦上雲即構成合規風險。天眼 SkyVision 從設計第一天就是運營主權級方案：邊緣計算、資料全程留本地，天然適配政務、城市治理等高監管場景。
- 0 程式碼本地訓練
現場幾張樣例圖、幾分鐘訓完專屬模型，影片流從不離開你的網路。
- 相容存量攝像頭
99% 相容 RTSP / ONVIF，無需換硬體也無需把畫面傳去雲端。
- 滿足關基合規紅線
面向政務、交通、能源等關鍵資訊基礎設施場景，天然滿足新版《網路安全法》的屬地化要求。
256路併發影片流
<12ms邊緣推理延遲
0上雲資料不出場
99%相容攝像頭 RTSP/ONVIF
分鐘級樣例圖即可上線
工作流程 · WORKFLOW · 三步上線
部署
一鍵部署到現有 RTSP / ONVIF 攝像頭，邊緣計算、低延遲，資料全程留在本地。
實時檢測
上線即開始在所有攝像頭流上實時識別事件並推送告警。
實時告警 · LIVE
未戴安全帽 · B 區
周界安全 · 全部正常
地面液體灑漏 · 4 號通道
訓練自己的 AI
在本地構建、微調專屬視覺模型，貼合你的場景需求。
0 程式碼工作流
拖拽式配置檢測邏輯，業務人員也能上手，無需演算法團隊。
自動監控告警
事件實時識別推送，最大 256 路併發，響應 <1 秒。
順暢接入
相容 RTSP / ONVIF 攝像頭，無需更換現有硬體。
本地私有部署
訓練與推理全程本地，資料永不離開你的場所。
洞察與報表
把影片資料變成可執行的看板與趨勢，對接指揮中心。
為什麼不一樣 · WHY DAOAI
不是一個孤立的監控 AI，
是同一個世界模型在看。
市面上"0 程式碼訓練自己的 AI"的監控平臺不少，但大多各管一段、互不相通。天眼 SkyVision 跑在 DaoAI World 同一個底座上 —— 這個模型同時也在產線上認缺陷、指揮機器人抓取，場景理解跨產品線互相餵養，不是又一個從零訓練的孤立分類器。
同一套空間理解能力，從產線質檢延伸到城市級監控，訓練積累跨場景複用。
換一家只做監控的供應商，等於放棄這份跨場景積累的理解力。
九大應用場景 · SCENARIOS
市容秩序、違停佔道、人車流量與事件智慧上報。
安全帽 / PPE 合規、禁區闖入、重型裝置互動。
道路拋灑物、拋錨車輛、異常車流與事件識別。
車流 / 車型 / 違規識別，99.2% 準確、稽核 −85%。
後廚衛生合規、明廚亮灶、操作流程核驗。
裝配順序、違規操作、質檢點與現場安全核驗。
煙火早期識別、人員入侵預警，毫秒級告警。
周界防護、高空拋物、陌生人徘徊與異常聚集。
客流統計、消防通道佔用、電瓶車入梯檢測。
硬體配置 · HARDWARE
1× RTX 4060Ti 16G —— 小型工廠 / 單層樓宇。
4× RTX 4080S 16G —— 中型園區 / 多層樓宇。
8× RTX 4080S 16G —— 大型產業園 / 城市級。
共同規格 · 0 程式碼圖形化配置 · 7 可訓練 + 3 預訓練模型 · 毫秒級異常檢測響應 · 本地私有化部署 · 相容 99% 現有攝像頭（RTSP / ONVIF）
常見問題
搭建專屬影片監控AI模型是否需要專業的AI團隊？
不需要。微鏈道愛天眼SkyVision無需AI團隊，使用者上傳幾張樣例圖並描述檢測內容，系統幾分鐘就能訓練出貼合環境的專屬模型，全程0程式碼，業務人員也能輕鬆上手。
天眼SkyVision能相容現有的攝像頭裝置嗎？
可以。它99%相容RTSP/ONVIF攝像頭，可順暢接入現有硬體，無需更換，能實現一鍵部署到現有攝像頭，邊緣計算且資料全程留本地。
該產品有哪些應用場景？
天眼SkyVision應用場景廣泛，涵蓋數字城市治理、建築工地安全、高速公路管控、收費站智慧化等九大場景，能滿足不同行業的監控與檢測需求。
天眼SkyVision和市面上其他"0程式碼訓練AI"監控平臺有什麼本質區別？
大多數同類平臺是各自獨立訓練的分類器，互不相通。天眼SkyVision跑在DaoAI World同一個世界模型底座上——這個模型同時也服務於工廠質檢和機器人視覺產品線，場景理解跨產品線積累，不是從零訓練的孤立系統。
以上問答由人工智慧輔助生成，僅供參考；具體產品引數與服務承諾以商務溝通為準。