凭借 32TOPS 工业级算力、无风扇低功耗设计、宽温高防护特性，可作为风电智慧安全管控体系的本地算力中枢，与移动监控、实名制闸机、声光报警、智能安全帽、无人机巡检、云平台六大系统深度融合，构建 “前端感知 + 边缘计算 + 云端管控” 的三级架构，实现 “本地智能闭环运行、云端全局统一管理”，彻底解决野外场景的网络依赖、环境适配、实时响应三大核心问题。风电项目多选址于山区、戈壁、高原等偏远区域，

同时通过深度集成多样化的深度学习算法，实现了视频结构化、精准人脸识别、行为分析以及实时状态监测等高级功能，全面覆盖智慧水利、交通、能源、社区、工业等多领域的边缘侧智能化需求。在智慧交通、水利、电力、工地等工业场景中，边缘设备不仅需要强劲的AI推理能力，更要面对高低温、多尘、强电磁干扰、无人值守等严苛的运行环境，同时对功耗、接口适配、算法兼容性、二次开发能力提出了极高要求。：适配野外河道、水库、堤坝

GK系列全国产化AI大模型边缘终端，以“国产CPU+国产存算一体NPU”的异构架构为核心，实现了从7B到122B大模型的端侧原生部署，同时兼顾了全栈自主可控、工业级高可靠、场景化灵活适配的核心需求，彻底破解了边缘大模型部署的算力、安全、环境适配三大核心痛点。复杂故障根因分析与无人化运维：针对场站重大设备故障，融合设备运行数据、环境数据、维护记录，快速定位故障根因并生成整改方案，同时汇总全场站巡检、

集成多类型工业接口，标配2路1Gbps千兆RJ45网口、2路USB3.0、1路HDMI_OUT、1路LINE(IN/OUT)、1路DEBUG(Type-C)、1路RS232、2路RS485、1路继电器、1路CAN、1路GPIO(DI x2、DO x2)，全面覆盖工业总线、传感器、摄像头、显示屏、PLC等各类工业外设的对接需求；随着工业物联网与边缘AI的规模化落地，除了大算力多路并行的边缘场景外，大

2×千兆RJ45网口、2×USB3.0、1×HDMI OUT<br>1×LINE IN/OUT、1×DEBUG(Type-C)、1×RS232<br>2×RS485、1×继电器、1×CAN、GPIO(DI×2,DO×2)针对工业场景极端环境、多外设接入、实时AI推理的核心痛点，国科环宇土星云推出了。工业总线与IO：1路RS232、2路RS485、1路CAN总线、1路继电器、GPIO(DI×2,DO

实现CPU内存、GPU内存、NVMe SSD的统一地址空间，自动调度冷热数据 —— 热数据常驻内存，温数据放 CPU 内存，冷数据放 SSD，整个过程对推理框架完全透明，无需手动对模型进行分片，端侧大模型 模型部署难度降低 90%。：将 Transformer层的注意力头、前馈层矩阵，均匀拆分到多张显卡，每张卡仅计算部分结果，最后通过 PCIe P2P 通信聚合结果，无需大量数据传输，相比流水线并

全栈国产化方案，从底层的昇腾 / 海光/后摩/此芯等算力芯片，到中间层的飞腾 / 鲲鹏服务器、麒麟操作系统，再到框架层的 MindSpore/PaddlePaddle 深度学习框架，再到模型层的国产开源 / 商用大模型，最后到应用层的行业场景解决方案，实现了全链路的自主可控，完全满足企业的等保 2.0、数据安全、合规管理的要求，已经成为政府与央企 AI 应用落地的首选方案。尽管大模型的训练与推理成

传统 CV 模型采用“单任务单模型”的研发范式，针对分类、检测、分割等不同任务，甚至同一任务的不同场景，都需要单独标注数据、训练定制化模型，研发成本高、泛化能力差，遇到新场景新类别就需要重新迭代。扩散模型分支：当前生成式视觉大模型的绝对主流，以 Stable Diffusion、Midjourney、Sora 为代表，通过前向扩散加噪和逆向扩散去噪的过程，实现高质量的图像、视频生成，具备生成质量高

的深度融合，完整覆盖了视频管理从数据采集到决策应用的全链条。凭借特种工业级的高可靠设计、全栈国产化的技术底座、灵活可定制的 AI 能力、极致的低功耗优化，这套方案完美解决了传统智能视频监控的核心痛点，可无缝适配工业、水利、市政、社区等多元场景的智能化升级需求。针对传统工厂监控依赖人工、效率低下、数据处理能力不足、事后取证为主、实时预警能力缺失等痛点，方案搭载了安全帽检测、工服检测、烟雾火焰识别、人

随着数字经济与实体经济的深度融合，以边缘计算、人工智能、大数据为核心的新一代信息技术，正在重构传统的作业安全管控模式，推动企业安全生产从 “人防为主” 向 “人防 + 技防” 融合升级，从 “事后追溯” 向 “事前预警、事中管控” 的全闭环管理转型。本文提出的基于边缘计算 + AI 中台的全域作业智能管控方案，彻底跳出了单一建筑工程场景的限制，面向全行业所有现场作业场景，提供了一套标准化、可落地、