大华股份如何靠场景化能力拓宽AI边界？( 三 ) 从AI算法到应用落地

3）输送环节，采用5.8G无线传输，整合了一套管道智能可视化综合管理系统，对管道本身及沿线的首站、分输站、清管站、压气站、阀室、末站等重要场所，进行现场数据、图像采集，实现输油/输气管道的全面实时监管，针对非法采挖、大型工程车占压管道等行为进行提前预警，及时发现潜在风险或定位破坏位置，为输油/输气管道的日常运行管理和巡线抢修提供全面可视化的保障。

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针对煤炭和钢铁行业，推出井下世界，拓展视频和智能化的应用。公司不断服务于工业生产领域，针对矿山和冶金场景，构建能源行业的运营中心和安全中心。
1）矿山场景，公司打造矿用无线通信解决方案，可以实现井上井下无盲区、基于VoLTE的高质量通信服务；
【大华股份如何靠场景化能力拓宽AI边界？】煤矿综合安全监控系统集日常生产管理、安全防范、事故防范以及事故发生时应急救援指挥为一体，能提升危险源监控预警和事故隐患排查、治理能力，同时为事故救援提供及时、准确的救援信息，提升事故救援能力。
2）冶金场景，针对流程型行业的特性，公司建立的信息化系统，对各种生产设备运营情况进行实时监控，为生产计划的动态编制提供实时依据，同时在线跟踪所有设备的运转情况和生产进程，确保作业计划可以进行实时动态调整。

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汽车行业：AI+视频物联，赋能汽车制造商和销售门店
汽车制造业市场规模大、竞争激烈， AI+视频能够助力车企提升效率。预计到2025年，国内汽车制造行业的市场规模将达9.88万亿元。
行业竞争激烈，传统车企利用数字化实现精细化管理，其中利用AI+视频物联是有效手段。
针对汽车制造销售周期的全程支撑，利用人工智能技术，针对试车场、生产线、车辆电子产品选装、4S店四大场景推出解决方案。
目前，在广汽智联能源汽车产业园已经投入应用，保证生产过程全链条的可视化。

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1）试车场场景，监视不合规试车行为，实现车型分批管理。
通过AI、车辆结构化技术实时监测并对场内违规停车、超速试车、人员误闯等不合规现象及时告警，第一时间通知管理人员现场处理，降低场内风险发生概率。
同时，方案还支持对存车场分批次管理车型，选装车型等功能，有效提升了汽车生产企业在试车场和存车场的管理效率。

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2）生产线场景：全程监管车间生产，确保问题可复现和解决。通过自动化、智能化、可视化技术手段，面向车间场景，将后端平台与生产MES系统联动，实现全程监管，做到对不规范行为的实时报警及问题视频记录，为企业二次问题复现、排查、维修等提供宝贵资料，保障生产安全，优化生产模式。
3）4S店场景：辅助车企决策，提升购车体验。采用智慧人脸技术，客流分析设备等，实现展厅展车热度分析，为厂家提供一线业务数据，辅助汽车制造企业根据市场实际反馈进行战略决策。
在4S店设置维修/保养区投屏直播，为高端客户提供定制化透明保养业务，提升厂家前端管理能力和客户购车体验，让购车服务定制化，汽车保养透明化。
4）汽车电子场景：为车辆提供前后装支持。围绕“车辆智能化”打造汽车配套前后装应用，通过视频采集模组、雷达模组、自动泊车APA为“零跑”完成车辆前装应用支持，通过车载主机及配套系统、主动安全系统、360全景环视系统完成车辆后装应用支持，为“零跑”提供全方位立体化前后装车联网硬件、应用支撑，为汽车智能化发展给出更加可行、完善的技术方案。

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新零售行业：AI+视频物联，捕捉客户需求，提供管理效率
零售商发力数字化和AI投入。根据艾瑞咨询的报告， 2018年国内现代渠道主要零售数字化建设投入为285.1亿元，其中AI的投入规模约9亿元，占比3.15% 。
AI投入在零售商数字化建设投入中的比例持续提升， 2020年整个国内商业数字化建设投入约462.9亿元，其中AI投入63.9亿元，预计这一数字在2022年将达到178.8亿元，占新零售整体数字化建设的投入比例约为25.5% 。