rhTV turns anyone into a filmmaker with AI-guided script-to-scene automation. Sign up via the link and use invite code rh-v1542 to claim 1000 free RH coins. No experience needed.
Tags:
分割线
2026年7月17日星期五
rhTV AI Film Generator ： Get 1000 RH Coins Free
开源AI边缘检测平台：实时识别抽烟打电话未戴安全帽及电动车违规停放
该开源AI边缘检测平台搭配边缘计算盒子，可实时识别抽烟、打电话、未戴安全帽、过道停放电动车等安全隐患，后端基于Go语言开发，资源占用低。适用于园区、工地、工厂等场景，支持二次开发与商业化落地，无额外使用成本，帮助企业降低安全巡检人力投入并提升闭环处置效率。
Tags:
https://www.gitcc.com/ai-cc-mall/gcc-ai-security-platform
边缘计算盒子实时监测安全隐患，例如识别检测到抽烟、打电话、未戴安全帽、过道停放电动车等安全问题
技术框架
后端使用 Go 语言开发的 Web 应用程序，旨在为企业提供安全管理平台，帮助企业进行安全生产，有效地识别、管理和解决安全隐患，提高安全管理效率，降低安全风险。
一、边缘AI检测核心概念
边缘AI检测是把人工智能视觉识别模型部署在边缘侧硬件设备（比如边缘计算盒子）上，不需要把所有监控画面回传到云端完成计算，直接在设备端就近处理视频流数据，实时识别画面里的各类安全隐患，实现低延迟、高离线可用的智能检测能力，大幅降低数据传输带宽压力，同时规避视频数据外传带来的隐私安全风险，是安全生产场景下智能安防升级的核心技术方向。
二、边缘AI检测的主流软件平台类型
目前行业内的边缘AI检测软件平台主要分为三大类：第一类是硬件厂商配套的闭源商用边缘检测平台，大多绑定自家边缘硬件产品使用，功能固化很难做自定义识别场景扩展；第二类是大厂推出的通用边缘AI开发框架，技术门槛高，需要企业投入大量算法开发、适配的人力成本，中小场景很难快速落地；第三类就是面向垂直安全检测场景轻量化定制的开源平台，开箱即可适配常规安全检测需求，支持自主二次开发，大幅降低落地门槛。
三、边缘AI检测的市场与落地价值
当前国内安全生产智能监管的需求持续爆发，园区、工地、工厂、写字楼等场景都在加速替换传统依赖人工巡检的安防模式，边缘AI检测相关的市场规模正保持高速增长。这类技术的落地核心价值十分突出：能够替代传统人工7*24小时不间断巡检，实时发现隐患第一时间告警，从根源上降低安全事故发生的概率，同时把企业安全管理人员从重复低效的巡检工作中解放出来，大幅提升安全管理效率，减少安全隐患排查不及时带来的生产损失与合规风险。
四、这款开源AI边缘安全检测平台介绍
你可以直接访问该开源项目的官方页面了解完整细节：GCC AI 安全检测平台，该平台是面向安全监管场景深度定制的开源AI边缘检测产品，平台内置的源代码均为独家自研经过测试，和其他公开平台的同类项目相比完成度更高，用户可以直接基于平台做商业化落地、二次开发，也可开具正规发票，没有额外使用成本。
核心功能
平台搭配边缘计算盒子就可以实现全流程的实时安全隐患智能识别，支持自动检测抽烟、工作状态打电话、作业区域未佩戴安全帽、消防通道过道违规停放电动车等高频安全违规场景，检测到隐患后可以实时同步到平台进行登记、告警、派单处置，帮助企业完成安全隐患的识别、管理、闭环处置全流程操作，有效降低企业安全管理的人力成本，规避潜在安全风险。
典型落地场景
工业生产车间场景：替代人工巡检实时监测作业人员的劳保穿戴不规范、作业期间违规行为，第一时间告警纠正，防范生产安全事故。 写字楼、园区消防场景：实时监测消防通道、楼道内违规停放电动车的行为，防范电动车充电、停放引发的火灾隐患。 工地施工场景：针对施工区域未佩戴安全帽、违规抽烟等高危行为实时识别，满足工地合规化安全监管要求。
技术架构特点
平台后端完全使用Go语言开发，程序运行效率高、资源占用低，可以在普通边缘计算盒子上流畅稳定运行，不需要高配的硬件环境就可以承载多路视频流的实时AI检测任务。整体架构轻量化且易扩展，用户可以快速添加自定义的违规检测模型，适配不同场景的个性化安全监管需求，以极低的投入快速搭建起完整的智能AI安全管理体系
https://www.gitcc.com/ai-cc-mall/gcc-ai-security-platform
边缘计算盒子实时监测安全隐患，例如识别检测到抽烟、打电话、未戴安全帽、过道停放电动车等安全问题
清华系团队发布国产Token优化工厂拓元 兼容10余种芯片日吞吐千亿Token
是石科技在WAIC 2026发布拓元Vectron，一套国产AI算力优化体系，兼容昇腾等10余种国产芯片，适配20余个主流模型，日吞吐Token达千亿级。面向企业客户，解决异构算力调度、长上下文显存压力等效率痛点，无需更换底层硬件即可提升算力利用率。
Tags:
允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
AI基础设施的竞赛规则，正在被改写。
上半场比的是谁的卡多，下半场比的是谁能把卡用好。
7月17日，WAIC 2026上海开幕，智算赛道200多家企业同台，新品密集发布。
但在一片“晒芯片、秀参数”的声浪里，是石科技的发布会却显得有些不同：
是石科技创始人兼董事长闫博文在台上，不讲芯片，不讲模型，只讲一个词：效率。
△WAIC 2026是石科技创始人兼董事长闫博文新品发布现场
因为中国的算力，正在被大量浪费——50多个智算中心，超过1000 EFLOPS的智能算力规模，平均利用效率却远远没有跑满。
算不快、长上下文响应下降，是普遍现象。
是石给出的解法，叫拓元（Vectron），一座国产Token优化工厂。
效率，才是未来AI基础设施的关键词
中国已建设50多个智算中心，智能算力总规模已超过1000 EFLOPS。
但平均利用效率仍有巨大提升空间。
“大量算力正在被浪费，算不快、长上下文多模态响应下降，是普遍现象。”闫博文说。
是石科技依托国家级计算中心工程经验积淀，持续投入大规模集群研发，建设万卡级国产大集群，持续稳定运营，优化推理效率，构筑了深厚壁垒，率先打通从底层芯片到上层应用的超智融合全链路，真正把国产大集群从“点亮”变成“跑满”，让庞大国产算力切实转化为产业可用的Token稳定生产力。
“所以我们在重新思考，算力基础设施建设提速的同时，如何进一步释放算力价值？”闫博文认为，“十五五”期间，中国算力产业总投资预计达到7万亿元。
如果算力利用效率能够提升十到二十个百分点，也将释放万亿级的算力价值空间，会让各行各业以更低的成本进入到AI的世界里，激发出更多的应用需求。
这背后的一个潜台词是行业共识的转折：AI基础设施的竞争，正从“算力规模竞赛”转向“算力效率竞赛”。
未来AI基础设施的关键，不只在于芯片数量，更在于能否将芯片、互联、内存、散热、调度与软件栈整合为稳定可用的大规模系统。
而拓元，正是是石科技为这场“效率竞赛”交出的系统性答卷。
让每一份算力，转化为稳定、高效、有价值的Token
目前AI基础设施面临的效率难题主要包括：异构算力难以统一调度、大模型推理缺乏深度优化、长上下文导致显存与成本压力骤增、国产芯片生态适配成本高昂等。
针对这些痛点，拓元不应只是一个模型，也不只是一个工具。是石科技希望打造的，是一套完整的AI Infra优化体系。
具体来说——
在任务自适应优化上：依托请求画像匹配最优计算链路，算力按需分配，减少资源浪费。
不同的推理任务自动匹配最合适的算力资源，而不是“一把抓”。
在算子库优化上：硬件专属算子融合编译，充分释放芯片极限算力。这意味着每颗国产芯片不再只是“能用”，而是被“榨”出了最优性能。
在模型与推理框架优化上：兼容主流国产芯片与大模型，异构深度调优，提升业务并发量。
在异构集群调度上：破除跨地域、多芯片算力孤岛，统一纳管调度，盘活闲置算力。
闫博文介绍，拓元全面兼容昇腾、昆仑芯、天数智芯、太初、瀚博半导体、摩尔线程、沐曦、燧原等10余种国产算力芯片，适配20余个主流模型，实现国产异构算力池的统一调度与推理加速，每日Token吞吐量达千亿级别。
对于企业客户而言，这意味着不管你的底层跑的是什么国产芯片，拓元都能让你的算力资源池被统一管理、优化调度，最终产出更多可用的Token。
用核心技术突破，把算力“榨”到极致
发布会上，闫博文重点介绍了拓元的多项核心技术突破，每一项都指向企业使用大模型过程中的真实痛点。
KV Cache压缩：让长文本不再烧钱
企业使用大模型时面临一个现实的问题，就是模型越来越强，运行成本也越来越高。
尤其当上下文变长时，显存压力急剧攀升。
传统方法更多依赖输入阶段判断信息价值，但在真实业务中，模型需要关注往往动态变化的是什么。
拓元的结果感知驱动KV Cache压缩技术，可以在不牺牲模型效果的前提下，显著压缩KV Cache、降低显存压力，让长文本、大规模AI应用真正能够经济地运行。
全模态推理的Token压缩：让AI学会抓重点
在大模型运行过程中，并不是所有信息都具有同等价值。
如何保留关键Token、减少无效计算，是效率提升的核心命题。
拓元在全模态场景中提出了基于模态自适应的免训练Token压缩方法，针对文本、视频、语音等不同输入，实现更加精准的信息筛选。
这意味着未来AI可以用更少计算完成更复杂任务，可以预见的是，在多模态时代，这个能力会越来越重要。
长上下文优化：百万级信息的高效处理
企业知识库、智能助手、复杂分析任务，越来越多场景要求模型具备超长记忆能力。
拓元通过混合位置索引合成的长上下文偏好训练方法，以及记忆引导的重读机制，在远小于同类方法的训练数据量下实现了显著效果提升。
可靠深度推理：让AI学会自我优化
传统的大模型部署后，往往需要大量人工反馈来持续优化输出质量，这就像养了一个需要不断投喂、调教的系统。
拓元提出的“基于元奖励的可扩展奖励建模方法”突破了这个难题。
闫博文将其比喻成从“养一个需要不断人工训练的AI”变成“部署一个能够持续自我优化的AI系统”。
对于企业来说，这意味着AI落地成本的大幅降低。
系统能够理解企业标准，在复杂业务场景中持续输出稳定、可靠、符合要求的结果。
智能体长程任务记忆机制：确保长程agent任务的稳定执行
智能体在执行长程检索任务时，有时会无法判断缺失信息或未读到的，是已经被丢弃还是不存在的，从而产生负面影响。
拓元明确了以目标导向的信息记忆策略，突破稀疏信息难监测、长程建模受限资源限制、注意力机制的二次复杂度开销大的难题。
闫博文表示，拓元可以帮助模型实现更低训练成本，更高上下文理解能力，更强复杂推理能力。
我们希望AI不只是能够回答问题，而是能真正理解复杂世界。
△是石科技国产Token优化工厂“拓元”Vectron产品亮点
从技术到产品的关键一跃
是石科技成立于2021年，创始团队源自清华大学计算机系，具备国家级计算中心工程化经验。
闫博文本人是清华大学航院博士、计算机系博士后，核心成员主要由高性能计算、人工智能等领域的资深专家，以及清华大学、北京大学、北京航空航天大学等重点高校学者组成。
过去几年，公司快速成长，已服务超过200家重点客户，覆盖互联网大厂、头部大模型公司、航空航天、生物制药、新能源等行业，在并行优化、算力调度等业务上形成了深厚的技术护城河。
拓元的发布，意味着是石科技将领先的技术能力凝结成了一个商业化和标准化的产品，驶上了规模化发展的快速路。
闫博文在发布会上强调：
技术创新的最终目的，不是停留在实验室，而是创造产业价值。
不仅如此，拓元也再次明确了是石科技独特的赛道占位。
国产芯片生态的成熟需要“中间件”，未来中国AI产业必然需要构建自主可控的技术体系。
像拓元这样能够统一管理异构资源、屏蔽底层差异的平台，是国产算力生态走向“好用”的关键拼图。
在算力效率这个命题上，当大多数人还在讨论该怎么做的时候，是石科技已经把产品摆到了WAIC的展台上，也打开了公司从算力服务到Token服务的商业化新空间。
闫博文在本次发布会结尾说：
对于我们这些技术出身的人来讲，最希望听到的声音就是两种，第一是每次交付给客户的大规模集群，满负荷跑起来发出的万卡集群的轰鸣声；
第二就是我们每次帮用户优化终极效果之后，客户对我们的高度评价。
这两种声音我们认为也是未来中国的AI走得更强、走向世界的最强音。
*本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。
一键三连「点赞」「转发」「小心心」
欢迎在评论区留下你的想法！
— 完 —
🌟 点亮星标 🌟
WAIC 2026现场梅卡曼德机器人展示工业与零售落地应用不表演只干活
梅卡曼德机器人在WAIC 2026展出其自研眼脑手组件，涵盖3D视觉、Mech-GPT多模态大模型和灵巧手，现场演示精密装配、快速分拣、透明物体抓取等真实工况。该公司产品已在汽车制造等工业场景大规模部署，全球累计超2.7万台，服务100余家世界500强客户，国内细分市占率连续6年第一。适合关注具身智能落地和工业自动化的读者。
Tags:
林方舟 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
WAIC 2026现场，人形机器人是最引人注目的主角。
跳舞、格斗、跑步、打乒乓球……过去只能在实验室里看到的各种动作，如今已经成了展台上的固定节目。
但有个展台，却有点不一样。
一台人形机器人站在狭小的货架前，听完观众下的单，从一排商品里精准挑出目标，稳稳递到取货台。
一支机械臂装配大小不同、形状各异的超薄钣金件，速度快，效率高，足以走出实验室，应对真实复杂的工况。
场面看起来并不酷炫，但演示的却是机器人最重要、最实用的能力——落地干活。
机器人不仅具备复杂场景和复杂任务的操作能力，还有不错的泛化性，并且能在不同形态的机器人本体上通用。
这些能力，得益于机器人装的同一套“眼脑手”组件，由梅卡曼德机器人开发。
看完这些Demo，我感觉离工厂、商超由机器人主导的那一天，可能真的不远了。
难的不是表演，而是上班
机器人真正进厂打工，究竟有多复杂？
场景先给它出一道难题。错综复杂的流水线布局，强烈且不断变化的环境光，各种各样的料筐形态，再加上不同规格、不同材质的原料和工件，每一样都在考验机器人的感知。
机器人面对的任务也在时刻变化。
上一分钟，它可能还在抓取零件。下一分钟就要调整工件姿态、完成装配，再把空料筐搬走。
传统自动化设备擅长在固定位置重复固定动作，但只要物体、位置或工序发生变化，整套系统往往需要重新调试。
梅卡曼德在WAIC展示的Demo，啃的就是这些硬骨头。
来看一个场景：人形机器人工件上下料和料筐搬运。
两台人形机器人协同作业，组装、抓取零件、搬运料筐，多种任务连续完成。
抓零件考验指尖的精细操作，搬料筐考验移动中的稳定作业，而把这些任务串成一条流水线跑通，考验的就是“眼脑手”的协同配合。
再来看一个场景：线束插头柔性抓取和精密装配。
一支机械臂精准地插接柔软的线束，精度达到了亚毫米级。
还有一个场景：机器人快速抓取五角螺母工件。
堆得乱七八糟的五角螺母，机器人抓一件用时不到2.4秒，速度飞快，精度和效率完全对得上产线的节拍。
这套能力不只停留在展台上，它已经在汽车等典型制造业得到大规模落地。
除了工业场景，零售和家庭服务，同样是具身智能落地的典型场景，而且更考验机器人的泛化性。
真实生活里的物体太多了，食品、饮料、文具、家具、玩具、工具，认全它们只算达到及格线。机器人还得理解并执行各种任务，开关、拿取、放置、堆叠……
来看看梅卡曼德Demo在零售和家庭场景中的表现。
第一个场景：人形机器人对海量物体进行分类。
面对很多种日常物品，机器人不光认得出来，还能按类别实时分好。物体层面的泛化能力，在这个Demo里体现得最直接。
第二个场景：机器人分拣多样透明物体。
透明材质光学属性复杂，历来算机器人视觉的硬骨头。这个Demo里，各种透明瓶、透明盒被逐一识别、精准分拣。
四个Demo，四种场景，指向同一个目标：在真实世界中工作。
看得清、想得明白、下得去手
这些不同形态的机器人，能在不同场景下丝滑工作，靠的都是背后同一套“眼脑手”。
先说眼。机器人的“眼”，指的不只是拍张照片，而是获取真实世界的信息：物体在哪、长什么样、离多远等等。
梅卡曼德自主研发的工业级3D视觉系统，能识别薄壁工件，还能看清透明物体，高速成像，跟得上产线的快速节奏。
与眼协同配合的，是机器人的“脑”。
梅卡曼德展示了自研的Mech-GPT多模态大模型，可以接受自然语言、图像等多模态指令。
它让机器人具备类人的理解、推理与规划能力，听得懂人话，理解常识，遇到没见过的物体、环境和新指令，也能举一反三。
展台的观众用一句大白话下指令，机器人当场理解、准确执行。
梅卡曼德对“脑”的判断是“一脑多形”，未来机器人形态不会统一，但具身智能“大脑”将会通用。
光看得清、想得明白还不够，机器人还得下得去手。
梅卡曼德发布了自研的Mech-Hand灵巧手，以世界动作模型为核心。
世界模型最近大热，代表着从预测“下一帧画面”走到预测“下一步动作”，世界动作模型承担的正是从理解环境到执行动作的后半程。
得益于海量真实数据喂出来的精细操作能力，这只灵巧手可以完成抓、捻、拿、握、敲等多种动作，抓取海量常见物体。
眼看清，脑想明白，手落地执行，三件套凑齐，机器人真正具备了干活的完整能力。
智能大于形态
看完了这套“眼脑手”产品，再来聊聊梅卡曼德机器人这家公司。
2016年创立的梅卡曼德，在具身智能行业里算得上“老兵”。成立以来，公司一直在迭代机器人的眼睛和大脑，之后基于对操作能力的积累，产品线又增加了灵巧手。
为什么十年只打磨“眼脑手”？
这背后体现了梅卡曼德对行业的理解，可以概括为六个字：智能大于形态。
看看展台上那些Demo就明白了，机器人形态各不相同，单臂、双臂、双足、轮式……
不同任务需要不同身体。强行让所有机器人长成同一个样子，未必是最高效的选择。
但所有机器人都需要看得清、想明白、做准确，因此“眼脑手”是可以跨本体使用的标准组件。
做好这些关键组件，其实并不容易。
梅卡曼德机器人的创始人邵天兰曾说，机器人属于“易做难精”的行业，没有“黑科技”“银子弹”和独门秘籍，要做的就是耐心解决一个个超级复杂、不断迭代、充满大量技术模块和细节的工程问题。
恰恰这些细致的工作，才真正决定了产品好不好，决定了机器人能否走出实验室、进入物理世界干活。
邵天兰还有个流传很广的判断：制造业远看是个万亿市场，近看是一万个一亿的市场。服务制造业最大的挑战，从来不在满足特定客户的特定需求，而在如何高效满足成千上万用户的各种需求。
按这把尺子量，梅卡曼德交出的成绩单相当亮眼。
它的“眼脑手”产品已在工业场景大规模落地，全球累计部署27000余台产品，服务100余家《财富》500强客户，在国内细分领域连续6年（2020-2025）保持市占率第一。
全球化的步子也在加快。梅卡曼德在美国、日本、韩国、德国多地设有子公司和团队，在欧美日韩等主流市场市占率领先。
现实大规模应用还带来一件宝贵的副产品：数据飞轮。随着产品在多个行业和应用场景中高效部署，海量真实数据不断反哺模型，产品能力也持续增强。
前沿技术能力、产品开发量产能力、全球大规模应用落地能力，具备其中一项或两项能力的公司不少，而三者兼具的公司，在今天的具身智能市场上，绝对是一股不容忽视的力量。
WAIC的展馆里，会空翻的机器人会赢得掌声。
但展会散场之后，订单只会流向能干活的机器人。
一键三连「点赞」「转发」「小心心」
欢迎在评论区留下你的想法！
— 完 —
🌟 点亮星标 🌟
订阅：
博文 (Atom)
rhTV AI Film Generator ： Get 1000 RH Coins Free
rhTV turns anyone into a filmmaker with AI-guided script-to-scene automation. Sign up via the link and use invite code rh-v1542 to claim 100...
-
AI作画离线版V9.15更新，支持int4和int8加速模型，20至40系列显卡提速明显；新增Seed-VR2高清放大至4K，支持文生图、图生图、视频生成及FLUX等模型改图。适合拥有2GB以上显存英伟达显卡的用户，无需网络即可使用。 Tags: AI作画 离线软件 文...
-
SageAttention最新的2.2版本对comfyUI生图加速效果非常明显，可以提升视频生图速度40%，我 SageAttention最新的2.2版本对comfyUI生图加速效果非常明显，可以提升视频生图速度40%，我自己实测也达到30%。今天跟大家详细讲一下 SageA...
