人脸识别 门禁系统 报警系统 信息显示屏 工地安防方案 业务构成 系统功能模块 门禁管理 工程车辆监控 塔吊安全监测 视频监控 工地安防方案 子系统构成 施工安全监测 报警管理 拼接解码器 智慧工地管理平台 存储阵列 存储阵列 视频智能分析服务器 工地安防方案原则 | 点面结合，层层设 防 视频复核 报警上墙 警情推送 声传感器和粉尘传感器 ，结合视频进行管理监督，避免 因为施工不规范造成火灾、噪声污染和粉尘污染情况。 特殊作业面监测 工地安防方案 工地监控中心一般配备大屏显示作为主要显示设备，使用先进的数字解码器 进行解码显示，实时了解工地情况。同时可通过客户端 PC 、移动客户端和短 信 / 彩信发送等方式，及时获取现场及报警信息。 功能点 工地安防方案 | 监控中心与客户 端 短信 / 彩信模 块 • 支持网络方式接入大华的 DVR 、 EVS 、 NVR 、解码器、视频综合平台，网络摄像机、网络 球、 DSS 系列平台软件； • 支持最大 4 路 1080P 视频解码上墙，最大 16 分割视频显示； • 支持远程录像进行键盘本地回放或回放上电视墙； • 支持本地触控屏、 VGA 及 HDMI 解码或预览视频输出； • 支持云台 PTZ 操作，可设置和调用预置点、巡航路径、轨迹；

三、技术关键词 1、PD 分离 AI 大模型的推理过程主要分为预填充（Prefill）和解码（Decode） 两个阶段。预填充阶段，模型需要完成将用户输入转化为 tokens， 计算 tokens 相关信息并生成 KV 缓存（键-值缓存），计算下一个可 能出现的 token 的概率分布；解码阶段，模型需要根据概率分布选定 一个 token 作为输出，之后计算这个 token 并更新 KV 的概率分布，如此循环至生成结束。 预填充和解码在计算模式和算力要求上存在差异。预填充是计算 密集型，容易迅速饱和 GPU 计算资源；解码对计算资源的要求低，但 容易受到 GPU 显存带宽的限制。因此，传统使用同一 GPU 处理预填充 和解码的做法，会导致难以实行高效的资源分配和并行策略，不利于 吞吐量优化。 PD 分离（Prefill-Decode Separation）通过将预填充和解码分 配到不同的 GPU 码之间的相互干扰，使得两个阶段都可以更加高效和高质的完成。 PD分离意味着需要在处理预填充和解码的GPU之间传输KV缓存， 增加通信开销。不过，得益于 NVLink 和 PCIe 等互联技术的高速发展， 通过合理放置预填充和解码工作节点可以有效最小化 KV 缓存传输开 销。模型越大、token 序列越长、互联带宽更高，KV 缓存传输开销相 较于与单个解码步骤就更加微不足道。 当前，以 PD 分离为核心的分布式推理解决方案已步入商业化

个防火重点单位的有效（地理）信息。 超高分系统由拼接大屏、视频综合平台、超高分拼接服务器组成。其中拼接大 屏展现最终的超高分辨率图像；视频综合平台负责图像的编解码、拼接上墙等 综合处理；超高分拼接服务器负责将基于电子地图的业务应用进行超高分拼接 并将超高分视频信号输出给视频综合平台解码上墙。 //备注：本方案超高分上墙应用客户端软件如果用 IVMS-7900 或者第三方平台 软件，目前都需要定制实现，如果对超高分没有特别需求，可以只上视频综合 软件，目前都需要定制实现，如果对超高分没有特别需求，可以只上视频综合 平台和拼接大屏。 5.1.1 超高分服务器 超高分服务器负责将超高分视频信号输出给视频综合平台解码上墙。服务器采 用 Intel C612 高性能芯片组，提供强大的系统 IO 带宽，最大支持 12 个 4K，即 9600 万像素拼接，同时支持 4 片单宽多屏显卡，支持最多 4 块显卡进行 24 个 甚至更多屏的显示拼接。内置第三方超高分指挥调度客户端。 系列是参考 ATCA(Advanced Telecommunications Computing Architecture 高级电信计算架构)标准设计，支持模拟及数字视频的矩阵切换、 视音频编解码、集中存储管理、网络实时预览等功能，是一款集图像处理、网 络功能、日志管理、设备维护于一体的电信级综合处理平台。使用综合平台不 仅可以使整个监控系统更加简洁，也让安装调试，维护变得容易，并且具有良

10%～20%的视 频进行同时监看和并发的规模进行规划。 上下行带宽各为 MKbps×N（N 为同时要预览的并发视频路数，M 为当前传输码流） 3 、客户端带宽的计算 PC 客户端（包括解码器）所需带宽取决于客户同一时间需要监看的视频路数。如果 同时监看的标清 画面路数为 N ，标清传输码流为 1.5Mbps ，则客户端侧的带宽规划为：N ×1.5Mbps。 手机客户端可实现 快速掌握监控场 景情况； 可以调整字符叠加的位置和字符的点阵。 数字矩阵 支持数字矩阵硬解码和软解码输出到电视墙上显示； 支持多画面同步显示和轮巡显示，支持多个预先定义的轮巡预案； 软解码输出支持画中画功能； 支持 CIF/HALF D1/D1/720P/1080P 等不同图像格式解码还原显示输出； 支持实时视频和录像回放显示输出，可以实现多画面同时回放。 视频加密 对于个别

CongRong 2.0 Pangu 5.0 Yi-Large GLM-4 Baichuan4 技术端 模型整合统一 未来的技术演进方向是实现大模型底层框架的整合与标准化，从多样的架构（如双编码器、 单边解码等）转向统—的、效率最优化的开源底层框架 ，提升模型的通⽤性和可维护性。 参数规模扩展 为确保模型质量和性能，未来的大模型将采⽤更深层的⽹络结构和更庞⼤的数据集进⾏预 训练，尤其在数据量和参数量上将迎来显著跃升。 在语言模型推理方面，目前开源社区的报告结果中， Llama 3 语言 模型在手机端侧的解码速度在 0.5 token/s 上下，相比之下 ，多模 态大模型的端侧运行面临着更大的效率挑战 ，经过 CPU 、编译优 化、 显存管理等优化方式 ，我们将 MiniCPM-Llama3-V 2.5 在手 机端 的语言解码速度提升到 3-4 token/s OCR （光学字符识别）是多模态大模型最重要的能力之一

足于全球制造业的发展实际，深入探讨领军 制造商对AI的战略部署，以及企业在实现AI快速、大规模部署过程中需要构建的核心能力。作为 系列文章的开篇，本文将重点诠释为何AI的成熟标志着4IR拐点的到来，解码领先制造商如何利用 AI重塑竞争优势，并列举制造商在行业竞争日益激烈的当下，需要考虑的三种战略对策——创 新、加速以及追赶。后续两篇文章将分别聚焦AI对制造业的规模化影响，以及推动AI应用所需的 基本能力。

缺点 模块化方案 • 由众多子模块组成 ，每个对应 特定的任务和功能； • 可解释性强 ，每个独立模块负 责单独的子任务 ，便于问题回溯， 易于调试等。 • 存在多个编解码环节， 会 产生计算的冗余浪费 ，对算力 要求高 ，需要使用激光雷达、 高清地图 ，成本高企； • 存在信息损失和误差问题。 • 长尾部分需一事一议， 会 耗费大量精力解决。

，连续十二年跻身于全国 500 家最大工业企业之列。 l 需求与挑战：内操和外操人员上下班交接距离远，来回奔波非 常费时，依托传统模式沟通效率也低。 l 一体化 TE30 终端：麦克风、编解码器和摄像机三合一 ，部署 便捷，维护方便。 l 面对面体验： 通过面对面的远程沟通，提升了会议效果和沟通 效率。 l 主叫呼集：华为独有主叫呼集的应用使得员工可自主召集控制

所在地配置视频云流媒体智能接入终端后， 可使用公网进行网络传输。 internet 摄像头 客户所在地 交换机 交换机 流媒体 服务器集群 资源 调度中心 视频云平台 视频编解码 服务器集群 Web 服务器集群 AI算法 服务器集群 存储 服务器集群 数据库 服务器集群 防火墙 视频云流媒体 智能接入终端 03 智慧工地解决方案 3.7 工地平台-技术要求

Network）中进行运算。如图 (3.2) 所示，一个 Attention 机制加上前馈神经网络层，构成了一个解码 器单元（Decoder Block）。一个大语言模型通常会串联多个解码器单元，这也是大语言模型参数量之“大”的 来源。以通义千问 2.5 的 320 亿（32B）参数版本为例，其中串联了高达 64 层解码器单元；每个解码器单元 中大约有 5 亿个参数，包括四千多万个嵌入参数（即 Q, K, V 矩阵）以及超过