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；

术爆发式发展阶段，正沿着脑感知与脑调控这两大核心方向稳步演 进，且展现出融合化与智能化的发展趋势，具体表现为技术手段深 度融合、功能模块有机整合以及多学科交叉渗透融合，进而使得脑 机接口系统在解码、控制与校准等关键环节的智能化水平显著提升。 从产业发展格局审视，全球脑机接口企业数量已突破 800 家， 这些企业主要集中分布在美国和中国。在业务布局方面，近八成的 企业聚焦于无创脑机接口的研发工作，有创占比约为两成且多集中 脑感知技术是通过电、磁、光、超声等手段采集和分析大脑信号， 脑机接口技术与应用研究报告（2025 年） 2 从而解码出大脑意图。解码结果可用于揭示脑状态和输出意图，如 揭示疲劳、情绪、认知等状态；还可被转化为控制命令，实现对无 人机、轮椅等外部设备的控制。对大脑意图的解码结果还可以用于 优化对大脑进行刺激的参数，使对大脑的神经调控更加精准，以实现 神经功能的恢复、替代和增强，此类技术可视为脑调控技术。 技 术。其核心目标包括脑功能状态评估、神经疾病预警诊断及人机交 互控制，技术路径按侵入程度可分为有创与无创两大类。 电信号感知技术包含有创与无创两类。创新方向聚焦于电极材料、 信号处理芯片及解码算法的协同优化，以提升信噪比与时空分辨率。 磁信号感知技术包括超导量子干涉仪（SQUID）和新型原子磁 力计这两类脑磁图仪（MEG）无创技术，创新方向聚焦于高通道密 度、便携化及成本优化演进，同时探索量子传感等新型磁探测技术。

5.2 存储部分（三选一） .....................................................................6..0 5.5.3 解码拼控部分 .................................................................................6..9 5.5.4 监控中心部分 系统在接入交换机处配置 NVR 对高清视频图像进行存储，解决数据落地问 题，另外在监控中心配置用于故障备份的 NVR，提高存储可靠性。监控中心配 置视频综合平台，完成视频的解码、拼接，通过部署 LCD 大屏用来将视频进行 上墙显示等。 系统可将模拟摄像机、 网络摄像机和数字摄像机都接入到视频综合 平台，实现统一的管理平台、 统一的切换控制系统和统一的显示系统， 中 视频 线 光 纤 高清网络球 接入交换 分光 AI+ 智慧园区解决方案 监控中心采用 CVR 对高清视频图像进行存储，解决数据落地问题。另外， 监控中心配置视频综合平台，完成视频的解码、拼接，通过部署 LCD 大屏用来 将视频进行上墙显示等。 系统可将模拟摄像机、 网络摄像机和数字摄像机都接入 到视频综合平台，实现统一的管理平台、 统一的切换控制系统和统一的显示系统，

5.5.2 存储部分（三选一） ....................................................................... 60 5.5.3 解码拼控部分 ................................................................................... 69 5.5.4 3） 监控中心部分 系统在接入交换机处配置 NVR 对高清视频图像进行存储，解决数据落地问 题，另外在监控中心配置用于故障备份的 NVR，提高存储可靠性。监控中心配 置视频综合平台，完成视频的解码、拼接，通过部署 LCD 大屏用来将视频进行 上墙显示等。 系统可将模拟摄像机、 网络摄像机和数字摄像机都接入到视频综合 平台，实现统一的管理平台、 统一的切换控制系统和统一的显示系统， 实现对整 视频综合平台 AI+ 智慧园区解决方案 XXX 系统技术有限公司 第 42 页 监控中心采用 CVR 对高清视频图像进行存储，解决数据落地问题。另外， 监控中心配置视频综合平台，完成视频的解码、拼接，通过部署 LCD 大屏用来 将视频进行上墙显示等。 系统可将模拟摄像机、 网络摄像机和数字摄像机都接入 到视频综合平台，实现统一的管理平台、 统一的切换控制系统和统一的显示系统， 实现对整个系统的统一配置和管理。

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

Trans- former 体素编码器得到体素特征, 而自然语言则通 过 CLIP 的语言编码器转化为语言特征, 随后体素 特征一起输入至 Perceiver Transformer, 最后输出 序列经过解码器处理, 恢复到原始体素网格的维度, 并用于预测离散化的行动动作. 通过对场景进行三 维体素化, 并使用编码器进行场景、语言的特征提 取, PerAct 能够有效地对环境进行建模, 获取全局 感受野 对机器人任务进行规范的方法, 随后 Affordan- ceLLM[94] 将大模型的世界知识与 3D 几何信息相结 合, 通过视觉语言模型 (Vision language model, VLM) 骨干扩展了一个掩码解码器和一个特殊特 征, 用于预测可操作性图. 实验证明, 该方法能够综 合理解场景的多个方面, 包括物体及其部分的检测、 定位和识别、场景的地理空间布局、3D 形状和物理 特性, 以及物体与人类潜在的交互功能 框架使用大语言模型进行高层次任务规划, 从多种 机器人技能组成的技能库中选择合适的技能, 并使 用几何可行性规划器优化技能序列参数, 解决动作 间的几何协调问题, 从而提高任务成功率. PaLM-E[73] 是一个仅有解码器 (decoder-only) 的多模态语言模型, 能够结合视觉、语言和机器人 传感器数据, 自回归地生成文本, 这个生成的文本 可以是回答问题的答案, 或者是以文本形式产生的 由机器人执行的决策序列

：我该怎么告诉妈妈？ • R ：快去给她个惊喜 • M ：我考试得了满分 • R ：太棒了 • M ：我该怎么告诉妈妈？ • R ：快去给她个惊喜 回复质量上存在的挑战 23 优化初始的解码过程 • 动机：解码的第一个输出对后面的整句起决定性作 用 Qingfu Zhu, Weinan Zhang, Ting Liu. Learning to Start for Sequence to Sequence 短语替换模 型 规则学习 对抗学习 风格化生成技术 对抗生成模型 编码解码模型 Prabhumoye et al. (2018) ACL Li et al. (2018) NAACL Fu et al. (2018) AAAI 风格化回复： 一个初步的尝 试 •

2-2），核心组件为编码器和解码器： ⚫ 编码器：输入序列经词嵌入转换为向量，再经多层编码器处理。 每层包含自注意力结构（计算元素间相关性，捕捉全局上下文）和多 头注意力机制（并行多角度建模，增强表达能力），以及进行非线性 变换的前馈网络。 ⚫ 解码器：除自注意力、多头注意力和前馈网络外，增加了编码 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 21 器-解码器注意力子层（建模输入与输出序列间相关性）。多层解码器 器-解码器注意力子层（建模输入与输出序列间相关性）。多层解码器 堆叠，逐步生成目标序列并参考源语言上下文。 ⚫ 处理步骤：输入编码（词嵌入）→ 编码器层（生成编码矩阵） → 解码器层（输出目标序列）。 图 2-3. Stable Diffusion 原理 Stable Diffusion 是一种先进的图像生成技术（原理见图 2-3），通 过多步骤从噪声生成高质量图像，涉及编码器、解码器、学习的条件、 采样和去噪阶段： 算电协同技术白皮书 22 ⚫ VAE（变分自编码器）：由编码器（压缩图像，保留深层特征） 和解码器（恢复至像素空间）组成。 ⚫ 条件编码器（如 CLIP）：提供图文语义指导。 ⚫ UNet：经典的编码器-解码器结构图像分割模型。编码器（卷 积和池化层）逐步提取特征并降维；解码器（上采样和特征融合）逐 步恢复尺寸并生成结果。在此用于实现高质量图像生成，有效融合多 级特征处理不同目标，具有强鲁棒性。

系统的架构和技术均符合高新技术的发展趋势， 在满足功能的前提下， 能够 在今后一定时间内保持系统的先进性。 ? 标准性 系统的标准化程度越高、开放性越好，则系统的生命周期越长。控制协议、 传输协议、 接口协议、 视音频编解码、 视音频文件格式等需要符合相关国家标准 或行业标准的规定。 XXXX 解决方案 第6页 设计依据 系统设计依据国家相关法律规章、 国家和行业相关标准、 相关研究成果等资 料进行规划设计，具体如下： 发 320Mbps，80Mbps 回放； ? 支持 12M/4K/6M/5M/4M/3M/1080P/1.3M/720P IPC 分辨率接入； ? 支持 5×4K/20×1080P/40×720P解码，最大支持 16 路视频回放； ? 支持 2 路 VGA输出， 3 路 HDMI 输出，支持 VGA 1和 HDMI 1 同源输出 /VGA 2 和 HDMI 2 同源输出， HDMI 三异源独立 兼容多品牌监控设备、智能家居、 LED 控制器、道闸及巡更设备； 高融合性 ? 多业务融合，跨系统联动，方便快捷联动预案设置； ? 报警联动包括对讲室内终端信息通知、 启动录像、抓拍图片、 解码上 墙、信息大屏显示、小区广播通知、门禁联动、电子地图显示等； ? 视频联动包括车牌识别道闸联动，视频检测报警联动等； ? 对讲联动包括对讲呼梯联动，对讲视频监控联动等； ? 可扩展性 ?