研报正文总结
政策背景
2025年8月26日，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》发布，推动人工智能与经济社会各行业深度融合，重塑生产生活方式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。
视频巡检痛点
当前视频巡检存在以下痛点：
- 故障影响因素多：硬件质量、链路故障、网络传输稳定性、解码效率及平台可用性等因素均可能导致故障。
- 多平台之间不易联通：历史原因或网络管控导致需在不同平台、多个账号间切换，工作量大。
- 全量巡检工作强度高：海量视频监控依赖肉眼和经验，易漏检，长时间重复工作耗费精力且幸福感低。
- 故障留痕工作量大：人工巡检需同步记录异常故障并填报，部分场景需手动操作多个平台。
产品概述
**视频巡检屏幕机器人（AI智能体）**应用AI计算机视觉技术，采用非侵入式工作方式，通过多模态感知与动态任务调度引擎，实时读取电脑屏幕并输出鼠标键盘指令，模拟人工在视频监控系统上的作业流程（如批量巡检、单个巡检），输出客户指定格式的巡检报告，辅助人员完成电脑前操作，实现视频全量巡检的“简易化、标准化、轻松化”。
设计理念
模拟人类与电脑的交互方式，在重复、繁杂或高精度工序中辅助操作，通过“大脑给双手输出控制指令”并实时感知执行过程。
工作模式
- 部署方式：支持完全本地化部署，无网络连接功能，通过USB和HDMI线连接至办公电脑。
- 部署类型：
- 轻量级场景（2万路以下）：单台部署，设定每日批量或每周单台巡检任务。
- 大中量场景（万路以上）：视频2-5分组，多台智能体分组巡检，最后报告合并。
- 工作模式：支持7*24小时全天候响应或按需激活。
产品特点
- 非侵入无植入，轻部署：无需插件安装，支持跨应用、跨设备（Windows、UOS、Kylin、Deepin），无网络依赖。
- 低代码：“编排式”训练流程：用户无需编码基础，通过流程编排进行自我训练，轻维护。
- 全天候响应&唤醒激活：分派任务后可全天候“执勤”，也可按需激活。
- 执行过程完全可追溯：每一步操作在显示器上展示，全过程可后期自动追溯。
案例分享
轨道交通：通信视频监控全量巡检屏幕机器人
- 现状：地铁每条线路有成千上万个监控摄像头，传统随机抽检无法实现全量巡检，存在在线率低、重点区域故障无法及时发现等风险。
- 解决方案：采用AI智能体进行全量巡检并出具报告，模拟人工操作（登录平台、键鼠操作、查看画面、记录故障摄像头站点和编号、故障定位），自动发送报告。
- 价值和意义：将监控在线率提高到99.8%，故障定位信息帮助运维工程师快速解决问题，降低安全风险。
政府/公安：平安城市视频监控全量巡检AI智能体
- 背景与现状：《关于加强公安视频监控建设网络化应用的若干意见》明确以全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控为目标，视频监视系统是“雪亮工程”重要组成部分。
- 用户挑战：运维不及时或滞后导致安全风险，传统基于底层协议的在线状态监测不准确。
- 方案优势与价值：
- 技术创新：基于计算机视觉在人机交互界面应用，非侵入式实现方式。
- 提高效率：实现人力无法完成的全量巡检，提高视频监控在线率和可用性。
- 基于视频内容的状态监测：监测黑屏掉线、断流掉帧、画面遮挡、时间不对、画面模糊、移位等问题。
- 对比传统方案：
- 基于视频内容的状态监测：需投入算力资源、AI模型及维护，投入产出不成正比。
- 人力抽检或全量巡检：海量视频监控时仅能抽检，无法实现全量巡检。
结论
视频巡检屏幕机器人通过AI技术实现非侵入式部署、低代码训练、全天候响应和可追溯执行，有效解决传统视频巡检痛点，提高监控在线率和可用性，降低安全风险，推动视频监控向智能化、标准化方向发展。
