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神州云海执行总裁及首席技术官丁磊博士:创新科技敬畏生命,助力工地安全管理

2022-06-01


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神州云海是一家人工智能领域知名企业,公司在深圳南山区、龙岗区都设有办公区。
在现场为大家展示的是客服机器人、彩票机器人、清洁机器人等多条产品线:在行业中我们公司首创彩票AI智能销售模式,实现机器人自主向用户推荐彩票产品,精准交互;同时,神州云海的问诊机器人在国内行业市场排名前列;清洁机器人实现行业首创产品级的全自主清洁产品。
今天,我们公司推出的是鉴于强大的研发实力,开发工地安全风险管控场景相应的智能硬件、机器人以及AI云平台的全套解决方案。


神州云海的研发团队在业内拥有显著的研发实力及资深的行业积累,专家团队平均在AI行业深耕经历超过20年。我们很荣幸拥有中国工程院院士作为我们的专家指导工作,为我们提供了极大帮助和补充。
作为业内领先的人工智能领域知名企业,神州云海高度重视技术积累和研发创新,申请专利超过200多件。在工程建设领域专利申报集中在 AI主动感知,包括感知工地环境、精准认知、精准业务决策等相关方向,为神州云海快速进入工程建设领域的AI方向,提供了良好的基础支撑。
神州云海此次选择的工程建设安全风险管控领域,从党中央到住建部都高度重视,工程建设领域的安全风险管控,包括我们建设工程安全生产管理条例中明确指出,鼓励先进的科学技术用于工程安全风险管控领域。同时《中华人民共和国建筑法》也明确的指出,必须要以“安全第一、预防为主”的理念管理建筑工程的安全风险。基于行业政策和法律的背景,我们对工程建设安全风险领域存在的痛点进行了详细分析:



  1.安全员需要不停盯着监控或巡检寻找安全隐患;
  2.不能保证对于监控中出现的安全隐患及时上报;
  3.监控设备虽然众多,不能实现全域范围的有效管理;
  4.无法实时对施工人员进行危险提醒;
  5.无法有效追溯安全员的巡查记录;
  6.人员培训信息不方便查询,未和门禁系统打通。


工程建设安全风险智能管控平台使用数字孪生+AI自学习技术构建施工现场的全息孪生,通过危险源数据库,智能识别危险源,对工程实施中的各类隐患监测预警,实现安全决策保护。在安全管理事前、事中、事后的各环节,对人员、设备、环境实现工地全方位的智慧化管控,做到人工智能驱动下安全隐患“可识别、可纠错、可追溯”,使隐患无处可藏,人的行为有据可查,安全工作心里有底。
神州云海自研的智慧安全帽整合了公司自研的智慧硬件、物联网和AI自学习的算法,成为工地上360度感知的传感器。
为什么选择安全帽?因为工地有成百上千的施工人员,包括安全管理人员以及项目管理人员,他们每天必须要戴安全帽在工地工作,客观上来说,我们会有非常多的数据收集到 AI自学习的工地的平台上来,智慧安全帽经过神州云海的自主研发,具备三大核心能力:
第一、  智能摄像头隐患识别模块
配备智能摄像头,不仅能拍摄工地中的危险源及各种各样的场景信息,同时具备AI隐患识别能力的设备摄像头。施工人员、安全管理人员可以实时抓拍360度,感知到工地中的相关隐患,经算法识别后,将相关隐患信息上传云端。
第二、  智能语音播报、对讲模块
智能语音的报告及实时双向对讲,帮助AI云平台所学习识别到的相关隐患,推给现场工作的施工人员,起到实施防护预警和提醒的作用。
第三、智能精准定位模块
我们拥有在三维空间中精准到米级的智能定位算法,在快速迭代的施工环境下,可以快速把智能安全帽及相应手机终端设备跟蓝牙信标进行相关的打通互联,做到在工地施工现场三位一体的、精确到米级的智能定位。



工程建设安全风险管控平台系统底层的四大AI自学习能力:
第一、隐患图片AI自识别功能;
第二、隐患文本AI自学习自分析功能;
第三、人员设备行为轨迹的分析和预测功能;
第四、工地动态安全评分功能。

结合四大AI能力及一系列功能板块,工程建设安全风险智能管控平台系统整合智慧安全帽可以服务的应用场景,如房屋建设工程、交通工程,以及未来神州云海去服务的市政园林工程、工业水利工程等等。
从项目安全全生命周期服务与管理的角度出发,工程建设安全风险管控平台围绕着从项目的启动过程、到项目的执行过程、项目的监控过程,以及项目的收尾过程中,平台都有相应的功能点和服务模块,通过AI数字孪生自学习的体系机制去服务相应的项目需求。
从不同用户的服务目标上看,针对施工人员可以加大防护力度、增强防护意识、提升工作效率;针对项目管理人员,可以降低管理成本、增加监管区域、有效解决安全隐患;针对企业端,可以降低人员和经济损失、提升安全管理效率、降低安全事故发生率。

工地元AI

下面给给大家介绍一下我们工程建设安全风险智能管控平台核心技术模块。
核心技术模块叫做数字孪生的AI自学习,我们也起了个名字——工地元AI靠近现在流行的元宇宙概念。在工程施工领域,神州云海第一次构建了AI自学习的元宇宙,于是命名为工地元AI,它有两个特点:一是越学越聪明在平台系统上接入了很多数据, AI自学习每天都在发生;二是越用越好用基于AI自学习的能力,可以持续的为服务项目工地,提供越来越好用的相关安全风险管控服务。


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底层是施工现场各种各样复杂的环境,这是我们所处在的物理世界三维的、多变的、非常复杂和非常多隐患的物理世界。通过神州云海整合的大量传感设备,自研的智慧安全帽,相关的场景全部数字化,通过相关传感以及AI自学习的手段,神州云海把工地复杂的物理世界,变成AI数字孪生的元宇宙。
大家可以想象,既然我们整合大量的工地工作数据维度,构建工地全系列数字孪生,并且通过4大AI自学习技术,我们一定可以在我们的工地数字孪生元宇宙中,很好的去支持上层的业务应用,包括人、设备、环境预警决策相应的管理模块。

从神州云海自研的4大AI自学习核心技术模块详细来说:

第一大模块——隐患图片识别模块我们知道隐患图片的识别非常困难,因为工地环境非常散乱,各种各样的信息繁多,我们的智能安全帽报可以拍摄各种各样视角图片,我们的算法能够精准主动的360度融合,不同视角下的图片进行主动的环境感知,从而现在我们可以在实际场景下识别出相对应的隐患,准确率非常高;
第二大模块——隐患文本的智能分析模型们知道工地工作人员需要去录入很多工地相关隐患的文本信息,为了辅助安全员的工作流程,平台把隐患的相关文本模型建立出来,帮助安全员进行相关工作流程梳理。安全员的文本表述可能相对模糊,但是在系统中会映射到非常规整的、结构化的概念上去,同时通过知识图谱的推理,可以帮助安全员去举一反三,延伸到相应的隐患类型和整改措施上;
第三大模块——行为轨迹预测模型针对人员和设备进行施工轨迹的模型建立,那我们可以提前发现什么?如果人和设备或者设备和设备,它的轨迹将来可能发生交叉的时候,我们会进行相应的预警防范,提高相应的防范和管控的能力;
第四大模块——安全评分模型体系我们整合工地 AI元宇宙中收集到各种各样的数据,包括人、设备、环境和管理的数据,通过AI模型进行相应的评分规则和体系梳理。既能支持人工规则的实现,也能支持在AI自学习下规则体系的演化,逐渐我们会有越来越客观的、基于AI的大数据学习的评分体系规则,帮助我们可以更好的去量化相应工作的开展水平。
以上是四大核心的 AI的底层能力,在底层能力的支撑下,我们有智能预警和智能决策两大主要的功能模块:
在智能预警里面,第一我们可以做到人员智能预警的保护因为平台可以把工地中复杂的危险源信息进行AI深度学习编码,当工人靠近相应的危险源时,就可以进行相应的预警提醒和防护;第二针对设备预警我们知道通常只能判断出来设备发生危险时的状态,或者说设备设置的一个阈值,当参数超过某个指标时会发生预警,但是通过我们平台的AI自学习体系,我们可以收集大量的样本,里面也有我们自研的算法,在设备没有发生异常的时候,我们就可以自主学习到设备接下来发生危险的可能性,从而能够做出预判和预警;第三环境预警在工地施工环境中,我们的平台跟人员、设备作业都是联动的,通过多视角在线学习的AI算法,对工地环境出现异常情况发生自主报警,同时更重要的是能够基于环境、人员、设备作业相关性的AI分析识别,触发相应的应急调度管理机制,帮助工地管理人员提升相应的管控效率,提升安全管理水平。
在决策方面我们另有三大核心功能:
第一个智能防护我们知道封闭环境是非常复杂,各种各样的隐患,通过AI和知识图谱的智能识别后,可以给工人进行在线的实时提醒,增加他们的安全保护能力,提升安全管控效率;
第二个智能引航主要是针对安全员每天进行的巡检工作。他们的巡检路径往往没有很好的进行结构化科学化的管理,我们基于 AI智能定位和数字孪生运筹优化的算法,帮助安全员规划出最佳的巡检路径,从而在安全员的工作流程中,给他进行智能引航,安全员巡检时的定位、时间和路程等,在平台上都将进行实时的展示,帮助安全员极大的提高日常巡检的效率,规范其工作,增加管控的能力和效率;
第三个智能巡检智能巡检是安全员的一项日常工作,基于 AI知识图谱和隐患文本分析的体系,可以结合 AI动态定位,通过智慧安全帽,定位安全员实时位置,再通过隐患学习和分析,平台做到从巡检流程的产生,到隐患的识别,到整改的发起以及整改的验收,整个体系闭环管理,这就是我们智能巡检的整个模块。
以上就是我为大家介绍关于神州云海工程建设安全风险智能管控平台的产品体系,最后我以大会主题给大家总结,通过这套产品体系的研发,我们神州云海真正希望做到,通过创新的科技,去敬畏生命,助力工地安全管理!谢谢大家。