大模型安防应用

多态大模型应用场景广泛，涵盖自然语言处理、计算机视觉、多媒体处理、跨模态搜索推荐、智能办公、电商、娱乐、教育、自动驾驶、医疗、智能安防、金融、人机交互以及虚拟现实等领域。以下是一些主要的应用医学影像、病历文本和生理信号等数据，实现更准确的诊断。智能安防：在视频监控、异常行为检测等场景中，多模态大模型结合图像、声音和行为分析等数据，实现智能化监控。金融：多模态大模型在风险评估、欺诈检测等场景中的历史喜好信息，在不同模态的数据中提供个性化推荐，如根据看过的电影推荐相关商品。跨模态问答：在问答系统中，多模态大模型能够处理和回应跨模态的查询，如图像和文本的组合查询。办公自动化：多模态大模型应用于文档处理、会议记录等，自动生成会议纪要和文档摘要，提高办公效率。电子商务：在电商领域，多模态大模型可以用于商品推荐、智能客服等，提供个性化推荐和提升用户体验。娱乐与游戏：多模态大模型在游戏开发、虚拟偶像等场景中，创造沉浸式游戏体验和支持虚拟偶像实时交互。教育：在教育领域，多模态大模型提供生动的学习资源和个性化学习建议，辅助智能教学。医疗健康：多模态大模型在疾病诊断、治疗方案制定等场景中，结合

翻译质量和支持的语言种类。计算机视觉领域图像识别与分类：对图像中的物体进行识别和分类，可应用于安防监控、自动驾驶等领域。例如，在安防监控中，大模型可以准确识别出人员、车辆、异常行为等。图像生成：根据给定大模型开发应用是当前人工智能领域的热点，涵盖从基础开发到在多行业多场景应用的诸多方面，以下是相关介绍：大模型开发数据收集与预处理数据收集：从多种渠道收集海量数据，包括网页、社交媒体、学术文献本数据进行分词、词性标注等操作，为后续训练提供优质数据。大模型应用自然语言处理领域智能客服：大模型可理解用户咨询的自然语言问题，并生成准确、友好的回答，自动处理大量常见问题，提高客服效率和用户满意度。例如、企业内部数据等。例如，开发一个通用的语言大模型，可能需要收集数十亿甚至数万亿字的文本数据。数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标注等处理，提高数据质量。如去除包含错误、重复或不相关信息的数据，对文，阿里云的智能客服系统利用大模型技术，能够快速准确地处理海量客户咨询。机器翻译：将一种语言的文本准确地翻译成另一种语言，大模型在处理复杂句子结构和多语言翻译方面表现出色。如谷歌翻译利用大模型不断提升

。边缘计算平台在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、城市治理等云边一体场景中有广泛的应用。智能制造：在工业制造业，边缘计算平台可用来优化生产线效率。通过将传感器设备连接到边缘设备，可以收集大量的数据，并进行实时分析和决策。这样可以实现实时监控，提高产品质量和生产率。智能安防：在智能安防领域，边缘计算平台可以实现实时监控和智能报警。例如，通过安装传感器和摄像头等设备在重要监控城市管理中，利用边缘计算技术提高监测精度及对于城市数据的深度分析，可以使得城市管理更加有针对性，提高城市安全和公共服务的质量。智能校园：在智能校园，边缘计算平台可以实现对于校园网络的优化和智能安防等功能安全和正常运行。边缘计算平台的应用场景非常广泛，可以为各行各业的应用提供更加灵活、高效的服务。未来，边缘计算将成为人工智能、大数据时代不可或缺的核心技术之一。星环科技边缘计算平台Sophon星环科技

随着人工智能技术的飞速发展，机器学习已被广泛应用于诸多领域，如医疗保健、金、教育、自动化、交通、航空航天、安防等等，机器学习已经成为各个领域中的重要应用技术之一。机器学习的应用场景医疗保健：机器学习路径，以避免与其他系统发生冲突。安防：机器学习可以帮助监视和控制系统进行自动识别和响应异常情况。例如，在视频监控中使用机器学习技术自动识别人的面部特征，预测并通知安全团队。

开发门槛；监控工具则能够实时展示大模型应用的运行状态，如模型的性能指标、数据流量、任务执行情况等，便于运维人员及时发现问题并进行调整。安全与监控层安全防护机制：包括数据安全、模型安全和应用安全。数据安可靠性；应用安全方面，防止应用程序被黑客攻击、漏洞利用等，定期进行安全审计和漏洞扫描。性能监控与分析：对大模型应用的性能进行全方位监控，如模型的响应时间、吞吐量、准确率等指标，以及系统资源的使用情况。通过性能分析工具找出性能瓶颈和潜在问题，为优化应用提供依据。大模型应用框架是一套用于构建和部署大模型应用的体系结构和工具集，它为开发者提供了一种标准化、高效的方式来利用大模型的能力解决实际问题。以下是一些常见的组成部分和功能特点：模型层大模型集成：该框架能够方便地接入各种主流的大模型。这需要提供模型加载、初始化和配置的功能，确保模型能够在应用环境中稳定运行。模型管理：包括模型版本控制、模型的存储与加载优化、模型的分布式部署与协同等。例如，在模型更新时数据流等。在数据接入后，进行数据清洗、转换、标注等预处理工作，以满足大模型训练和推理的要求。数据存储与管理：提供数据的持久化存储功能，如使用关系型数据库或分布式存储系统存储训练数据、中间结果和应用数据等

大模型在多个领域有着广泛的应用，以下是一些主要的应用场景：自然语言处理内容创作与编辑：可生成新闻、小说、文案等各类文本，还能进行语法检查、风格调整等优化工作。问答与对话系统：能回答多领域知识问题物体、场景等，应用于安防监控、自动驾驶、图像搜索等领域。图像生成与风格转换：根据文字描述生成图像，或转换图像风格，用于广告设计、艺术创作等。目标检测与分割：定位和识别图像中多个目标物体的位置和边界框，分割不同物体或区域，为工业质检、医疗诊断、自动驾驶决策提供支持。语音识别与合成语音识别：提高语音识别准确率，使语音交互更自然流畅，应用于语音助手、智能客服等。语音合成：生成接近真人的语音输出，用于有声

，SophonLLMOps作为一款企业级大模型运营管理平台，构建了全方位的安全防护体系，针对AI应用输出内容的安全性，SophonLLMOps对用户输入和模型、应用的输出进行全方位的安全防护。SophonLLMOps。SophonLLMOps建设统一的安全中心、确保输出合规可靠SophonLLMOps在语料、模型、应用三个方向的多个阶段提供了覆盖大模型全生命周期的统一安全防护工具和实践，协助用户严守安全合规红线。全流程语料，避免因输出不当而引发的法律风险和声誉损失。大模型安全护栏：对于对话类的模型或者应用，SophonLLMOps能提供多方位的安全防护措施，包括输入/输出的提示词注入以及敏感词防护。如：平台可通过提示词控机制，存在数据泄露、算力盗取、服务中断等安全问题。这一事件给企业级AI应用敲响了安全的警钟，警示企业选择具备完善企业级安全措施的AI运营平台的紧迫性。目前，企业部署大模型需求非常火热近日，国家网络安全通报中心通报大模型工具Ollama默认配置存在未授权访问与模型窃取等安全隐患，引发了广泛关注。Ollama作为一款开源的大模型管理工具，在为用户提供便捷的同时，却因缺乏有效的安全管

物体的特征，从而实现对物体的准确分类和识别。比如，在智能安防系统中，通过计算机视觉技术，大模型可以实时分析监控视频，识别出人员、车辆、异常行为等信息，一旦发现异常情况，及时发出警报。应用带来的变革与价值解锁大模型应用开发：开启智能时代新大门大模型应用开发：崭新时代的科技浪潮在科技飞速发展的今天，大模型应用开发无疑是最耀眼的浪潮之一，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从智能语音助手时代的钥匙。它是基于深度学习框架，通过对海量数据的学习，从而具备理解、生成、判断等多种能力的模型。这些能力赋予了大模型广泛的应用空间，使其成为各行业创新发展的重要驱动力。大模型：概念与基石定义与原理任务进行收集和标注。在应用场景方面，大模型具有强大的泛化能力，能够在各种任务上表现出色，包括自然语言处理、图像识别、语音识别、智能推荐等多个领域。它可以处理多种复杂任务，如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译、图像生成、风格迁移等，并具有强大的生成能力。相比之下，传统模型在处理复杂任务时可能受到算法和模型结构的限制，泛化能力相对较差，通常只能处理特定领域的简单任务。大模型应用开发全景洞察

广泛的应用，如自然语言处理、图像识别等。然而，随着大模型的广泛应用，其安全性问题也日益凸显。大模型安全不仅关乎用户隐私和数据安全，还关系到社会的稳定和信任。大模型安全防护措施数据保护：对数据进行分类和生成阶段的安全防护：通过安全检测手段，检测大模型在应用过程中是否存在提示注入攻击、对抗攻击和隐私攻击。对用户的输入进行过滤和审核，防止恶意输入和诱导。在模型输出结果中过滤掉敏感的隐私信息，确保用户数据的大模型安全是一个复杂而多维的议题，涉及数据隐私、技术滥用、内容安全等多个方面。大模型安全的重要性大模型是指使用海量数据进行训练、由复杂的计算结构和大量参数构成的人工智能模型。这些模型在各个领域都有据安全。制度与法律保障：完善内控制度，建立审核机制，及时进行评估审计。推动大模型安全法治建设，明确大模型研发应用过程中的安全义务及责任。加强监管和执法力度，对存在安全风险的大模型进行监管和处罚。分级，根据其安全级别采取相应的保护措施。通过流程化的流转审批机制确保数据传递的合法性和授权。对敏感数据进行脱敏处理，以保护个人隐私。模型训练阶段的安全防护：建立综合性的评测机制，全面评估算法的安全性

污染事件。此外，智慧安防系统也能通过大模型实现更高效的监控和应急响应。城市治理：城市治理中，大模型可以协助政策制定者分析城市发展趋势，预测社会问题，如犯罪率、失业情况等。通过这些分析，政府能够制定更有效地执行专业性更强的任务。以下是一些行业大模型的典型应用：智慧能源：在智慧能源领域，大模型可以帮助优化能源分配和消耗。例如，通过分析历史数据和实时信息，模型可以预测能源需求，优化电网负荷，减少能源浪费。智慧医疗：在医疗健康行业，大模型的应用包括疾病诊断、个性化治疗计划制定、药物研发等。通过分析患者的医疗记录、基因信息和生活习惯，AI模型能够提供更准确的诊断建议，甚至在某些情况下，能够发现人类医生行业大模型是指针对特定行业或领域的需求，采用大规模数据训练和先进算法的深度学习模型。与通用大模型相比，行业大模型更注重对垂直细分领域的数据进行有针对性的训练和优化，以更好地理解行业的语义和规范，更有可能忽略的细微症状。智慧城市：智慧城市利用大模型来提高城市管理效率和居民生活质量。例如，通过分析交通流量数据，模型可以优化交通信号灯控制，减少拥堵。在环境监测方面，AI可以帮助监测空气质量，预测并应对

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...