賽摩博晟緊密結合智慧電廠發展趨勢，搭建AI賦能管理平臺，抽取安防監控視頻、機器人巡檢視頻、違章隨手拍照片等數據，通過云計算、GPU算力資源池分析環境設備異常及人員行為，對現場環境異常、設備異常以及現場人員行為、著裝等進行主動、智能識別，支持豐富的算法管理、設備管理及報警管理功能。

通過在線視頻巡檢，實現設備安全監測與狀態分析

利用現有監控攝像頭，定期對視頻監控區域進行在線視頻巡檢。通過對設備的實時監控視頻進行分析，自動識別設備狀態，如設備跑冒滴漏、指示燈狀態、壓板開合狀態。設備安全監測包括設備狀態、設備外觀、設備溫度和設備附件等的識別與監測，當發生異常則自動報警。對重點區域和環境設備進行重點監控，報警詳情信息可以回放進行歷史追溯。

基于圖像識別算法，實現人員安全狀態識別與分析

基于AI圖像識別算法，實現人員識別分析功能，對非法人員闖入、不戴安全帽、不正確系帶安全帶、不穿工作服、吸煙、玩手機等違章行為，以及人員摔倒狀態等涉及人員安全等突發異常情況，實時進行智能識別與報警。例如：如果有人未按規定佩戴安全帽進入生產現場，系統對抓拍到的畫面進行實時分析與報警，并在管理后臺展示報警信息及圖片。

建立大數據分析診斷模型，自動識別各類劣化、故障狀況

利用大數據分析技術，圍繞海量數據特征，建立大數據分析診斷模型，自動識別各類劣化、故障、不經濟狀況，實現運行監視、設備監視、節能監視的效果。通過可靠的數據分析和邏輯判斷，對可能的故障進行預測并提前采取措施，以降低故障發生的可能性或減輕事故危害程度。

通過檢修管理大模型的建立，在檢修作業過程中可隨時調取所需信息

通過檢修管理大模型的建立，在檢修作業過程中可隨時調取所需的相關信息或者指導手冊。知識庫可集成各類圖紙、音視頻素材，并通過語音交互方式，隨時調取查看，并支持放大、縮小、鎖定畫面等功能。可集成標準作業規程，在日常標準作業時，員工可利用作業指導書進行實時的作業指導，保障工作效率和準確性。

以專家知識庫為基礎，以推理機為引導，形成智能輔助監盤平臺

智能輔助監盤平臺基于專家系統，采用定性分析和定量計算，能有效避開DCS無用報警信息的干擾，精準快速地定位異常參數，分析異常原因，給出處理意見。以專家知識庫為基礎，以推理機為引導，形成具有一定通用性的智能輔助監盤平臺。專家知識庫基于設備設計資料和專家知識和經驗創建，通過人機交互模式將人員經驗輸入至計算機，使專家知識庫不斷優化和更新，以提升專家系統診斷準確性。

通過AI視頻識別、二維碼、智能兩票等技術應用融合，防止誤操作情況發生

通過AI視頻識別、二維碼、門禁控制、實時語音通訊、遠程協助等技術應用融合，以操作過程許可和結束時間為時間要素，以設備定位信息為空間要素，實現操作票整體操作流程控制、現場實時錄音及錄像、實時音視頻回傳、人票信息確認防止人員不到位、二維碼位置確認防止誤操作、門禁控制管理防止誤入配電室、電子屏幕提醒作業風險、現場操作人員與后臺協管人員實時語音通訊、遠程協助、操作內容同步與解析說明，防止誤操作情況的發生。

        電力生產作業涉及大量多樣化和專業化的知識，賽摩博晟AI賦能管理平臺從促進數據業務融合、挖掘海量數據價值、驅動業務優化升級等方面入手，解決知識的散亂、傳承效果不佳和缺失等問題，利用大數據和大模型技術，構建一個統一的知識載體，這個載體以自然語言交互為核心，為生產作業提供強大的知識服務引擎，確保知識的有效應用、共享和傳遞