苏州地铁携手华为打造的AI视觉大模型安防系统近日全面落地，将轨道交通安全管理从传统的“事后追溯”升级为“事前预警”，成为AI赋能公共安全的标杆案例。这套集成“场景、算力、模型、数据”的四维协同体系，通过华为云Stack构建的“一云双池”异构算力架构，实现鲲鹏通用计算与昇腾AI算力的统一调度，相比传统模式节约50%算力资源。
传统地铁安防长期面临“人海战术”与“数据洪流”的矛盾——数十名安保人员需监控上百路实时视频，却难以从海量画面中及时发现异常。苏州地铁引入的轨道交通专用视觉大模型，基于华为盘古大模型采用“预训练+小样本微调”模式，可快速适配扶梯拥堵、行李遗留、人群聚集等12类核心场景，异常行为识别准确率提升至92%，响应速度较传统系统加快50%。在苏州地铁3号线试点期间，该系统已成功预警17起潜在安全隐患，其中包括3起扶梯口人员摔倒风险和2起无人看管行李事件。
技术落地背后是完整的生态协同：华为联合南京奥看科技完成算法定制，通过数据资产管理平台将非结构化视频转化为结构化训练数据，再通过开放API将AI能力赋能至车站运营系统。这种从算力底座到场景应用的全链条布局，不仅提升了安全防护能力，更优化了运营效率——苏州地铁安保人员人均监控范围从原来的8个画面扩展至32个，突发事件响应时间缩短40%。
该模式已展现可复制价值，其核心技术已应用于智慧交通信号优化领域，助力连云港实现“12分钟紧急送医”的高效调度。随着AIoT技术在安防领域的深度渗透，2025年国内AI摄像机渗透率已提升至65%，智能安防系统在重点行业应用率达82%，以苏州地铁为代表的场景化解决方案正推动行业从“硬件销售”向“服务赋能”转型。
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