在万吨巨轮穿梭、机械林立的繁忙港口，安全管理始终是一场与风险赛跑的持久战。随着全球贸易吞吐量的持续攀升，传统“人工盯防”模式正面临日益严峻的挑战：面对数十项并发作业，安全员往往需要同时关注20个以上作业场景，工作强度大、难以标准化，潜在风险也随之升高。
一见将基于多模态大模型的视觉管理深度融合到港口安全生产中。 在一见多模态专业视觉管理平台的赋能下，青岛港等枢纽港口实现了24小时不眨眼的全量化安全巡检，让亿吨级码头的生产运行更显科技温度。
懂业务：复杂作业，看一遍就能上手
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港口安全管理的难点在于，规则不仅针对单一目标，更涉及人、物、场之间复杂的逻辑关联。传统方案常因“看不懂”场景规则而产生大量误报。
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动火作业的精细化查纠：以动火作业为例，一见不再只是生硬地找火光，而是能像老师傅一样“盯现场”——自动判定是否落实了“一人作业一人监督”，灭火器是否配置到位，并精准判定气瓶间距及周围易燃物隐患。
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吊装作业的全程守护：针对“危险站位”这种模糊概念，一见能通过简单的语言指令，精准定义舱口沿、叉车叉刀等高危区。当人员误入或长时间停留，系统立即触发级联推理，实现精准预警与干预。
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零代码编排，分钟级上线：一见支持一句话生成专业级视觉AI应用，一线管理人员通过可视化拖拉拽操作，几分钟就能把最新的安全规程转化成可执行的场景算法。上线周期从以往按月计算缩短至分钟级，识别准确率稳定在95%以上。
带变焦：高位俯瞰，细节也不放过
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港区面积广阔，主要依赖高位球机进行监控。然而，球机画面动态可变，对人员、小型器材等小目标的识别精度有限；且球机转来转去，画面经常忽大忽小，这对AI的视觉泛化能力是极大的考验。
- 发现异常自动变焦：一见赋予了球机“主动思考”的能力。当系统在全景巡检中发现吊装启动或疑似撒漏等一场，**会立即驱动球机自动对焦、缩焦，把画面拉近、放大，同步加载场景专属识别技能， **清晰捕捉每一处细节 。
- **主动预警筑牢安全防线： **在烟火识别等关键任务中，一见采用“大小模型协同校验”，**小模型保证不漏报，大模型通过综合分析过滤反光或烟雾等误报负样本。 **这种严谨的逻辑确保了预警的有效性，实现了安全管控无死角
会精算：应用成本降低70%
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面对大规模部署，很多企业担心：大模型虽然聪明，在规模化落地阶段会不会应用成本过高导致可望而不可及？一见给出了一套降本增效的方案。
- 大小模型协同推理：一见采用“小模型捕获+大模型复判”的协同模式。小模型化身24小时低功耗“哨兵”扫视全场，一旦发现异常，立即请出大模型这位专家做深度逻辑判别。这种灵活调度，让应用成本大幅下降。
- **自动化模型蒸馏： **通过模型蒸馏技术，大模型能将核心本领自动化“传授”给轻量化大模型。在保障烟火识别、机械伤害预警等任务“不漏报、高精度”的同时，显著降低了对硬件性能的依赖。
在保障高精度的同时，一见云边协同方案帮助港口节省70%的应用成本。以往仅能覆盖核心区域的AI能力，如今得以低成本、规模化部署至港口每个角落，真正实现全港智能治理。
实战案例：青岛港的安全跃迁
作为国际贸易枢纽，青岛港面临场景复杂、并发作业多、安全员工作强度大等痛点，亟需通过AI实现安全管理从“被动发现”到“主动预警”的跃迁。一见为青岛港打造的视觉大模型解决方案，依托云边协同架构，实现快速高效落地。
目前，一见已深度锚定青岛港安全管理的核心诉求，全面覆盖件杂货、干散货、集装箱、油品四大核心作业领域，落地数百个高频场景算法。依托“小模型高效识别+大模型分析”模式，短时间内便完成算法研发于部署，为港区500余路现场摄像头赋于智能查纠能力，相当于新增500名全天候、无死角的“智能安全员”，在违章行为发生瞬间自动抓拍、实时预警，有效解决了人工监控易漏抓、难追溯的治理难题。
百度一见正以全场景覆盖、高精度识别、低成本落地的多模态视觉管理方案，为港口数字化转型注入动能，让每一次作业都有智能守护相伴。
