PRODUCT & TECHNOLOGY从一句话到可确认的值守方案 · 流程示意 
事件详情与人工处理界面，画面已作模糊处理。界面示例不代表场景实测效果。
即合智守 · AI视觉值守助手
从表达需求、确认方案到事件复核，让现场值守更容易使用。
任务示例 · 非在线推理演示
“帮我看好仓库，晚上有人长时间逗留就告诉我。”
| 需求要素 | 方案核对内容 |
|---|---|
| 仓库 | 实际摄像头与区域是否匹配 |
| 晚上 | 生效时段与设备时间是否正确 |
| 长时间逗留 | 持续条件与目标关联是否明确 |
| 告诉我 | 通知对象、渠道与事件规则是否可用 |
自然语言负责表达需求
即合智守把位置、对象、异常条件与期望动作组织为可核对方案。生成方案后由用户检查、确认，再发布正式任务。缺少摄像头或能力时，先处理提示的条件。
算法任务负责持续分析
值守方案与算法任务协同，结构化结果来自对应摄像机与能力。自然语言入口不能代替视频接入、能力运行和区域配置。
事件证据与追溯
复核时查看事件的时间、来源、关键画面与可用片段；模型服务配置和证据条件会影响AI复核。人工确认与处理记录用于后续核查，不把一次点击承诺为自动重新训练模型。
在同一流程里处理反馈
结合现场标签、事件类型和人工结论，判断是否需要调整区域或条件。每次修改后使用真实测试验证，保留可追溯的处理记录。
基础分析、通知和AI复核的部署依赖分别确认。服务端模型、企业内网模型或适配后的端侧模型并非同一配置，不统一承诺全部离线。
了解多模态与部署方式 →