一场火，可能只需要三分钟。但在很多企业的监控室里，值班人员还在几十路画面里逐一翻找——不知道哪里冒烟了，不知道该叫谁去处理，不知道事情有多严重。传统视频监控存在诸多盲区，火灾、烟雾、公共安全这些“危险信号”常被漏报，让它的“预警”石沉大海。
业务痛点
传统视频监控的困境，不是"看不见"，而是"看了没用"，其核心痛点在于感知不足、识别无能、响应滞后：
只监不控，缺少智能识别分析，摄像头成了"事后取证工具";
误报泛滥，人工复核成本居高不下;
事件处置靠线下流转，权责不清，响应滞后;
依赖人工盯防，安全事件难以及时发现;
处置全凭经验，没有数据支撑，风险管理停留在"拍脑袋"阶段。
政策驱动
2022年 国务院安委会发布《“十四五”国家安全生产规划》
提出到2025年公共安全视频图像智能识别、风险预警覆盖率达到80%以上。
2023年 工信部发布《新一代人工智能产业发展三年行动计划》
推动AI大模型在工业安全管理中的落地，发展多模态风险理解、智能诊断决策等能力。
2026年 国务院发布《“十五五”规划纲要》
提出加强灾害监测预报预警，提升全天候实时监测预警能力。合理提高重要城市和灾害多发地区关键基础设施设防标准，推进城市平急两用公共基础设施建设。
以“实时感知、智能识别、主动预警”为核心，将AI大模型、物联感知、业务管理深度融合，对安全风险实现精准研判，打通从"监测-分析-预警-处置"的全链路闭环，让AI在高危场景真正实现7×24小时的可靠运行，提升安全管控效率。
系统不只是把摄像头接进来，而是让每一路视频都具备思考和判断的能力——让监控真正"活"起来。
建设内容
AI大模型赋能，让感知“思考”
摄像头装了一圈，却只能事后翻录像，安全隐患发现全靠人盯。系统内置面向智慧空间的场景化AI算法，覆盖火灾烟雾识别、人员异常行为检测、区域入侵、人员聚集等90%通用安全场景，配合AI大模型智能分析实现多路实时监测，关键人员动向全程可控，从"事后取证"变为"事前预警"。
二次研判，精准过滤误报
传统系统误报泛滥，安保人员疲于奔命，真正的风险反而淹没在噪音里。系统通过边缘智算中枢与AI大模型研判深度分析，利用大模型对告警信息进行二次研判，针对真实业务场景深度优化。通过泛化能力，快速适应多变场景，有效过滤动态干扰因素，使复杂场景告警准确率提升到90%以上，大幅提升安全事件的处置精准率。
统一管理，一系统全搞定
现场设备品牌五花八门，系统各自为政，管理成本居高不下。系统兼容多个主流品牌，支持RTSP/RTMP和GB/T 28181等标准协议，多品牌、多协议统一接入、统一管控，助力提升设备效率和减少运营成本。
全流程线上闭环，责任可溯
事件发生后，靠电话通知、微信转发，处置进度无从追踪，出了问题互相推诿。系统事件管理模块将推送记录、触发时间、事件截图、实时视频统一呈现，处置全程线上流转、可追溯。智能巡更任务自定义分配，结果留存，巡查不再是一笔糊涂账。
多终端协同，实时掌控现场
现场情况只有一线人员知道，管理层永远是"事后知情"。IOC大屏支持视频、设备、事件数据可视化多维展示，多宫格实时查看，满足统一指挥调度需求。视频安全、事件管理、图片巡更随身掌控，管理层与一线实时同频。
开放联动，打通全业务链路
传统模式下，火情发生时，消防、门禁、广播、工单各管各的，出了事各系统之间信息不通，协同处置慢半拍。视频安全预警系统深度融合AI算法与物联感知能力，接入烟感、门禁、道闸、消防等感知设备，可与工单系统、广播系统多系统联动，从预警触发到闭环处置，实现“秒级联动、全局闭环”。
成效价值
系统助力客户实现安全事件的主动预警与快速应急处置，安全管理从“被动应对”转向“主动防控”，综合管理成本持续下降。
提升效能
通过AI大模型研判过滤误报，使复杂场景报警准确率提升至90%以上，真正实现“有警必应、无警不扰”。
降低成本
通过AI分析研判，把“事后追溯”升级为“事前预警”，降低事故支出75%，并优化人力配置，节省人力成本60%。
科学决策
视频、事件、处置记录沉淀为结构化数据，支持BI报表、运营优化、保险理赔证据。结合AI智能分析，为科学决策提供数据支撑。
安全管理的本质，是在风险发生之前就介入。古河云AI安全监测预警系统，不是给你更多摄像头，而是让现有的每一路视频都真正发挥价值——看得见、识得准、管得住、追得到。
成都古河云科技有限公司以自研“开河智能中枢”为核心，深耕“AI+安全应急”领域。AI安全监测预警系统以AI为核心，为农批市场、场馆、校园、管网、社区、工厂、工地等搭建平台、部署应用、定制安全管理解决方案，帮助各领域客户解决安全管理难题。
