盘古 CV 大模型：聚焦分（fèn）类、分（fèn）割（gē）、检测等视觉场景  天津（jīn）物流，天津物流公司，天津货（huò）运，天津货运公司

盘活工业数据，盘古 CV 大模（mó）型赋能工业质检（jiǎn）。华为目前已（yǐ）经推出盘古（gǔ）矿山大模型（xíng）、盘古电力大模型（xíng）、盘（pán）古制造质（zhì）检大模型等 L1 行业（yè）模型（xíng），并针对偏（piān）光片质检（jiǎn）、电力巡检、铁路 TFDS 检测、传（chuán）送带（dài）异物检测（cè）等具体任（rèn）务，通过“预训练+微调”打造 L2 细分场（chǎng）景（jǐng）模型。盘古矿山大模型（xíng）助力煤矿场（chǎng）景智能化。盘古矿山大模型（xíng）对海量无标注的矿山场景数据进行 无监督自主学习（xí），覆盖采、掘、机（jī）、运、通等主营业务及 1000 多个细（xì）分（fèn）场景（jǐng），大幅缩短 模型开发时间，有效（xiào）保障井下安全。其中，基于 5G+AI 全景视频拼接综采画面，实现了远控采煤（méi）、安全生产、主运智能检测系统代（dài）替人工巡检（jiǎn），使得异物识（shí）别精度超过 98%，动作规范识别（bié）准确率超过 95%，井下安全事故降低 90%以（yǐ）上（shàng）。天津到河北（běi）的物流，天津到河南的物流公司（sī） ，天（tiān）津到北京的（de）物流，天津市（shì）物流

针对电力（lì）巡检场景，传统（tǒng） AI 模型开发面临数据标注低效、缺陷种类（lèi）多、模型开发成（chéng）本高 等（děng）挑（tiāo）战。依托华为盘古 CV 大模型生成（chéng）的电力行业预训练模型（xíng）实现了以（yǐ）较少的人工标注进（jìn）行快速迭代，使得（dé）样（yàng）本筛选（xuǎn）效率提升约 30 倍，筛选质量提升约 5 倍；同时一个（gè）模型可适 配上百种缺陷，模型（xíng）平均精度（dù）提升 18%，开发成（chéng）本（běn）降低 90%，真（zhēn）正做到了规（guī）模化可复制。针对铁路 TFDS 检测场景，该场（chǎng）景（jǐng）要求识别上百种（zhǒng）故障类型。标（biāo）注困难、样本不均（jun1）衡、未（wèi）知（zhī）故障预测（cè）成为主要挑战。华为推（tuī）出基于盘古 CV 大模型的铁路 TFDS 开发方案（àn），利用大量铁路无（wú）标注样本预训练，使其在小样本的故障检（jiǎn）测（cè）中获得更优性能，同时基（jī）于缺陷检测算法，打造未知故障预测流水（shuǐ）线，为铁路故障检测设（shè）下第二道关（guān）卡，使（shǐ）故障召（zhào）回（huí）率达到 90%，准（zhǔn）确率提升 7%以上，正常样本滤除率降低（dī）约 9%。武（wǔ）清物流，静（jìng）海物流，南开物流，北辰（chén）物流，津南物流，大（dà）港物流，塘（táng）沽物（wù）流（liú），西青区物流，宁河物流

盘古 CV 大模（mó）型引领（lǐng）智慧（huì）物流，从“人（rén）的银（yín）行”走向“物（wù）的银行”。盘古大模（mó）型协助浦发（fā）银（yín）行打造浦慧云仓项目，实现了（le） 1 个模（mó）型覆盖 9 种物（wù）流场景，监测（cè）收货、入库、在库和出库全流程。浦发（fā）银行借助盘古大模（mó）型对叉车入库时的货堆（duī）进行精确计数，确保了货物入库 的真实性（xìng）。此外通过（guò）借助小样（yàng）本学习能力（lì），大大节（jiē）省了（le）识别仓库中上百种外观不同箱体的样本采集和标注（zhù）工作量，将项目开发周期（qī）从1-2个月缩短（duǎn）至2-3天，极大降低了开（kāi）发成本（běn），提（tí）高了（le）开发（fā）效（xiào）率。天（tiān）津运输，天津运输公司，天津托运公司，天（tiān）津物流配送 ，天（tiān）津物流（liú）专线托运