• 創新“邊緣-中心-人工”三級工作流架構

本項目通過創新“邊緣－中心－人工”三級協同的智能工作流架構，通過邊緣側毫秒級初篩、中心端深度研判與人工復核的無縫銜接，在保障高準確率（檢出率≥95%）的同時大幅提升安檢效率。

• 核心技術全鏈路自主可控

在硬件方面，項目采用全國產高密度算力一體機——品原AI一體機（PYD-MIN/PYD-PRO/PYD-MAX），搭載全國產自主設計和制造的江原D10加速卡，具備全國產、低功耗、高算力、強大視頻編解碼能力等特點。同時，該設備作為核心算力單元，采用"云-邊-端"一體化協同架構，通過品高智算底座實現跨層級的算力調度和資源協同。在此基礎上，品高股份提供完整的驅動、算子等推理軟件棧，確保AI模型在國產硬件上的高效運行。

品高智算云底座技術架構圖

在軟件方面，項目以品高智算云底座為核心，通過資源池化、協同調度、服務化交付與數據閉環四大核心能力，形成“云-邊-端”協同推理體系，可將邊緣側計算平臺和中心的算力設備，以及其中部署的應用進行協同調度，最終實現AI應用協同。

云邊端推理協調調度圖

針對交通運輸邊緣場景計算資源受限的特點，系統提供邊緣輕量化檢測模型，通過自研GPU高效切割技術、分時復用技術以及算力資源快速回收設計，解決了邊緣側資源緊缺環境下多AI任務并行處理的行業難題，實現了算力資源的極致利用，為大規模部署奠定了基礎。

• 提供持續演進的模型能力

該項目支持基于本地新增樣本的增量訓練模式，無需對模型進行全量重訓，即可讓系統快速學習新出現的危險品形態（如新型偽裝違禁品）、復雜場景特征（如惡劣天氣下的圖像識別），確保模型性能隨政策更新、風險變化持續優化，滿足智慧交通長期發展的業務需求。

目前，該方案已成功應用于機場貨運、地鐵安檢等場景，實現了從單一物品識別向行為、事件監測等全流程智能管控的轉變。未來，品高股份會將該解決方案持續推廣至軌道交通設施健康監測、城市停車管理、路協同安全預警等新領域，同時，也將依托現有成功案例，通過行業標準制定和生態合作，加速技術成果的產業化普及，服務于更廣泛的智慧城市與數字交通建設。