2026年1月15日，中國信通院在北京成功舉辦“行業云+AI”賦能產業高質量發展交流會，并正式公布第三屆行業云平臺領航者應用實踐結果。當前，行業云平臺正從資源供給加速向“云智一體、生態協同”的智能化基礎設施演進。為此，中國信通院開展“AI+行業云領航者應用實踐”案例征集，旨在遴選具有代表性、創新性與推廣價值的落地實踐，為“云+AI”在垂直行業應用提供參考。

經過多輪評定，由深圳市機場股份有限公司、廣州市品高軟件股份有限公司、中交信通網絡科技有限公司、中國計量科學研究院聯合申報的《基于全國產算力的智慧交通視頻與圖像安檢智能體系統》項目脫穎而出，成功摘得Cloud for AI（云支撐AI規模化應用）領域“AI+行業云平臺”領航者應用實踐獎項！

本項目以全國產算力的“品原AI一體機”為核心，構建“云-邊-端”協同架構。通過邊緣輕量化模型實現毫秒級初篩，結合中心多模態大模型深度研判以及人工復核，形成三級協同的智能工作流，全面提升安檢效率、精度與安全性。其中，品高股份在項目中提供了國產邊緣AI算力硬件、驅動與算子等推理軟件棧，以及邊緣云算力調度平臺。

該項目的核心亮點包括：

• 創新“邊緣-中心-人工”三級工作流：通過邊緣側毫秒級初篩、中心端深度研判與人工復核協同，在保障高準確率（檢出率≥95%）的同時，大幅提升安檢效率。

• 全鏈路自主可控：硬件采用全國產高密度算力一體機——品原AI一體機（PYD-MIN/PRO/MAX），搭載自主設計的江原D10加速卡，具備低功耗、高算力與強大編解碼能力。設備通過品高智算底座實現“云-邊-端”一體化算力調度與資源協同。軟件方面，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能力，構建協同推理體系，實現邊緣與中心算力及應用的統一調度。

• 輕量化大模型優化技術：針對邊緣資源受限場景，系統提供輕量化檢測模型，通過自研GPU高效切割、分時復用及算力快速回收技術，實現有限環境下的多AI任務并行處理與算力極致利用，支撐大規模部署。

• 持續演進的模型能力：支持基于本地樣本的增量訓練，無需全量重訓模型即可快速學習新危險品形態（如新型偽裝違禁品）與復雜場景特征（如惡劣天氣下的圖像識別），確保模型隨政策與風險變化持續優化，滿足智慧交通長期發展的業務需求。

云邊端推理協同調度示意圖

該方案目前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到行為、事件監測的全流程智能化管控。此前，該項目已獲得交通運輸部頒發的"第一屆綜合交通運輸大模型智能體創新應用大賽全國總決賽"一等獎，本次再度獲獎標志著該全棧自主可控的“云-邊-端”協同AI方案在技術先進性與規模化落地可行性上獲得了權威的雙重驗證，為智慧交通建設提供了技術到實踐全面貫通的“中國式”可靠范本。

未來，品高股份將持續拓展該方案至軌道交通設施監測、城市停車管理、車路協同安全預警等更多領域，并通過標準制定與生態合作，推動技術成果的產業化普及，為中國的數字交通與新型智慧城市建設貢獻自主創新的核心力量。