近年來，宇視科技持續深化AI布局，繼今年初升級發布「萬物X」后，4月在宇視合作伙伴大會上再度發布了大模型「梧桐2025」，推動AIoT智能體生態建設，加速大模型技術全場景產業化落地。

    宇視將梧桐大模型能力深度注入產品矩陣，將全場景智能化業務淬煉成新質生產力。目前，梧桐大模型已在城市管理、能源工業、企業服務等領域的100余個實戰局點實現規模化部署，覆蓋交通治理、安全生產、民生服務等核心場景，以技術實效驅動行業效率革命。

    萬物控

    湖北：1句話布控！農用車違規檢測高效落地

    無需標注數據或訓練模型，直接輸入自然語言指令，系統自動生成視覺算法，攻克傳統AI難以覆蓋的消防堆物、漏油、漏水等冷門場景。

    在湖北，通過輸入簡單的自然語言指令“農用車載人”，自動生成針對農用車違規載人的檢測模型，實時識別高風險行為。傳統開發模式需耗時數天，而“萬物控”可將布控時間壓縮至1分鐘，目前已成功應用于騎乘人員未佩戴頭盔識別、車輛擁堵、道路積雪等各類復雜場景。

    某企業園區項目中，用戶輸入“消防通道物品堆放”、“漏油”、“漏水”等指令，系統即時生成定制化算法，自動檢測消防通道占用和油液泄漏問題，算法上線時間大大減少，高危區域巡檢不再依賴人工。

    萬物搜

    內蒙古：1分鐘尋人！「黃發白褲」鎖目標

    萬物搜」結合語義理解與圖像比對能力，用戶輸入任意文字、語音或圖片，快速匹配海量視圖數據，精準定位目標。結合智能軌跡研判，將傳統人工篩查的數小時流程壓縮至分鐘級，提升民生服務效率。

    今年5月，在內蒙古一地的夜間車內錢物失竊事件中，僅有一張夜間模糊圖片，通過輸入關鍵詞“黃頭發白褲子男性”，「萬物搜」僅用1分鐘就從100+路視頻中快速找出高清圖像鎖定目標�！澳：�輸入→高清輸出”已成解決事件新標配。

    無獨有偶，6月初，某地群眾在停放電動車時不慎遺失照相機，負責的工作人員利用大模型系統，建立視頻分析任務，成功篩選出撿走照相機的人員，并通過智能研判快速生成其行程軌跡。僅用30分鐘，便找回失物，為群眾排憂解難。

    而這僅是當地梧桐大模型應用的冰山一角：3月以來，已累計自主巡航超900駕次，針對巡航視頻分析產生有效預警100余次，消除野泳野釣、翻越護欄等風險隱患、發現交通違法等安全事件近100起，并助力尋回走失人員、護航大型活動等民生服務20余次，精準觸達安全與民生每個角落。

    萬物核

    河北：礦山誤報濾除95%！生產零中斷

    為減少告警誤報，「萬物核」基于大模型構建智能分析中樞，對原始告警進行二次過濾與自動復核，再轉發報警至宇視平臺或第三方。

    在河北某礦山部署近百路前端相機和智能體裝備后，鏟車、貨車及人員區域誤告警數量從4000+條降至200+條，誤報去除率超95%，告警精準度提升，生產中斷風險也降低了。

    技術不炫技，落地見真章！梧桐大模型通過全場景智能化業務，將技術沉淀為千行百業的生產力，讓「萬物X」能力成為各行業場景的效率杠桿與安全閥門。