魅视布局物理 AI，并非从零切入大模型，而是立足于自身原有分布式显控技术优势。公司长期深耕指挥中心音视频信号采集、传输、交换、调度呈现，天然具备物理空间多源感知数据接入与可视化呈现能力，这是物理 AI 落地不可或缺的基础。
在硬件层面，魅视打造AI 边缘智能节点（边缘算力盒子），作为物理 AI 的硬件载体。区别于传统云端 AI，这套物理 AI 底座将算力部署在摄像头就近的边端位置，不需要大规模更换前端摄像头，兼容市面主流监控设备，盘活存量硬件资源，仅通过新增边缘算力节点，就能让原有普通监控设备获得 AI 感知能力，可激活 90% 存量视频设备的 AI 潜能，改造成本仅为全新 AI 摄像头方案的 20%，改造周期大幅缩短。单台边缘节点支持 32 路以上视频流并发实时分析，算力最高可达 200T，实现物理场景视频流本地结构化解析，仅上传告警与结构化结果，原始视频数据不出本地，兼顾低时延、带宽节约与数据安全，即便断网，边端节点依然可以独立持续分析预警，保障关键物理场景不间断感知。
魅视物理 AI 采用“边端小模型实时感知，中心大模型复审研判”的云边端混合架构，这也是其物理 AI 体系的核心逻辑，解决物理场景实时响应与复杂场景精准识别的矛盾深圳证券交。
边缘端：轻量化小模型，物理场景实时感知
边缘节点搭载经过蒸馏、压缩的轻量化 CV 模型，在物理现场完成人车物环的实时识别、行为检测、轨迹追踪，覆盖烟火识别、越界闯入、安全帽检测、车辆违法、占道、垃圾识别等上百种垂类算法，第一时间发现物理空间异常，实现秒级告警，完成事前预警。
云端 / 中心端：多模态大模型，复杂场景二次推理
面对模糊画面、复杂环境、易混淆事件等长尾难题，边端将存疑数据上传至中心大模型做复审，结合场景上下文做多模态逻辑推理，降低误报率，提升复杂物理环境识别准确率。
业务闭环：感知 - 研判 - 处置 - 追溯
从物理现场采集视觉信号，AI 识别研判，自动推送告警给业务平台，管理人员干预处置，同时留存证据，形成事前预警、事中干预、事后追溯的完整物理空间治理闭环，完成 AI 从看懂物理世界到驱动实体业务动作的跃迁，这正是物理 AI 的核心价值所在深圳证券信...
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