近期，辛米尔全线产品接入DeepSeek，进行了多方位升级，推出其全系列的本地化部署。借由大模型的强大能力，打造AI+智能制造技术底座，全面提升辛米尔在过程管控、动作理解、视频数据分析以及项目快速部署等方面的能力，在前后端的全链路上实现了深度定制优化，为用户提供更加智能化、高效的体验。

01.Simmir Deep Spot智能视频理解，准确定位事件

传统边缘计算中对于事件的检索事件类型，时间有固定的查询格式，对于查询事件的定义自由度很低。这样的限制使得对于视频中事件的查询和筛选低效且无法获得未定义事件的时间，使得大量有用的视频信息无法被分析到。针对这个痛点，辛米尔使用基于DeepSeek开发的Simmir Deep Spot来支持可定制化的事件查询引擎。

Simmir Deep Spot强化了对视频数据的智能分析能力，特别是在全时间段内的操作体验。对于存储中的历史视频数据，系统突破传统关键词检索的局限，利用大模型理解并响应用户自然语言的查询指令。用户无需繁琐地回顾每个视频片段，只需简单描述所需内容，系统便能迅速定位到相关视频片段，从而帮助用户快速找到关键事件。这一智能化搜索功能极大地提高了事件定位的效率，同时也为系统的生产分析提供了历史统计支持，使得用户能够在数据积累的基础上，做出更加精准的决策。

视频智能分析平台（SVAP）

辛米尔自研的视频智能分析平台支持超大规模的本地化数据中心部署。可兼容辛米尔旗下的智能硬件或第三方硬件产品，并提供开放易用的SDK接口。通过微服务的方式，提供设备接入与管理、设备集群配置、AI模型库配置、视频分析计算、数据库与数据查询、多媒体可视化等功能。

• 结合DeepSeek在大模型强化学习能力的基础上，增加动作分析模块，可以快速理解动作行为，显著降低产品部署难度，助力客户快速达成目标，显著降本增效。
• 结合DeepSeek的代码理解和分析能力，能够快速生成准确的客户用例，大大减少产品部署所需工作量，真正实现快速交付。

02.Simmir Event Master 智能事件定义，全场景覆盖

有些开放场景项目中，对于某些类型事件（比如危险事件），用户也无法完全定义事件的所有可能情况。针对这种开放场景应用的痛点，我们推出基于DeepSeek的Simmir Event Master，对用户给出的没有具体定义的概念性事件进行合理的解释，并且生成相应的事件触发规则。针对生成的事件规则，系统能够自动识别并结合多种算法进行智能调用，极大地提升了系统对用户意图的理解能力。这一智能优化使得系统在处理不同的复杂场景时，能够自适应调整，满足各类定制化需求，实现千厂千模，在不同场景下得到最佳效果。

对于长时间跨度的未来数据，系统则通过敏捷的监控预警机制进行实时分析和记录。通过程序返回值的处理，大模型能够主动分析、记录并标记关键事件，尤其是在重点、异常或未知事件的识别上表现出色。不仅增强了系统对未来事件的预见性，还为后期数据搜索提供了详细的历史记录，进一步帮助用户了解潜在的风险和机会，提升预防和响应的能力。

03.Simmir AI Agent一站式部署，降本增效

工业应用的需求，场景差异巨大，业内普遍面临着每个客户都需要定制化开发的问题。这对于产品的规模复制带来了不利影响，只能通过扩招后端开发人员来应对多个项目。针对这个痛点，辛米尔的产品引入了Simmir AI Agent，全链路部署的智能化使得系统在各个阶段都能高效运作。

在部署前，系统能够根据用户需求和现场条件，自动化生成一套定制化的方案。这一过程完全智能化，节省了大量人工干预的时间和成本，同时确保了部署方案的高效性和精准度，避免了人为错误的发生。在系统部署阶段，Simmir AI Agent还能够根据用户需求自动生成对现场数据的逻辑后处理代码。这样一来，用户无需再依赖人工编写复杂的后处理代码，不仅减少了开发和运维的工作量，还能大大提升系统的可定制化和灵活性，使得系统能够快速适应不同场景和需求。

产品的长时间工作周期中，我们为系统配备了AI维护助手功能。这一功能的加入，大幅度降低了产品在运维过程中的门槛。AI维护助手能够实时监控产品运行状态，及时发现潜在问题，并提供针对性的优化建议和解决方案。它能够自主调试系统设置，确保系统始终在最佳状态下运行。同时，它还能回答用户与系统相关的技术问题，并根据用户的需求提出合理建议。通过AI维护助手，用户能够更加轻松地进行系统运维，减少了人为干预的需要，提高了产品的稳定性和可靠性，同时提升了用户体验，使得系统能够在长期使用中始终保持高效的运行状态。

人工智能训练平台（SAIP）

辛米尔自研的项目部署AI训练平台，具备视频预处理、数据标注、数据集管理、模型训练、模型测试、模型管理、模型转换与下载等功能。可无缝衔接辛米尔旗下的所有软硬件产品和系统平台产品，对数据保密要求较高的用户，亦可提供本地化部署服务。

• 结合DeepSeek的AI模型分析能力,我们推出了基于DeepSeek的 Simmr Deep Scheduler。
• 可根据应用场景类型自动给出模型训练超参数的功能，对模型训练过程进行实时分析。
• 也可根据训练中间结果，动态调整训练超参，最优分配训练资源，做到用更少的资源训练更好的模型。同时也为客户/代理商提供更快速的模型迭代服务。

通过这一系列前后端的深度优化和智能化升级，我们的产品不仅提升了用户的操作体验，简化了数据处理流程，还增强了系统的自适应能力和智能决策支持能力。无论是在复杂的历史数据搜索，实时数据的精确处理，还是在未来数据的预警和维护管理方面，都能够为用户提供更高效、更精准的服务，帮助他们在复杂的工作环境中做出更加科学、可靠的决策。我们相信，随着辛米尔大模型技术的进一步升级，未来我们将为更多行业应用带来前所未有的变革和创新。

转自：辛米尔视觉科技

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