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星汉大模型：不只是“聪明的摄像头”，更是产业的“ai大脑”（第2页）

此外，M系列还支持各种“搜索功能”，比如“文搜图”（输入“穿红色外套的人”找对应画面）、“图搜视频”（上传一张截图找完整录像），甚至能“跨设备组合搜索”，把分散在不同摄像头、传感器的数据整合起来，大大提高了数据利用效率。

3. L系列：“沟通桥梁”，听懂指令还能主动干活

L系列是“沟通与执行部门”，专门负责“听懂话、办事情”，解决了“人怎么指挥设备”的问题。以前操作安防系统得学复杂的界面，点半天鼠标才能调个监控；现在有了L系列，直接说话或打字就行，它还能主动生成结果。

它的第一个本事是“精准理解指令”。不管是简单的“调取3号门昨天的监控”，还是复杂的“查一下上周六下午2点到4点，广场区域的人群分布，生成分析报告”，L系列都能听懂，还能分解任务——先找对应设备，再提取数据，最后整合成报告[__LINK_ICON]。

第二个本事是“推动人机协作”。以前是人“追着数据跑”，要查拥堵情况得先调多个路口的监控，再看车流数据，最后自己分析；现在是机器“主动服务”。比如交通管理人员发现某个场馆周边堵车了，只要对系统说“看看这堵车多久了，排队多长，打开周边视频”，L系列会立刻调取数据，显示拥堵时长、排队距离，自动弹出周边摄像头的画面，甚至能推荐信号配时方案，帮着快速疏导拥堵。

举个交通场景的真实案例：某城市体育馆散场后经常堵车，以前交警得等到市民报警才知道，到现场后还要挨个调监控、联系指挥中心改信号灯，整个过程要20多分钟。用上L系列后，交警只要一句话就能掌握全部情况，10分钟内就能调整信号灯配时，拥堵疏导效率提升了一倍多。

三、独门秘籍：“双脑协同+云边端联动”，又快又省

如果说三大系列是“核心能力”，那“双脑协同”和“云边端联动”就是星汉大模型的“运行机制”，能让它在实际应用中既高效又省钱。

1. “大模型+小模型”：双脑配合不浪费

星汉大模型采用“大模型+小模型”的“双脑”结构，就像“总部+一线员工”的配合模式。

“大模型”是“总部”，部署在云端，算力强、知识全，负责复杂任务——比如分析全城的交通数据、生成月度安防报告、开发新算法。“小模型”是“一线员工”，是从大模型里“精简”出来的，部署在摄像头、门禁这些端侧设备上，负责简单、实时的任务——比如检测“有人闯入”“未戴安全帽”。

这种配合的好处太明显了：一线的小模型能快速反应，不用把所有数据都传到云端，节省了带宽和算力成本；云端的大模型能做深度分析，给小模型“撑腰”，确保判断准确。

比如小区里的摄像头（端侧）装了小模型，检测到“有人翻越围墙”，会立刻把这个结果传到云端大模型；大模型再结合周边摄像头的画面、最近的报警记录做二次判断，确认不是误报后，才通知保安并生成事件摘要。这样一来，既保证了实时响应，又把误报率降了下来，事件处理成本能降低90%以上[__LINK_ICON]。

2. 云边端联动：数据不跑冤枉路

“云边端联动”里的“云”是云端平台，“边”是小区、路口的本地服务器，“端”是摄像头、传感器这些设备。以前这些设备都是“各自为战”，数据要么存在本地没法共享，要么全传到云端造成拥堵；星汉大模型把它们串成了“一条线”。

举个城市治理的例子：路边的井盖传感器（端侧）检测到“井盖移位”，先把数据传给路口的本地服务器（边侧）；边侧的小模型快速判断“这是安全隐患”，立刻把信息传到云端大模型；云端大模型调取周边的监控画面（确认有没有车辆行人受影响）、联系市政维修人员的位置，生成“维修工单”，再把工单发给维修人员的手机，同时通知附近的交通协管员临时疏导。

整个过程中，数据只传“有用的部分”——传感器不用传整个检测日志，只传“移位”这个结果；边侧不用传所有监控画面，只传井盖周边的关键帧。这样既保证了响应速度（几秒内就能启动处理流程），又节省了带宽成本（不用大量数据来回传）[__LINK_ICON]。

四、真能干活吗？看这些场景就知道

光说能力太空洞，星汉大模型到底好不好用，得看它在实际场景里的表现。目前它已经在十多个行业落地，咱们挑几个最常见的说说。