端侧AI自主协同、自主规划、自动完成兵力部署;

作者:mile官网 日期:2026-01-16 浏览: 来源:mile米乐集团

  2025年11月18-20日,由应急管理部国际交流合作中心主办的“2025中国国际应急管理展览会”在北京国家会议中心举办。深圳市科思科技股份有限公司(以下简称“科思科技”)携手中机应急产业有限公司,以“芯片-整机-系统-应用,构建全栈式AI能力”为主题亮相展会,重点展示公司全域AI大模型无人集群系统,并设置智能芯片☆▲、无人装备☆•、无线通信与大模型四大展区◆◇◁,全面展示公司在应急行业的创新解决方案及相关产品,呈现了从智能芯片到智能系统的全维竞争力◆◆■,为应急管理现代化注入数智化新动能◆◁。

  展会期间,应急管理部党委委员★●=、副部长徐加爱一行莅临展台指导•▷□,以及全国各省市应急管理、安全生产救援队●△、消防救援相关领导与业界资深专家△○◁、学者,一带一路国家应急管理人员等到访展台参观交流。

  科思科技总经理沈健•-、副总经理贾承晖、总经理助理李双林•,中机应急产业有限公司董事长丁洁出席展会,并为到展领导、嘉宾详细讲解全域AI大模型无人集群系统及无人集群装备、智能无线通信芯片及装备等创新成果,阐述其在应急领域的场景应用,并在现场接受央视科创中国栏目采访,分享公司发展战略规划与科技创新亮点。

  科思科技全域AI大模型无人集群系统采用人工智能、云计算、智能无线自组网◆、虚拟现实等技术,通过无人机•、无人车…-▷、无人船等无人化装备,实现灾害现场各类数据的采集和传送,对多源异构数据进行融合分析,实时灾情评估,生成救援方案△◆◇,为应急救援指挥提供智能化、无人化的一体化支撑○,解锁复杂场景救援新可能。

  科思大模型融合AI大模型和实时三维态势,支持语音、手势等方式进行沉浸式人机交互和智能任务理解•;可接入多种无人装备,自主任务编排、集群协同;并根据生成方案●▼,端侧AI自主协同、自主规划、自动完成兵力部署◇;实现◇“侦测-评估-处置”闭环管理,可同步联动消防、医疗等救援单位,大幅提升响应速度。

  无人装备集群包含无人机•、无人车、无人船、水下机器人等异构无人装备集群,融合多光谱成像、AI边缘计算■…●、集群智算等前沿技术,通过通信网络深度接入AI大模型,构建起▽“感知-决策-行动”全链路智能体系,形成规模化、立体化作业能力…,极大缩短应急救援响应时间○○,提高救援效率。

  智能通信子系统包含宽带自组网手持台、车载台、模组/模块等无线通信设备◇▷▽,基于公司自研芯片设计,全国产化、完全自主可控;可支持大规模组网,具有通信速率高、低时延、高可靠、强抗扰等特点;可适用于各种复杂环境△-,在“三断”场景下快速建网,支持实时语音▽□、图像视频和各类传感器数据传输,将有、无人装备态势数据在集群内实时共享■▷■,满足全天候▷、全场景通信需求,保障应急指挥中的信息稳定可靠传递。

  科思科技智能无线通信芯片包含无线基带芯片和射频芯片,以软件定义无线电◆◁、认知无线电等先进技术,支持各类智能无线通信方案的开发▽。公司在智能传输◆▲◇、智能组网、智能抗干扰方面拥有多项核心专利,支持超大规模自组网通信,可装备到手持台、车载台、机载台等无线通信产品中;应用于各种特种使命和专网通信场景,能够满足“动中通、山地通□□△、复杂电磁环境通”的全天候•、全场景通信需求。

  科思科技全域AI大模型无人集群系统核心创新在于将大模型决策能力与无人集群控制深度结合▲○,通过知识蒸馏、量化压缩等技术,可在低算力环境下稳定运行▪,实现无人装备端侧的智能自主;同时构建“云-边-端”算力底座◇,支持从中心侧的大模型训练到边缘侧的实时控制。

  系统具备三大核心优势:一是全域协同与智能决策能力。系统能够实现实时灾情评估、自主任务编排和多装备集群协同。它可根据现场情况自动生成救援方案,并调度各型各类无人装备完成全流程闭环管理•☆▽。二是全栈国产化与全自主可控。系统依托国产化算力与AI生态,实现了从底层芯片到上层系统的完全自主可控▪;自研的智能无线通信、射频芯片支持大规模、无中心自组网●…•,支撑三断情况下的稳定通信。三是多场景泛化应用能力。通过▼“空-地-水-水下▽△■”跨域协同架构,实现全域数据的融合与智能调度,依托其强大的自主决策与智能规划能力,快速适应应急指挥、跨域感知■=◇、跨域协同等各种复杂场景▪。该系统已经在“应急使命·2025”演习中得到应用验证。

  本次展会,科思科技呈现了诸多新技术○、新产品在应急领域的创新应用,与行业开展了深入交流-。未来,科思科技将继续秉持△○△“科学精神•,思想创造”的核心理念,以▷☆■“自主可控技术底座+全域场景赋能”为核心战略■,依托“智能芯片-智能装备-智能系统-人工智能大模型应用”垂直整合能力,为相关行业提供全栈式智能化解决方案△=•,推动人工智能在军工、应急●•…、矿山、智慧海洋▲▷、智慧城市等领域的应用,以科技创新驱动智能化未来,助推产业智能化升级。