一、度目品牌概述：软硬一体化的技术基因
度目作为智能视觉与语音领域的创新品牌，其核心优势在于软硬一体化深度适配。通过自主研发的硬件（如AI相机、视频分析盒、语音工牌、门禁机）与软件平台（公有云“凌云”与私有化“乘风”），构建了从数据采集、边缘分析到云端管理的完整技术栈。硬件层针对算法、芯片、传感器进行深度定制，例如AI相机内置专用AI芯片，可实现4K高清视频流的实时编码与智能分析，同时通过硬件加速技术降低功耗，满足7×24小时连续运行需求。
软件层则通过端云协同架构实现资源动态调度。例如，公有云平台“度目凌云”支持10+种AI分析算法的灵活组合，用户可根据场景需求选择人脸识别、行为检测、物品遗留等算法，单路视频流最多可并行分析4种算法，显著提升资源利用率。私有化平台“度目乘风”则集成物联网与大数据能力，提供园区管理、能源安全等场景的闭环解决方案，支持按需升级与生态伙伴协同。
二、硬件产品矩阵：场景化设计与性能突破
1. AI相机：智能采集与云端监管的融合
AI相机作为度目的核心硬件之一，支持多光谱传感器融合与低光照增强技术，可在复杂光照环境下实现高精度人脸抓拍。其内置的边缘计算模块可完成初步特征提取，仅将关键数据上传至云端，减少带宽占用。例如，在零售场景中，AI相机可实时统计客流量、顾客停留时长，并通过度目凌云平台生成热力图与行为分析报告，辅助门店运营优化。
2. 智能视频分析盒：利旧改造的经济性方案
针对传统安防系统的智能化升级需求，视频分析盒提供“零替换”改造路径。用户仅需在原有摄像头与NVR之间加装分析盒，即可接入50+种AI算法，包括周界入侵、烟火检测、人员聚集等。分析盒支持16路视频流的实时分析，单路延迟低于200ms，且可通过OTA远程更新算法模型，适应场景变化。例如，在工业园区中，分析盒可识别未佩戴安全帽、违规操作等行为，并触发自定义报警规则。
3. 语音工牌：零售场景的智能质检助手
语音工牌专为连锁门店设计，集成高灵敏度麦克风与降噪算法，可实时采集服务人员与顾客的对话内容。通过接入度目凌云平台，语音工牌支持话术挖掘、情绪分析、服务评分等功能。例如，系统可自动识别销售话术中的“推荐话术覆盖率”“异议处理效率”等指标，生成员工能力画像，并为优秀话术提供可视化展示，助力门店标准化服务流程。
三、软件平台能力：公有云与私有化的双轮驱动
1. 度目凌云公有云平台：端边云一体化解决方案
凌云平台以“开箱即用”为设计目标，提供三大核心能力：
- 算法超市：支持10+种预置AI算法的快速调用，涵盖人员核验、行为分析、安全监测等场景，用户可按需选择算法组合，降低技术门槛。
- 弹性扩展：支持单路视频流分析多种算法，例如在校园场景中，同一路摄像头可同时运行人脸识别（考勤）、跌倒检测（安全）与人群密度分析（防疫）。
- 利旧支持：针对无摄像头点位的新项目，提供高性价比AI相机与算法套餐；针对存量项目，支持通过边缘分析盒实现快速升级。
2. 度目乘风私有化平台：企业级场景的深度定制
乘风平台聚焦企业园区、能源生产等复杂场景，提供三大差异化价值：
- 多模态融合分析：集成视觉、语音、传感器数据，实现跨模态关联分析。例如，在化工园区中，系统可同步分析视频中的设备状态、语音中的操作指令与传感器数据，预警潜在安全风险。
- 生态协同：支持与第三方系统（如ERP、OA）的API对接，提供从数据采集到业务决策的全流程闭环。例如，在制造业中，乘风平台可关联生产线的设备数据与人员操作视频，优化生产效率。
- 按需升级：通过模块化设计，企业可根据发展阶段逐步扩展功能，例如从基础的安防监控升级为全面的数字化运营平台。
四、行业解决方案：从教育到零售的全场景覆盖
1. 教育行业：教学实训的智能化升级
度目为教育领域提供涵盖课程共建、人才评估与师资培训的解决方案。例如，在实训场景中，AI相机可记录学生的操作过程，通过行为分析算法评估技能熟练度；语音工牌可分析教师的教学语言，提供改进建议。此外，乘风平台支持与在线教育平台对接，实现线上线下数据的融合分析。
2. 零售行业：门店运营的精细化管控
在零售场景中，度目通过语音工牌与AI相机的组合，实现服务质检、客流分析与营销优化的闭环。例如，系统可统计销售人员的推荐话术使用频率，结合客单价数据，识别高转化话术模式；同时，通过热力图分析顾客动线，优化货架布局。
五、开放生态体系：技术赋能与资源联动
度目构建了“芯片-整机-解决方案”的多级合作伙伴体系，目前已与万余家客户、300+合作伙伴建立合作。其生态优势体现在三方面：
- 技术赋能：通过开放API与SDK，支持合作伙伴快速集成度目能力，例如安防厂商可基于度目算法开发定制化行业解决方案。
- 资源联动：联合芯片厂商优化硬件性能，与整机制造商合作推出定制化设备，降低客户采购成本。
- 品牌支持：提供联合营销、技术认证等增值服务，助力合作伙伴提升市场竞争力。
六、未来展望：多模态AI与行业深化的融合
随着多模态大模型技术的演进，度目正探索语音、视觉、文本的跨模态融合分析。例如，在安防场景中，系统可结合语音指令（如“打开3号门”）与视频画面（人员身份核验），实现更精准的权限控制；在零售场景中，通过分析顾客语音反馈与表情数据，优化商品推荐策略。
同时，度目将持续深化行业解决方案，例如在医疗领域推出患者行为监测系统，在交通领域部署车路协同感知平台。通过软硬一体化架构的持续优化，度目致力于成为企业数字化转型的核心技术伙伴。