「Whale 帷幄」推出全新的企业级端侧大模型 Alivia Vision Mini，主要面向图文理解，特别是大空间理解 (Space Understanding) 场景。总参数量 8B，专门为单图、多图和视频理解优化而生。其在上述能力的性能超越了 GPT-4V、GPT-4o mini、Gemini 1.5 Pro 和 Claude 3.5 Sonnet 等商用模型，并能直接部署于 Whale HUB Pro 16T 和 32T 边缘计算单元。
Alivia Vision Mini 针对基于「帷幄数智空间 Whale SpaceSight」技术的应用场景进行了全面的系统优化。
举例来说，在零售空间场景中，该设备能够精准识别车辆的车门开启与关闭情况，以及人员的进出车辆的动作，并实时生成其对应的边界（Bounding Box）定位；亦能通过对空间图片和视频流的解析，识别场景、物体、人体特征并进行客观陈述，结合指令性 Prompt，可进行是否满足标准的判断。
此外，针对企业用户，在现有的通用功能基础上，帷幄提供了 Alivia Vision Mini 的 Fine-tuning 能力，确保为企业级应用提供高精确度的模型理解能力。
Alivia Vision Mini 是帷幄首个支持在 Whale Hub AI 边缘计算盒子端侧设备上进行图片和实时视频理解的多模态大模型，为全球超过 8 万台的 AI 设备提供高质量的边缘端 LLM 能力。
01
使用 Alivia Vision Mini 定义任意检测事件
基于 Alivia Vision Mini，用户可以在单个或者多个摄像头中，通过 Prompt 提示词，检测相应事件。提示词将自动 OTA 到边缘 AI 设备中。
我们提供了一些常见的场景设置作为参考：
场景 1：汽车 4S 店
门店管理分析：分析门店销售服务是否符合以下：
1. 门店范围内销售总人数大于 5 人；
2. 门店大门处接待人员大于 1 人；
3. 顾客休息区桌面整洁无杂物；
4. 展厅陈列汽车周边无遮挡物。
只需要在营业时间内设置好检查的规则即可 ⬇️
场景 2：餐饮门店
后厨卫生分析：检查后厨卫生是否符合以下标准：
1. 垃圾桶盖子保持关闭状态；
2. 地面整洁无杂物；
3. 无老鼠出现；
4. 区域内员工佩戴口罩和帽子。
门店运营分析：检查前厅运营是否符合以下标准：
1. 餐桌整洁无杂物；
2. 地面整洁无杂物；
3. 员工没有玩手机行为；
4. 员工没有抽烟行为。
除了指令性的文字 Prompt 外，可同时设定检测事件的参照图，让 Alivia Vision Mini 更精准的理解和分析。
02
使用 Alivia Vision Mini + 帷幄羽墨提供自动总结报告
另外，用户也可以对摄像头场景做通用解读，并通过 Alivia 大模型，汇总总结报告。
零售门店案例：总结特殊节假日门店客流变化情况。
03
使用 32T 算力 Whale Hub Pro 鲸盒 V3，可同时接入 28 路摄像头进行 Alivia Vision Mini 推理
结语
Alivia Vision Mini 凭借其出色性能与精准理解能力，致力于在图文及大空间理解场景中为企业提供强大技术支撑。结合 Whale Hub Pro 鲸盒 V3 的强大算力，和帷幄羽墨智能分析能力，为品牌在线下空间场景提供成本更低、操作更便捷、分析更智能的产品解决方案。
AGI 时代，Alivia 平台作为品牌强有力的 AI Copilot，覆盖从线下到线上场景，在商业空间数字化管理运营、内容生产与管理、审核与发布、数据分析及运营优化等方面，有效提升品牌全流程的关键运营能力。
未来，我们也将持续创新，优化产品，给品牌带来更多元化、多场景、高性价比的产品解决方案。
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关于Whale 帷幄
「Whale 帷幄」专注于助力消费品牌数字化营销运营，成就商业增长。
依托人工智能 (AI)、大规模物联网络 (IoT) 和数据模型 (Data) 等关键技术创新，帷幄为品牌提供数据和人工智能驱动的可执行洞察（Actionable Insights）与业务自动化（Operation Automation），帮助品牌营销运营降本增效，与数亿消费者产生更加深度的连接，从而推动全球品牌在消费者端的数字化进程。
自 2017 年成立以来，帷幄已服务全球超过 1,500 个标杆品牌，覆盖快消零售、服饰珠宝、餐饮轻食、咖啡茶饮、美妆护肤、汽车服务、数码电器、商业地产、新锐品牌等行业，部署门店超 30 万个。
作为全球品牌信赖的领先技术合作伙伴，帷幄帮助消费品牌在快速变化的世界中应对数字化挑战，并获得持续的商业成功。
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