多模态大模型巡检

该系统突破传统SOP流程限制，结合⼤语⾔模型和多模态数据分析，实现⾃适应巡检与灵活记录。⽀持语⾳、照⽚、传感器数据融合，⽣成结构化报告，包含时间、地点和异常信息。系统具备智能语义理解、异常捕捉及联动通知功能，为⼯业巡检和异常处理提供⾼效、智能化的解决⽅案。

自适应自由巡检

系统突破传统SOP流程的刚性约束，利用大语言模型（LLM）的环境感知能力，实现巡检人员根据实际情况灵活记录重要数据与关键时刻。用户可通过语音输入、照片抓取等方式主动采集数据，既降低操作难度，又确保信息完整性和准确性。

多模态数据融合

集成语音、GPS位置信息、照片、传感器数据（如温湿度、压力）等多模态数据源，通过统一建模进行深度融合分析。系统可根据业务需求，动态适配现场环境，生成结构化的巡检报告，涵盖巡检点状态、环境数据及异常详情。

智能语义理解

结合语音转文字（STT）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术，系统对巡检过程中的语音、视觉和传感器数据进行深度语义分析。通过时间序列多维度提取关键数据，生成巡检报告的主题、总结与建议，满足后续追踪和决策需求。

主动意图捕捉

系统支持人员通过语音指令（如“危险”“紧急”）、手势或触摸板触发关键时刻抓取。例如，拍摄现场照片或标注异常数据。在异常情况下，系统会优先上载紧急数据，为远程协助和后续分析提供及时支持。

智能联动与通知

系统可通过WiFi、蓝牙（Beacon）或第三方业务系统实现多源数据的联动与采集。在巡检结束后，根据大语言模型的分析结果，系统自动路由报警信息、记录异常情况，或通知相关人员制定后续行动，保障巡检效率和问题响应速度。

结构化输出与后续支持