结合露天矿远距离、强光照、粉尘干扰等环境特性，给出可执行的边缘 AI 无人巡检部署方案。

业务痛点

• 巡检路线长、人工频次不足
• 复杂天气导致图像质量波动
• 中心机房推理延时难满足实时预警

方案架构

• 边缘端完成本地推理与轻量缓存
• 云端进行策略统一、版本管理与复盘分析
• 弱网场景下采用断点续传与离线告警机制

预期业务指标

• 关键设备异常识别提前量提升 30%+
• 巡检人力投入降低 35%+
• 弱网场景告警丢失率控制在 1% 以下

实施建议

建议按照“试点验证-流程联动-规模复制”的节奏推进，并将识别准确率、响应时效、闭环率纳入统一验收体系。

常见问题

边缘设备算力怎么选型？

建议按摄像路数、分辨率、目标类别数和目标时延进行容量测算，预留 20%-30% 冗余。

粉尘和逆光会影响精度吗？

可通过低照增强、去雾预处理和时序融合策略显著改善鲁棒性。

是否必须全网改造？

无需一次性改造，可先在关键路径部署边缘节点，再逐步扩展。