仓储是生产制造与商品流通的重要环节之一，也是物流活动的重要环节，它通过仓库对货物的储存与保管为客户提供价值。

       随着物流业的发展，仓储逐步实现无人化管理以提升运作效率，但是仓储库房面积大、货物复杂、车辆运输频繁，安全事故频发，给仓库管理方带来巨大难度，严重情况会造成较大经济损失；仓储安全包括厂区安全、人员安全、仓储安全、运输安全及环境安全几部分。由于仓储管理的复杂性大，管理难度高，尽管管理手段和方法相对完备，但是依然安全事故频发。仓储行业亟需新的管理手段和思路。

• 2023年11月22日8时21分湖南大江贸易有限公司安沙仓储基地发生火灾。

• 2023年9月16日辽宁沈阳一库房发生火灾库房起火后部分结构发生坍塌。

• 2023年8月12日，海南海口一仓库发生火灾，经紧急救援，火灾终被扑灭，此次火灾过火面积约630平方米，所幸无人员伤亡。

• 2023年5月27日，湖南长沙一仓库发生火灾，救援人员赶到现场处置，火势得到控制，所幸无人员伤亡。据报道，起火的是一个二层仓库，仓库中主要存放粮油、电器、酒水，价值较高。

      「开蓝AI」基于实际业务场景，利用物联网、边缘计算、 大数据、人工智能等新技术应用于场景监测。利用视频监控，通过AI算法对视频数据进行实时动态分析，同时辅助物联网设备，获取现场管理所需要的要素信息，用于现场管理决策，助力现场管理数字化升级。

AI边脑——实时发现问题

• 对AI边缘计算服务器上报的分析结果进行存储、统计并展示；

• 对AI识别结果所涉及的业务逻辑进行处理，适用具体业务场景；

• 对边缘计算服务器进行远程配置及集群管理。

AI云脑——闭环管理问题

• 部署在监控系统同一网络中，获取实时视频，不改变既有监控系统；

• 搭载AI应用算法，并对实时视频进行分析，并上报分析结果；

• 搭载AIoT应用，将AI与IoT进行深度融合，生成场景化监测；

• 对本设备的应用算法、IoT监测及其参数进行通道及的管理配置。

      「开蓝AI」根据仓储实际情况及落地案例归纳总结如下AI场景可供实际部署选择。

       库区人员和车辆的行为，防盗、防骗、防抢、防破坏、防止财产侵害、维持仓库内交通秩序。

       「开蓝AI」针对复杂多样的现场环境，采用边云协同的部署方案，将AI边脑部署在现场附近，对摄像头的视频流进行智能分析，现场也可接入IoT设备（如音箱、显示器等）对识别情况进行展示；将云脑部署在运营中心，通过大屏、Web端对现场进行远程监测；同时通过小程序也可进行移动监测、查询。 

     「开蓝AI」针对现场管理的特点，采用大屏展示、实时视频、远程喊话、小程序等各类数实融合的交互工具，让现场管理实现远程可视管理、实时动态管理、现场自我管理等闭环管理。 

某海关仓库

【背景】海关仓库是货物清关过程中临时存放货物的地方。每片区域都属于不同的货主，一旦货物丢失，仓库管理方需赔偿损失。已有红外杆感应装置，有人闯入后再调看摄像头录像，这种方式经常出现误报且操作非常繁琐。

【方案】经过需求评估，将不同货主的货物利用ROI划分为不同的区域，当货仓内出现物体移动及人员或车辆进入时做实时分析告警，安保人员进行判断是否为授权人员及授权行为。

【效果】对于货物的保管和流向做到了实时监控和动态管理，极大降低了潜在货物丢失的风险，且操便捷。

某冷链仓库

【背景】冷库有人员和作业车辆出入，要进行监控管理，防止货物损坏和丢失；之前靠人工盯防投入成本较大。而且由于冷库的环境特点，巡检人员无法长期在冷库中停留，监控盲点较多。

【方案】在冷库关键区域实施人员跨越和车辆跨越告警，实时反馈告警信息，供仓库管理人员做出处置措施，避免货物遗失；在后台生成数据台账备查，针对发生率较高的隐患因素进行长效治理。

【效果】冷库人员车辆进出被实时监控，储存安全得到保障，安全能力提升的同时也节省了人工成本；对于一些管理盲点进行了有效的填补措施。