實時巡檢
提升問題發現效率。通過內置的缺陷檢測深度學習模型，實時發現問題，無需人工干預。做到即刻發現，即刻報告，即刻復核，解決傳統方案中依賴有經驗的工人去判別或飛巡與識別分離的問題，極大提升問題發現效率。
高識別率
降低人工疏失風險。原有模式依賴人工判讀，通過深度學習的方式，通過海量訓練，讓人工智能能夠高效識別缺陷類型，綜合識別率高于85%，并通過訓練迭代，持續提升模型識別能力，最終做到完全取代人工，降低由于操作人員經驗所限或人工疏失造成的風險。
離線識別
提升巡檢場景適應性。通過AIoT設備，內置邊緣計算模塊，實現離線推理，在沒有網絡或配備移動工作站的場景下，進行人工智能實時巡檢，增加特殊地區的無人機巡檢覆蓋。
仿真演練
數字孿生提升精益化管理。在數字孿生環境中進行任務模擬，找出最優巡檢方案，并在真實世界中下達巡檢任務并執行；依托數字孿生環境，通過VR實訓提高無人機操作水平，降低現場操控失誤風險。
增效降本
降低解決方案整體成本。傳統無人機解決方案價格較高，不利于全面推廣和后續持續養護。本解決方案利用AIoT離線計算和FPV圖傳的方式，核心模型算法可在邊緣端部署或離線部署于移動工作站甚至基于5G網絡實時訪問，不限于特定飛行載具平臺，原有無人機載具可利舊使用，綜合成本降低。
