1、设备兼容性差：现有AI方案对不同品牌、分辨率的普通网络摄像头适配率低。目标：支持主流品牌网络摄像头接入，适配1080P/4K分辨率，单台设备可接入8路摄像头，接入成功率≥99%。2、算法轻量化不足：在低成本边缘设备上运行时识别延迟高、误报率高。目标：集成明火、烟雾、未戴安全帽、陌生人闯入4类核心算法，识别准确率≥96%，误报率≤1次/天·路，边缘端响应延迟≤300ms。3、部署与运维复杂：传统智能化改造需专业人员调试线路与配置参数。目标：设备采用即插即用设计，部署时间≤10分钟/台；支持云端远程更新算法，升级周期≤2小时，无需现场操作。4、数据存储与响应滞后：依赖云端存储与分析导致网络延迟。目标：内置64GB本地存储，可保存≥30天告警视频；支持声光、平台弹窗、手机短信3种预警方式，预警触发时间≤1秒 。