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Alivia VLM：企业级视觉智能体在门店场景落地实战

发布日期：2025-05-22 07:08:45 浏览次数： 1563 作者：帷幄未来

人工智能技术正在重塑商业决策范式。Alivia VLM 作为企业级视觉语言模型，基于多模态 AI 系统架构，融合深度视觉解析与语义理解能力，实现物理空间数字化与商业逻辑智能化的深度融合，为商业实体提供精准运营诊断与自动化执行方案。

如果您对 Alivia VLM 视觉智能体的应用感兴趣，欢迎联系 hello@whale.im。

Alivia VLM：赋能营收增长，驱动空间质检、管理与营销升级

Alivia VLM 是帷幄自研的混合架构视觉语言模型，融合了边缘计算与云端协同优势。依托海量标注数据，该模型在门店场景下实现了 95%+ 的行业领先识别准确率。其核心在于构建了视觉感知与语义理解的闭环认知系统，通过多模态 AI 算法，建立了从像素级特征提取到场景语义解析的端到端大模型。

Alivia VLM 可实时捕捉任意空间视觉细节，并结合自然语言进行场景事件归因分析。这种双向感知能力使模型具备场景的通用性和自适应能力。

在应用层，Alivia VLM 构建了覆盖「人 - 货 - 场」全要素的智能体，通过创建符合业务习惯的智能体，动态识别关键指标，生成可量化的运营改进建议。典型应用场景包括排班优化、陈列优化、坪效提升等业务模块，形成从数据洞察到执行反馈的完整闭环。

技术架构上，Alivia VLM 采用云边混合处理框架：边缘端 VLM 完成实时视觉分析，并产生结构化数据。云端 VLM 进行图片和短片分析、多维度数据融合与策略生成。这种分层计算结构确保了秒级响应速度与厘米级空间定位精度，同时支持跨空间的协同机制。Alivia VLM 支持对不同空间的长期学习，通过 OTA 将新的 VLM 推送到边缘端。

通过构建「感知 - 认知 - 决策」的增强智能循环，为企业创造可验证的商业增长价值。

智能空间管理：机器之眼 + 商业大脑

通过 Alivia 智能体平台 (Agent Management Platform) 对 VLM 的 Prompting 和 Fine Tuning，并通过 Agentic AI 快速实现对业务场景的认知和端到端业务场景流程的自动化，替代 90%人工巡检工作。

例如：动态库存监测通过多帧视频流分析实现库存状态预测，触发补货预警的平均响应延迟控制在 1.2 秒内。该算法已验证可降低 15%库存损耗，并通过 VLM 学习持续优化缺货预测准确率。

空间价值优化整合视觉轨迹追踪数据与 VLM 数据，通过注意力机制提取顾客驻留热点，生成布局策略。实际部署数据显示，该系统可使空间坪效提升 23%，并通过 VLM 学习框架实现策略动态演进。

Alivia Agent Management Platform 是帷幄的通用 Agentic AI Platform，支持对 VLM 和 LLM 的批量训练、微调、测试、管理和部署。通过联合 VLM 和 LLM 的能力，可以对大型复杂场景的业务流程进行智能体创建，特别是跨摄像头、跨区域的复杂任务的执行。