把计算机视觉与自动化，
部署在您的现场。
将现有摄像头与系统转化为实时智能——PPE与安全检查、零售分析与RPA均在本地运行，敏感数据绝不外泄。
看见摄像头一直忽略的细节
我们将小型边缘设备接入您现有的IP摄像头，并在本地运行模型。为合规、安全与运营提供即时告警与仪表盘。
PPE与合规监测
在食品、医药或电子工厂的产线上，自动核查全体员工是否佩戴所需防护用品（工帽、发网、工衣、手套、口罩）。
- 工帽、工衣、发网检测
- 手套、口罩、围裙核查
- 禁区/产线进入告警
- 按班次合规报告
门店智能与热点分析
将现有摄像头变为传感网络：客流、热区、停留时长、排队与转化——无需人脸识别。
- 人流计数与客流量
- 热点/停留热力图
- 排队与等待时长告警
- 货架与区域互动
安全与流程监测
检测设备缺失、危险行为、出口堵塞、叉车靠近与流程偏差，并即时现场告警。
- 安全与PPE监测
- 叉车/行人靠近
- 出口堵塞/泄漏检测
- 节拍时间与异常标记
100%本地部署。数据不出大楼。
所有模型都在您现场安装的边缘设备上运行。视频在本地处理，并在您的掌控下丢弃或保存——绝不发送到外部服务器。低延迟、低带宽成本，并大幅降低合规与隐私风险。
不必听我们说，请当场亲自验证。
在下方选择一个模型，它会直接下载到您的浏览器，并在您自己的GPU上运行。您输入的内容和它给出的回答都不会发送到任何服务器，包括我们的服务器。一切都在您的设备内完成。
模型加载完成后，请断开网络连接，亲自看看：它依然可以运行，因为您的数据永远不会离开您的设备。
建议使用支持 WebGPU 的浏览器（Chrome / Edge 113 及以上、Safari 18 及以上、较新版本的 Firefox）；若不支持，将改用 CPU 运行，速度慢很多。模型直接从 Hugging Face 下载，不经过我们的服务器。
它是如何工作的？
借助 WebGPU 与 Transformers.js，开源语言模型（Gemma 4、Llama 3.2）可直接在您的浏览器中运行。模型权重只从 Hugging Face 下载一次并保存在浏览器缓存中，之后的每一次回答都在您自己的GPU上计算。我们的服务器除了提供本页面的HTML之外，不参与任何环节。
真的什么都不会发送出去吗？
确实如此，而且您可以自己验证。请打开开发者工具的“网络”标签并在对话过程中保持打开：您看到的唯一流量就是从 huggingface.co 下载模型，不存在任何携带您文字的请求。还有更简单的验证方法：模型加载完成后，开启飞行模式或拔掉网线，对话依然照常进行。这说明没有任何数据离开您的设备。
需要什么条件？
建议使用支持 WebGPU 的浏览器（Chrome / Edge 113 及以上、Safari 18 及以上、Windows 上较新版本的 Firefox），以及与所选模型相匹配的可用内存。不支持时仍可用 CPU 运行。最小的模型下载量约为 1 GB，普通笔记本电脑即可运行。Gemma 4 约为 3 至 5 GB，明显更聪明，但需要像样的显卡。
之后如何删除模型？
模型保存在浏览器缓存中，点击下面的按钮即可删除。在浏览器设置中清除网站数据也能达到同样效果。如果您以后再来，模型会重新下载。
这和贵公司的AI服务是同一回事吗？
不是，这只是技术演示。这里运行的是通用开源模型，并未使用 LoreaTec 的数据训练。实际项目会在部署于贵司现场的边缘设备或服务器上运行更大的模型，并结合您的业务数据。原理完全相同：数据不出厂区。
RPA（机器人流程自动化）
我们以两种互补的方式自动化重复性工作，并按需组合。
脚本式自动化
面向结构化、基于规则的任务，提供可靠、可审计的机器人。运行快速、可预测且成本低。
- 数据录入、对账与迁移
- 生成文件、邮件与报表
- 无API系统间的集成
- 定时、带日志、可复现的执行
AI辅助自动化
用LLM步骤来读取、总结、分类与起草，处理非结构化输入或需判断之处。关键环节保留人工把关。
- 文档理解与抽取
- 邮件分检、分类与回复
- 摘要、翻译与知识检索
- 面向敏感数据可本地部署
属于您的本地AI平台
AI视觉与自动化作为LoreaTec平台，运行在您现场安装的边缘设备上——不向外部服务器发送任何内容。告诉我们您的用例，我们将设计试点。
