垂直大模型
Vertical Large Model
人眼能辨，AI即识
在表盘上加装一个AI摄像模块，让摄像头拍摄表盘照片，摄像模块将图片远传回GPU服务器，再由METER MIND多模态垂直大模型将表盘照片中的读数转化为识别数据。
定义AI识别新范式
不挑表·全兼容
冷启动全样本：无需学习可识别全新表型，老旧小区改造“即装即用”
AI语义解析：自动识别背景、摄像偏移与识别精度逻辑，告别人工参数配置
持续进化能力：样本越多，准确度越高，持续自主升级优化
高鲁棒·看得清
全面抗环境干扰：无惧反光/雾气/水垢/划痕/气泡等极端环景，识别准确率>99.99%
即时诊断：自动标记模糊、遮挡等异常图像，生成故障预警报告，替代人工现场核验
成本低·轻量化
降低成本：安装简单，无需停水换表，降低人工抄表及运营成本
部署灵活：本地/公(私)云/边缘盒子一键切换，政企客户可按需定制私有化方案
我们解决的行业痛点
技术层面
解决传统脉冲式智能表机电转换误差问题(贸易结算数据不可信)
解决传统摄像直读技术受制于表型、表况而导致的识别率低
解决元宇宙对可信数据的真实性需求
管理层面
提供有时效性的水量证据，争议水量可溯源
解决现场传统机械水表因环境和成本问题无法智能化升级的窘境
弱化六年强制周期轮换时的设备更新成本
核心架构突破
垂直多模态大模型，重构识别底层逻辑
为客观、全面地评估当前主流多模态大模型及专用算法在仪表识别领域的实际能力，我们选取了1 款行业专用引擎、6款通用多模态大模型（3款国内、3款国外）、1款仪表识别专用API接口来进行横向测评。从上表中的数据可以看到，杭州脉图的多模态垂直大模型展现出绝对领先优势，而通用大模型则普遍暴露出稳定性和精度不足的问题。
百亿级参数支撑
基于百亿级参数量设计，通过 GPU 集群高成本训练与调优，构建专为水表计量场景打造的垂直模型，相较于 GPT-5、Gemini-2.5-pro 等通用多模态模型，针对性解决水表识别核心痛点。
脉图METER MIND 4.0
行业首款垂直大模型AI识别算法
中科院和麻省理工学院联培专家博士团队合资研发
获CVPR/ICCV全球冠军 + ECCV顶刊突破
地址：浙江省杭州市上城区融信中心1203室
Q Q：2104278744
工作时间：周一至周五 9:00-18:00
客服热线
用户体验
用户体验
扫描二维码
体验精彩识别