RGB-D · RADAR · CCTV
采集水位、视野、现场视频、设备状态。
PADAK · FIELD PROOF · 2026
绿藻去除设备
Industrial Physical AI 集成控制
RGB-D·雷达·CCTV识别场景，藻类代理和提升代理做出驾驶决策。它通过MCU安全/控制层和PLC联锁控制闸门、插入机、等离子系统和提升机，并反馈设施状态和传感器数据。
OPERATOR EVIDENCE
实际AI感知画面
在AI HUD上检查感知、代理、传感器状态和现场图像。
CCTV & HMI
交叉检查逻辑状态和实际现场镜头
一起检查 Padak Native HMI 和 CCTV Viewer。
CAM1云台巡视现场
CAM2净化槽内部
CAM3水文和上游条件
CAM4AI Perception · AI HUD
Padak Native HMI设备状态 · 控制 · 事件 · 自动/手动 · 急停
CCTV Viewer4路现场视频核对
CLOSED-LOOP INDUSTRIAL PHYSICAL AI
在一个控制回路中将感知连接到设备反馈
传感器/图像输入、本地AI Agent判断、MCU/PLC安全控制、实际设备运行和状态反馈构成一个闭环。 AI Agent的判断是经过MCU安全/优先控制和PLC联锁验证后作为最终设备输出执行的。
Algae · Hoist Agents
通过确定绿藻清理和提升机对齐的需要来生成控制请求。
MCU Control Layer
人工智能请求和操作员命令以及安全条件和操作条件都会得到验证。
PLC · Interlock
通过应用现场联锁和控制逻辑，它提供满足安全条件的输出。
Gate · Ejector Pump · Plasma · Hoist
现场设备根据经过验证的控制输出运行。
FEEDBACK ↺传感器值·PLC/设备状态·事件日志·CCTV 反馈到 HMI 和控制回路。
LOCAL AI AGENTS
将现场决策角色划分为代理
绿藻测定及净化要求
通过结合传感器和视觉信息，确定绿藻的状态并生成净化操作请求。
浮标识别/高度对准
它根据视觉检查位置状态并生成葫芦对准的控制请求。
CONTROLLED FIELD TARGETS
将实际现场设备作为独立的控制对象进行管理
Gate 1 · Gate 2
控制净化段的水文条件。
插入器 1 · 插入器 2
罐内的污水和血浆立即通过喷射泵混合并排出罐外。
Plasma A · Plasma B
检查泵流量和安全状况后控制血浆净化装置。
Hoist
根据现场情况和安全条件控制葫芦位置。
PROCESS FLOW
净化操作按照安全条件通过的顺序进行。
01净化段隔离检查门状态。
02污染水的供应和循环喷射泵将污染水供应并循环至净化系统。
03血浆净化检查流量和安全联锁条件后，操作等离子系统。
04状态监控/安全关闭通过检查设备状态和传感器反馈来结束操作。
Control Topology ≠ Process Flow
从不同角度构建控制架构和实际过程序列，并根据现场环境和安全要求应用详细的操作条件和控制设置。
SAFETY ARCHITECTURE
多层结构优先安全控制
PLC Physical Interlock
适用强制性物理联锁和安全条件。
MCU Control Safeguard
人工智能请求和操作员命令以及操作状态都会得到验证。
HMI Safety Monitoring
检查自动/手动、急停、设备状态和事件。
Sensor · Decision Fallback
通过异构传感器和控制回退来维护安全。
INDUSTRIAL PHYSICAL AI
您是否正在考虑在现场设备和人工智能之间建立连接？
我们回顾一下连接传感器/视觉、AI Agent、安全控制层和PLC/设备的Industrial Physical AI系统的应用范围。
Industrial Physical AI 引进及建设咨询