实时巡检
提升问题发现效率。通过内置的缺陷检测深度学习模型，实时发现问题，无需人工干预。做到即刻发现，即刻报告，即刻复核，解决传统方案中依赖有经验的工人去判别或飞巡与识别分离的问题，极大提升问题发现效率。
高识别率
降低人工疏失风险。原有模式依赖人工判读，通过深度学习的方式，通过海量训练，让人工智能能够高效识别缺陷类型，综合识别率高于85%，并通过训练迭代，持续提升模型识别能力，最终做到完全取代人工，降低由于操作人员经验所限或人工疏失造成的风险。
离线识别
提升巡检场景适应性。通过AIoT设备，内置边缘计算模块，实现离线推理，在没有网络或配备移动工作站的场景下，进行人工智能实时巡检，增加特殊地区的无人机巡检覆盖。
仿真演练
数字孪生提升精益化管理。在数字孪生环境中进行任务模拟，找出最优巡检方案，并在真实世界中下达巡检任务并执行；依托数字孪生环境，通过VR实训提高无人机操作水平，降低现场操控失误风险。
增效降本
降低解决方案整体成本。传统无人机解决方案价格较高，不利于全面推广和后续持续养护。本解决方案利用AIoT离线计算和FPV图传的方式，核心模型算法可在边缘端部署或离线部署于移动工作站甚至基于5G网络实时访问，不限于特定飞行载具平台，原有无人机载具可利旧使用，综合成本降低。
