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。
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。
Alivia VLM 通过多模态数据融合构建空间视觉语义图谱，可以直接通过视频和图片输出分析图表、报告、优化建议和执行方案。例如：识别女装区与饰品区 70%的行为重叠率，为空间布局优化提供可验证的决策依据。
生成式数据分析引擎基于 LLM 实现动态知识图谱构建，自动输出场景对应的指标，提取潜在需求模式，并生成结构化策略建议，完成从原始数据到执行方案的端到端转化链路。
Alivia VLM 基于帷幄的千万小时级场景化标注数据集，构建了垂直行业认知基座。模型训练集覆盖 10+种垂直行业并保证跨行业、跨地域部署的泛化能力。
系统采用边云分层计算架构，边缘节点搭载轻量化推理引擎实现 200ms 级实时响应，云端通过差分隐私技术完成多源数据融合。该设计在保障数据主权的前提下，支持动态资源分配与模型热更新，满足低时延与高安全性的双重需求。
本地化计算架构消除云端资源消耗，通过算子优化将单设备计算密度提升 3 倍。实测数据显示，同等业务负载下硬件投入成本降低 58%，年度运维费用减少 42%，实现 TCO（总拥有成本）的实质性优化。
Agentic AI 框架构建感知-决策-执行闭环链路，通过多模态数据处理引擎同步解析空间状态、物体交互及行为语义特征。基于时空特征编码的决策路径优化模块，实现从原始数据到操作指令的端到端转化，完成”人-货-场”要素的协同控制。
Alivia VLM 在实际场景数据集测试中获得大于 95%的识别准确率，远高于通用多模态大模型（30-40%识别准确率）。
帷幄已经为 100+大型企业部署基于 Alivia VLM 的空间智能应用。与某知名消费电子企业合作，为其门店提供了基于 Alivia VLM 的 AI Agent 检测解决方案，主要用于检查展柜 / 中岛的陈列及店内卫生，帮助企业提升门店管理效率和质量。
产品摆放：检测展柜和中岛的产品摆放情况，包括是否存在产品空位、摆放是否整齐、是否摆放了不合规物品以及是否出现了竞品，确保门店陈列符合品牌要求。
店铺卫生：检测店铺的卫生状况，判断是否存在脏乱差的情况，帮助企业保持门店的良好形象和环境，提升顾客的购物体验。
店铺执行：检测活动期间店铺是否放置相应的活动海报和产品，保证活动执行准确。
Alivia VLM 拥有极其出色的跨场景泛化能力。在不同门店、不同场景下对于缺货、不合规摆放、店铺异常情况等，能够在秒级延迟下做出高于 95%准确率的识别和决策。对于检查店铺中物料的摆放，Alivia VLM 可以 one-shot 找出其摆放位置和执行情况。
另外，企业用户可以直接通过自然语言的 prompt，创建新的智能体，快速优化和迭代空间智能应用。
结语
Alivia VLM 通过端云协同架构与多模态认知引擎，重构商业实体智能化的技术范式。系统以毫秒级实时响应、厘米级空间感知及隐私计算架构为核心竞争力，实现从环境解析到策略执行的闭环决策链路。
Alivia VLM 将持续演进时空建模、分析与预测能力，推动物理空间与数字智能的深度融合，为商业决策提供可量化、可追溯、可进化的空间认知基础设施。
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