灵眸 CyberEye

跨空间大模型

融合物理空间与信息空间多源数据,进行高阶推理与主动认知, 在交通、工业等复杂现实场景中实现智能决策能力提升。

研究成果

RailVQA:轨道视觉认知基准

面向自动驾驶列车(ATO)的视觉问答基准,支持多帧动态推理、 风险分析与可解释认知,填补铁路高层语义理解空白。

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跨空间认知推理框架

融合视觉、语言与物理世界建模,实现跨空间信息联动推理, 支持复杂任务中的多阶段决策生成。

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工业异常检测系统

面向工业生产线的异常识别与预测系统,结合多模态感知与时序分析, 实现高精度实时安全监控。

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多模态大模型调度平台

提供统一接口调度不同AI模型,实现高效资源分配与任务协同, 支持大规模复杂推理任务。

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