据数据显示，截止2022年，我国运行的加油站已接近12万座，其中民营加油站就占了超过50%，不断攀升的业务体量，人员素质的参差不齐，带来的是安全管理难度不断攀升，各类隐患排查、行为监控方式尚存在不及时、非智能、易疏忽等诸多问题。
2022年3月，国家应急管理部召开视频推进会，全面部署重大危险源企业双重预防机制数字化建设，持续深化危化品安全生产风险监测预警系统建设应用。 由此看来，无论是市场发展需求，还是国家监管要求，依靠数字化、智能化手段提升加油站的安全管理水平已是行业必然趋势，市场高需求也催生了一大批智慧加油站方案提供商。
方案万千，“定制化”是根本
智慧加油站纷至沓来，大厂小厂纷纷入场，解决方案层出不穷。大厂比较靠谱，但价格太高，小厂性价比高，但精度不敢保证，如何才能从根本解决问题？从实际使用情况来看，一套“固化式”的系统产品方案去适配加油站N个场景需求，实际很难做到面面俱到。
首先，不同于其他常规安防系统，加油站对安全管理要求等级极高，尤其对烟火等风险隐患的识别预警必须要前置化。风险提前预警，就需要对加油站不同场景下的数据状态和数据采集反复进行高精度的算法适配，比如大到卸油车的停放位置，小到烟头的图像识别等，都需要一套成熟的算法体系。
面对加油站要求高精度、小样本的碎片化场景需求，弘和以全流程方案交付，不仅仅是一套简单系统，还包含定制化算法，以“软件平台+硬件设备+生态服务”的全平台全链路闭环为加油站渗透式服务。而如何在高精度要求下，达到低成本，弘和在算法定制化上，针对用户的使用实际，分别采用端边云应用算法，工业化十分成熟，泛化性极高，有效降低的使用成本。同时，在算法投入使用后，弘和自研算法在半监督状态下的自学习能力，使算法在使用后时间越久，准确率越高，并且与系统平台高度结合，实现算法在自学习能力条件自动升级和优化迭代。
算法赋能，“落地+实用”是关键
在实际应用中，例如针对加油区和卸油区两大高风险区域，以摄像机搭载AI智能算法体系，在加油区部署吸烟检测、打电话检测、烟火检测、车辆占道检测、人员离岗检测等AI算法系统，覆盖加油区常见的危险行为。在卸油区部署车辆检测、轮档放置、除静电、油品接卸载等AI算法系统，保障区域内的全流程安全卸油作业，实现安全隐患事前预警、事中管控、事后取证，由“人防”到“智防”的数字化转变。
千行万业数字化，需求不尽相同。弘和持续发力技术攻关、和场景开放，不断丰富通用大模型算法设计，以“落地、实用、准确”为算法价值的最终检验标准。目前已积累了大量自研成型算法，针对加油站、加气站分别自研100余种算法，同时在天然气、炼化行业、森防等多个能源行业不断夯实智算基础。
以海量算法解决复杂场景，以最大程度简化算法落地，有效降低用户的使用成本，弘和不断发挥企业力量，助力行业加速奔向数字化的道路。