AI無感見證預警系統依托無感監測、智能研判、即時干預和數據賦能四大核心技術，對評標區進行全員、全程、全域智能監測。同時，系統載入“風險行為預警”模塊，涵蓋9類45種風險行為，結合語音敏感詞庫及24種AI算法分析模型，預警準確率已達90%，實現監督由“事后查”向“事中管”轉變，讓風險在早期就被識別和干預，確保項目公平推進。

黎平縣縣已接入公共區域2569個AI智能監控，實現26個鄉鎮（街道）、321個村（社區）智慧平臺全覆蓋。系統運行以來，未成年人防溺水監控日均預警200余條，成功阻斷未成年人涉水、野游、野釣等危險行為500余次；交通違法預警量逐月下降30%。

日前，中建路橋集團有限公司承建的南京軟件園基礎設施提升項目率先實現施工區域AI監控全覆蓋，形成了立體式監控網絡，實現了從“人工主導”向“數據驅動”的轉型突破，大幅提升了安全管理效率。

幼兒園監控升級為智能安防預警系統，需分階段完成硬件升級、軟件部署、系統集成與持續優化，具體實施步驟如下：

在當今社會，幼兒的安全與健康成長備受關注。幼兒園作為幼兒學習和生活的重要場所，其安全保障工作至關重要。傳統的幼兒園監控系統主要側重于事后查看錄像，難以在危險事件發生前及時預警，存在一定的局限性。

大專院校智能安防監控系統是融合人工智能、物聯網和大數據分析的綜合性防護體系，旨在通過技術賦能提升校園安全管理的實時性、精準性和聯動性。

中職校園因實訓課程多、學生流動性強、校外人員往來頻繁等特點，存在實訓操作安全風險、校園暴力隱患、校外人員管理難等問題。傳統安防依賴人工巡查，存在響應滯后、覆蓋盲區、數據利用不足等痛點。

中學階段學生活動范圍廣、自主性強，校園安全管理面臨更復雜的挑戰。傳統安防系統存在監控分散、數據孤島、應急響應慢等問題，難以滿足中學對校園欺凌防控、突發事件處置、財產安全保護等需求。智能安防監控系統通過集成AI、物聯網、大數據等技術，可實現“人防+技防+物防”一體化，構建主動防御型安全體系。

幼兒園作為兒童集中活動的場所，其安全防護至關重要。傳統安防系統存在監控盲區、響應滯后、管理低效等問題，難以滿足現代化幼兒園對安全管理的精細化需求。

AI課堂行為分析系統是一款基于人工智能技術的教育輔助工具，旨在通過AI邊緣分析盒子和機器學習算法，實時監測與分析學生在課堂上的行為表現。該系統能夠自動捕捉并分析學生的參與度、注意力集中度、情緒變化等關鍵指標，為教師提供客觀、全面的學生行為數據報告，從而幫助教師優化教學方法，提升教學質量。