Sibox
边缘 AI 设备，将现有摄像头转化为实时运营洞察。
AI 算力
48 TOPS INT8（双 eNPU）
摄像头视频流
每台设备 16+ 路摄像头（1080p30）
功耗与温度
16 W | −20°C 至 60°C
内存与存储
16+128 GB（SSD 最高 2 TB）
蜂窝网络选配
4G/LTE（nano-SIM 卡槽）
尺寸
195 × 114 × 80 mm
一次安装，按月订阅
联系获取报价
1,000,000 – 1,500,000 VND/摄像头/月（>10 路摄像头）· 24/7 VMS/云服务与 24–48h 设备更换
01 · 现状与投资门槛
摄像头全天录像，却无人能全部看顾
传统 CCTV 仅用于事后回放，常规 AI 升级则需要高昂的硬件更换成本。
被动 CCTV 监控的 4 大痛点
- 发现滞后：通常直到有人报告才发现事件，随后才使用摄像头回放录像。
- 操作人员负担过重：一名安保人员无法在整个班次中持续关注数十路摄像头画面。
- 证据被覆盖：需要调查时，相关视频往往已超过 NVR 保存期限。
- 缺少管理指标：访客人数、排队等待时长及反复发生的 SOP 违规均未得到量化。
常规摄像头 AI 为何成本高昂
- 更换正常工作的摄像头：放弃现有可用摄像头，改用专用 AI 摄像头（~16,000,000 VND / 摄像头）。
- 昂贵的 GPU 服务器：人脸搜索和人员分析通常需要庞大的集中式 GPU 服务器基础设施。
- 持续的云服务费用：云视频传输与分析按每路摄像头每月持续收费（~230,000 VND/摄像头/月）。
- 无互联网，无告警：处理依赖云端或远程服务器时，任何网络中断都会让整个告警系统失去感知能力。
02 · 05 大核心差异
Sibox 与普通 AI 设备有何不同
将一台小巧设备接入现有摄像头局域网，AI 即可在现场分析视频，并发送附带照片和视频片段证据的告警。
无需外部 GPU
AI 直接运行于集成的 Qualcomm 双 eNPU V3，以仅 16 W 功耗提供最高 48 TOPS INT8 算力。
无需控制器
添加 Sibox 节点即可轻松扩展，软件会自动在设备间均衡摄像头视频流负载。
断网时可离线运行
推理 100% 在本地完成，事件本地排队，网络恢复后自动同步。
一次感知，多种规则
共享感知层每帧仅运行一次，新增业务行为规则只需配置。
复用现有摄像头
以只读方式接入 RTSP 流，零干扰：现有摄像头和 NVR 录像机保持正常录像。
03 · SIBOX 工作原理
数秒内从视频帧生成可执行告警
发送结构化元数据、快照及视频片段引用，代替全天原始视频，节省 WAN 带宽并保留完整证据。
摄像头 / NVR
使用现有 RTSP 摄像头。NVR 无需改动，继续 24/7 录像。
设备端 5 阶段处理流程
01 RTSP 接入 → 02 感知与跟踪 → 03 质量检查 → 04 行为规则 → 05 事件与证据
VMS | 移动端 | Kiba
事件中心、基于角色的访问控制、审计追踪及通过 Kiba 自动派发任务。
网点 / 坊 → 省级 IOC
通过自适应集成层，汇总各站点获准共享的运营事件。
04 · 业务行为库
05 大类 21 种预置工作场所行为 + 智能停车、门禁 LPR 与 3D 数字孪生
适用于公共行政、银行网点、餐饮、零售、企业办公及工业设施。
员工行为与合规
- 员工脱岗：柜台、办公桌或门岗无人值守超过设定时长。
- 员工违规聚集：区域内聚集员工人数过多且持续超过时间阈值。
- 制服 / PPE 违规：检测未按要求穿戴制服、安全帽或安全背心。
- 违规坐卧：检测工作时间内在受限区域坐下或躺卧的姿态。
运营 SOP 合规
- 服务柜台长时间无人值守：营业时间内，收银台或交易柜台无员工在岗。
- 门未按时开关：开门或关门时间不符合设定的时间表。
- 巡检区域遗漏：巡逻或检查人员未在要求的时间间隔内到访关键区域。
客户服务质量
- 客户在柜台等待过久：访客在柜台区域等待超过 SLA 规定的最长时间。
- 排队人数超限：排队人数超过服务区域的阈值。
- 已入座顾客未获服务：顾客入座后，员工未在目标响应时间内前往服务。
- 服务区域过度拥挤：大厅或服务区域的人群密度超过安全容量。
业务与客流分析
- 区域利用率：按时间衡量各区域占用情况，识别热门和冷清区域。
- 高峰时段识别：跟踪每小时及每周客流高峰，优化人员配置。
- 访客进出计数：按小时和天汇总双向越线人数。
- 平均停留时间：计算客户在网点、门店或区域内的停留时长。
- 餐桌占用率：实时计算已占用餐桌与餐桌总数的比例。
- 移动热力图：直观展示高流量路径和停留点。
安全与事件检测
- 受限区域入侵：人员在未获准时段进入多边形定义的受限区域。
- 跌倒检测：检测人员倒地且保持不动，并即时发送视频片段证据。
- 摄像头遮挡 / 信号丢失：摄像头视野被遮挡或视频流中断时发出告警。
- 摄像头篡改 / 角度偏移：与参考帧比较，检测摄像头旋转或位移。
智能停车、门禁 LPR 与建筑 3D 孪生
- 停车偏斜 / 跨线停车：检测角度偏差 θ ≥ 12°、越线 ≥ 20% 且持续 ≥ 60s（精确率 ≥90%，召回率 ≥85%）。
- 门禁 LPR 自动记录：识别单行和双行车牌（捕获率 ≥98%，日间 ≥95%，夜间 ≥90%，≤2s 传至 VMS）。
- 跨摄像头关注名单与追踪：跨摄像头时间线追踪（准确率 ≥95%，告警 ≤3s，不匹配的人脸立即丢弃）。
- 建筑 3D 数字孪生地图：利用现有摄像头构建 3D 空间模型，在不同楼层和房间间保持人员 ID 一致。
实际应用
观看 Sibox 实际应用演示视频
本地 Sibox 管理控制台中的实时摄像头画面，同时运行多条行为规则。
05 · 方案对比
同为“摄像头 AI”，架构截然不同
比较 Sibox 与常规摄像头 AI、集中式 GPU 服务器及专有 AI NVR。
| 对比项 | SIBOX (Naiscorp) | 电信摄像头 AI | 集中式服务器 AI | 专有 AI NVR |
|---|---|---|---|---|
| 现有摄像头 | 通过 RTSP 复用（无需更换） | 更换为新 AI 摄像头（~16M VND/摄像头） | 复用，在中央服务器处理 | 优先使用同品牌摄像头 |
| 处理基础设施 | 设备内置 48 TOPS NPU，无需独立 GPU | 云端（方案 1）或 GPU 服务器（方案 2） | 集中式 GPU 服务器集群 | 录像机内置 NPU |
| 互联网中断时 | 继续在本地检测，稍后自动同步 | 依赖云端连接 | 取决于部署拓扑 | 本地运行 |
| 业务规则 | 26 种预置行为 + 无代码自定义规则 | 人数统计、等待时间、人脸识别 | 主要侧重人脸识别 | 供应商固定算法集 |
| 超越告警 | 3D 数字孪生、Kiba AI 智能体、服务机器人 | VMS + 云端仪表板 | 中央管理平台 | 封闭的供应商生态系统 |
06 · 附录 A2 规格
Sibox 硬件技术规格
依据官方工程规格提供的完整硬件参数。
| AI 加速器 | Qualcomm Dual eNPU V3; 48 TOPS INT8 / 12 TFLOPS FP16 |
|---|---|
| CPU 与操作系统 | 6 核处理器 / Android、Ubuntu、Linux |
| 内存与扩展 | 16 GB RAM + 128 GB 存储；M.2 NVMe SSD（≤ 2 TB）；MicroSD |
| 后部接口与 I/O | 1 × RJ45 1 Gbps LAN；4 × USB 3.0；2 DI / 2 DO；DisplayPort；可选 4G/LTE（nano-SIM） |
| 电源与环境 | 12 V DC，16 W；工作温度 −20°C 至 60°C；5–95% RH |
| 视频解码 | 16 × 1080p30 或 32 × 720p30（H.264 / H.265 / VP9） |
| 尺寸（长×宽×高） | 195 × 114 × 80 mm |
| 数据安全与隐私 | 只读 RTSP；优先本地推理；默认非人脸模式；HTTPS + mTLS + 短期签名 URL |
07 · 服务套餐与投资
一次安装，按月订阅 AI
透明的两阶段投资模式，提供 24/7 VMS/云端支持、FPT Cloud 4 级安全存储及 24–48h 硬件更换。
初始设置与交付
根据现场勘察和项目范围一次性收费，无需更换摄像头。
- 01. 现场勘察、RTSP 与摄像头角度评估
- 02. 安装 Sibox 并连接现有 LAN/NVR
- 03. AI 规则校准、ROI 区域与云端连接
- 04. 操作培训与技术交付
15,000,000 VND / 台 / 月
面向少于 10 路摄像头站点，按 Sibox 设备计费的全包月度 AI 处理订阅。
- 包含 24/7 VMS 与云端技术支持
- 硬件故障：24–48h 内更换新设备
- 事件存储于 FPT Cloud（信息安全 4 级）
- 可选事件云存储：150,000 VND/摄像头/月
1 – 1.5M VND / 摄像头 / 月
面向大型网点、总部及多节点部署，按摄像头计费的灵活月度 AI 订阅。
- 1,000,000 – 1,500,000 VND / 摄像头 / 月
- 无缝扩展：01 台设备（~10 路），02 台设备（≤32 路），04 台设备（≤64 路）
- 可选附加项：Kiba AI 智能体与 24/7 全视频云存储
WORKMATE 生态系统
