关键技术内容： 1、委托外部技术团队开发高适配性安全隐患AI识别算法：针对建筑施工场景的特殊性，优化算法模型，提升对非常规隐患（如结构裂缝初期、设备微小故障）的识别能力。 2、委托专业机构搭建巡检数据可视化管理平台核心架构：实现巡检数据的实时展示、历史追溯、趋势分析功能，支持与企业现有安全管理系统及政府监管平台对接。 3、委托研发关键核心基础件适配方案：针对巡检机器人的高精度定位模块、无人机的抗干扰通信模块、智能安全帽的感应及传输模块，开发国产化适配方案，解决设备兼容性与稳定性问题。 预期达到的技术指标： 委外开发的AI识别算法对非常规隐患识别准确率≥88％，算法迭代更新周期≤3个月，适配新场景隐患类型≥10种/年。数据可视化管理平台支持≥100个项目同时接入，数据存储容量≥10TB，历史数据查询响应时间≤2秒，与外部平台对接成功率100％。关键核心基础件适配方案使设备定位精度≤0.5米，通信抗干扰能力提升40％，设备连续稳定运行时间≥72小时。