部署在机巡作业中心，在此刻对分布区作业区域的无人机及机场设备进行管理； 借助于云端充裕的算力，识别模型在此进行训练并通过机器学习等方法不断更新迭代、提升性能。 同时巡检过程所发现的有效信息也会汇聚于此，以三维可视化的方式呈现给决策层，并持续积累设备状态数据，提供趋势 预测能力。

首先对巡检数据进行融合、预处理等工作，再借助于云端推送的成熟模型对图像、视频、声纹、热成像等数据进行信息提取， 辅助或替代人工对缺陷进行判断，并将判断结果及时同步至云端，分布式计算降低云端算力、带宽的压力。

借助AI盒子，搭载轻量化，实时性要求高的识别模型算法，提供实时预警，可与现场人员及设备进行联动，及时防止外破事故 发生。