视鉴中枢（Everpast-AI）· PPT大纲（路演版）
用途：路演 / 竞赛展示（5-8 分钟演讲） 总页数：12-14 页 生成日期：2026-05-14 基于项目文档 & 3min 闪电演讲稿 & 路演演讲稿
第 1 页｜封面
- 标题：视鉴中枢 · Everpast-AI
- 副标题：基于视频监控识别的家庭 AI 智能中枢
- 落款：4 人团队 + 日期
- 右下角小字：IG 计算机方向指导
第 2 页｜痛点：你家的监控真的有用吗？
画面设计：左半屏 = 家用监控截图，右半屏 = 无数拖拽进度条
- 「你有多久没翻过录像了？」
- 「99% 的画面是静止的走廊、趴着的猫、没人的客厅」
- 灵魂拷问三连：
- 下午有人来过？——拖进度条半小时
- 钥匙什么时候不见的？——谁记得
- 今天在家干了什么？——没人给你总结
- 底部金句：传统监控只负责「录」，不负责「懂」
第 3 页｜我们的答案：一个范式的转变
画面设计：左右对比图
- 左边（旧范式）：堆叠的视频文件 + 放大镜 + 进度条 → 核心资产 = 视频文件，检索靠人眼
- 右边（新范式）：自然语言时间线 + 搜索框 → 核心资产 = 自然语言时间线，检索靠 AI
- 中间一个大箭头：从「看录像」到「读时间线」
- 一句话定义：基于家用监控画面、用 AI 自动理解一切的家庭智能中枢系统
第 4 页｜用户怎么用？
画面设计：对话气泡动画（3 步串起来）
- 🗣️ 用户提问：「下午谁拿走了客厅的水杯？」
- 🤖 系统读时间线推理 → 文字回答：「下午 2 点 30 分，一个人取走了茶几上的水杯」
- 🎬 精准调出对应那几秒的视频片段（不是前后 5 分钟，是精确到事件）
- 底部比喻：就像一个管家，二十四小时帮你看着家，还帮你记了日记
第 5 页｜系统架构总览
画面设计：系统组件关系图 + 数据流标注
【系统架构图】
- 关键信息：MQTT 做控制面（指令/事件）、文件系统做数据面（视频片段传引用）
- 核心中枢只做 3 件事：生成时间线、路由消息、管好插件
第 6 页｜技术亮点①：轻重结合的双层 AI
画面设计：天平图——左边小砝码「LVM 全天跑」+ 右边大砝码「LLM 按需召唤」
| 层级 | 模型 | 职责 | 运行方式 |
|---|---|---|---|
| 底层（轻） | Qwen3-VL-4B/8B | 每几秒看一眼画面，输出一句自然语言描述 | 7×24h 本地运行，功耗低 |
| 上层（重） | DeepSeek R1/V3 API | 读时间线推理 + 精准定位视频片段 | 用户提问才调用，按量付费 |
- 金句：轻的不累，重的不白干。一守一攻。
第 7 页｜技术亮点②：系统是平台，不是应用
画面设计：树状图——主干 = 核心中枢，枝干 = 各类插件
- 核心中枢只做三件事：生成时间线 / 路由消息 / 管好插件
- 老人看护？→ 一个插件。时间分析？→ 一个插件。智能家居联动？→ 一个插件
- 即插即用，去之不伤本体
- 比喻：「就像 iOS 不自己做每一个 app，只提供底层和 API」
第 8 页｜技术亮点③：工业级通讯设计
画面设计：MQTT 架构图——展示消息从用户 → Genapsed → 各组件的路径
┌──────────┐
│ 用户查询 │
└────┬─────┘
│ Topic: everpast/user/query/high
▼
┌─────────────────────┐
│ Genapsed 消息路由器 │
│ (MQTT Broker 管理) │
└──┬──────┬──────┬────┘
│ │ │
Topic路由 │ │ │
┌───────────────┼──────┼──────┼──────────┐
▼ ▼ ▼ ▼ │
┌──────┐ ┌────────┐ ┌────┐ ┌──────┐ │
│Frigate│ │MiniLVM │ │插件 │ │ LLM │ │
│ NVR │ │ │ │ A │ │查询器 │ │
└───────┘ └────────┘ └────┘ └──────┘ │
│
控制面(MQTT) ← JSON消息(含trace_id) ≤KB级
数据面(文件系统) ← 视频片段引用传递 ≥MB级
- 控制面/数据面分离：MQTT 传指令（KB 级）≠ 文件系统传视频（MB/GB 级）
- QoS 分级：cmd = QoS2（确达仅一次） / event = QoS1（不可丢失） / log = QoS0（可丢失）
- 全链路 trace_id 追踪
第 9 页｜技术亮点④：插件安全体系
画面设计：两张容器对比图——左边宿主机（认证插件）/ 右边 Docker（未认证插件）
- 认证插件：经过审核的、可信的插件，直接在宿主机上运行，性能最优
- 未认证插件：自动丢进 Docker 容器，文件系统隔离 + 网络权限受限
- Topic 权限隔离：每个插件只能发自己的 topic，Genapsed 控制一切路由
- 一个插件疯掉了，不影响整个系统
第 10 页｜技术栈一览
画面设计：表格页，每说到一行高亮一行
| 层级 | 选型 | 原因 |
|---|---|---|
| 视觉模型 | Qwen3-VL-4B/8B | 通义千问，HuggingFace 生态成熟，家庭设备跑得动 |
| 推理模型 | DeepSeek R1/V3 API | 性价比高，按量付费不养闲 |
| 视频底层 | Frigate NVR | 开源 NVR 标杆，API 健全，社区活跃 |
| 消息总线 | MQTT（Mosquitto/EMQX） | IoT 领域的 TCP/IP，轻量稳定双向 |
| 插件沙箱 | Docker | 行业标准隔离方案 |
| 代码管理 | Git + Git LFS | 大模型文件版本控制 |
| 协作工具 | Obsidian + 飞书 + GitLab | 文档先行，知识沉淀，一切可追溯 |
- 底部金句：没有一个选型是蹭热度的，每一个都是经过团队论证敲定的
第 11 页｜团队与进度
左侧：团队四象限
| @hexianglong（技术负责人） | @Archeroy | | 架构设计 + 时间线存储 | Genapsed 核心 + 插件系统 | | @CainiaovH | @Tetoisnothuman | | Frigate 集成 + 开发环境 | MiniLVM + LLM 查询引擎 |
右侧：进度时间线
-
✅ 已完成：全套架构文档、MQTT 协议规范、Genapsed 设计、团队协作流程
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🔄 进行中：原型编码阶段（Vibe Coding）
-
📅 路线图：
- 5/18 — 核心组件原型可用
- 5/28 — 时间线生成 + 自然语言查询跑通
- 6/15 — 系统测试通过
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底部说明：3 月立项，2 个月从白纸走到了文档完备 + 原型编码阶段
第 12 页｜未来想象
画面设计：插件生态扩展图——围绕核心中枢辐射出 4-6 个插件场景图标
- 老人看护插件：检测跌倒、异常作息，自动推送告警
- 时间管理插件：几点出门几点回家，沙发上躺了多久——有数据有真相
- 智能家居联动：人离开厨房还在煮东西？自动关火
- 每日回顾插件：一天发生了什么，AI 自动生成一页「家庭日报」
- 底座与摄像头无关：换店铺摄像头 = 零售分析，换工位 = 工位监测
第 13 页｜收尾
- 居中大字：我们不只让监控被看见，我们让它被理解。
- 底部小字：「录」这件事已经做了四十年。是时候往前一步了。
- 谢谢大家。
第 14 页｜Q&A 备用页
将预判问题浓缩为关键词，放一页备查：
| 问题 | 核心回答 |
|---|---|
| 和市面 AI 摄像头有何区别？ | 我们是开放平台，不是写死功能的硬件 |
| 隐私问题怎么解决？ | LVM 本地推理，画面不出家庭网络 |
| DeepSeek API 不稳定？ | LLM 接口可替换，API 失效回退纯文本搜索 |
| 普通家庭设备跑得动？ | Qwen3-VL-4B 量化后约 2.5GB 显存，千元 GPU / NUC 即可 |
| 核心竞争力？ | 系统架构（双层 AI + 控制/数据面分离 + 插件化）不是单一模型 |
| 和 HomeAssistant 比？ | HA 管「开关」，我们管「理解画面」，互补赛道 |
附录：建议准备的材料清单
| 材料 | 用途 | 优先级 |
|---|---|---|
| 系统架构图（组件关系 + 数据流） | 第 5 页 | ⭐ 必做 |
| MQTT 消息流转图（消息路径 + QoS 标注） | 第 8 页 | 🔥 强烈推荐 |
| 「看录像 vs 读时间线」对比图 | 第 3 页 | 🔥 强烈推荐 |
| 插件生态脑图（核心中枢 + 辐射插件） | 第 12 页 | ✅ 推荐 |
| 团队四象限头像 + 分工 | 第 11 页 | ✅ 推荐 |
| 进度时间线可视化 | 第 11 页 | ✅ 推荐 |