技术架构上，Alivia VLM 采用云边混合处理框架：边缘端 VLM 完成实时视觉分析，并产生结构化数据。云端 VLM 进行图片和短片分析、多维度数据融合与策略生成。这种分层计算结构确保了秒级响应速度与厘米级空间定位精度，同时支持跨空间的协同机制。Alivia VLM 支持对不同空间的长期学习，通过 OTA 将新的 VLM 推送到边缘端。
通过构建「感知 - 认知 - 决策」的增强智能循环，为企业创造可验证的商业增长价值。
Alivia Agent Management Platform 是帷幄的通用 Agentic AI Platform，支持对 VLM 和 LLM 的批量训练、微调、测试、管理和部署。通过联合 VLM 和 LLM 的能力，可以对大型复杂场景的业务流程进行智能体创建，特别是跨摄像头、跨区域的复杂任务的执行。
Alivia VLM 通过多模态数据融合构建空间视觉语义图谱，可以直接通过视频和图片输出分析图表、报告、优化建议和执行方案。例如：识别女装区与饰品区 70%的行为重叠率，为空间布局优化提供可验证的决策依据。
生成式数据分析引擎基于 LLM 实现动态知识图谱构建，自动输出场景对应的指标，提取潜在需求模式，并生成结构化策略建议，完成从原始数据到执行方案的端到端转化链路。
Alivia VLM 拥有极其出色的跨场景泛化能力。在不同门店、不同场景下对于缺货、不合规摆放、店铺异常情况等，能够在秒级延迟下做出高于 95%准确率的识别和决策。对于检查店铺中物料的摆放，Alivia VLM 可以 one-shot 找出其摆放位置和执行情况。
另外，企业用户可以直接通过自然语言的 prompt，创建新的智能体，快速优化和迭代空间智能应用。
