近日，美国Lumana公司宣布其AI视频安防平台已接入超过5万路摄像头，被视为全球AI视频监控赛道中增长最快的玩家之一，这一里程碑背后，叉车及内部物流场景正成为其重点落地方向之一。

Lumana成立于2022年，总部位于美国加利福尼亚州洛斯加托斯，由长期深耕计算机视觉领域的企业家Sagi Ben Moshe创立。公司定位为“企业级云视频安防与AI平台”，通过自研视觉语言模型（VLM）和代理式人工智能，将任何品牌的网络摄像头升级为具备近似人类感知能力的“视觉传感器”，并采用“前端边缘计算＋后端云平台”的混合架构，在本地完成毫秒级分析，在云端完成跨站点管理与大规模训练。

据介绍，Lumana在数月前完成4,000万美元A轮融资后，加快了产品和市场扩张步伐，目前其平台在企业园区、连锁商业、教育机构、制造和物流等多个行业持续落地。 该公司公开的客户案例显示，用户最看重的不只是“看得更清楚”，而是利用AI从视频中自动提取有价值的数据：系统可以识别人员、车辆和行为模式，对潜在危险和违规行为进行实时告警，通过仪表盘直观呈现安全事件和运营趋势，把摄像头从“单纯记录工具”变成安全和效率的决策支撑平台。

此次“接入摄像头数量突破5万”的消息，被美国Lumana公司视为AI视频安防进入规模化阶段的重要信号。公司创始人兼首席执行官Sagi Ben Moshe表示，这一数字代表的是企业思维方式的改变——开始把现有摄像头当作可以理解场景、作出判断、并驱动自动响应的智能传感网络，而不再只是用于存档的图像采集设备。

在安全风险高度集中的叉车作业场景中，美国Lumana公司将AI视频与环境、健康与安全（EHS）管理深度结合。其官方方案明确提到，系统可以持续监测个人防护装备（PPE）佩戴情况、人员进入受限区域、作业区域内的杂物堆积等典型隐患，并为安全管理部门生成长期趋势分析和改进建议。更进一步，在制造与工业场景的解决方案资料中，Lumana将“叉车超速”“叉车与行人近距离擦肩”“疑似未授权人员进入叉车通道”等行为列为重点识别对象，通过实时AI告警帮助企业构建“零事故文化”。

对于典型的立体仓库或生产车间而言，Lumana的落地路径通常不是“推倒重来”，而是在沿用原有摄像网络的基础上，通过Lumana Core等本地设备接入，再将视频流接入云端平台进行统一管理。AI模型持续分析通道内叉车行驶速度、转弯动作、人员出入流量以及高风险区域的停留时间，一旦出现“叉车在禁止超车路段加速”“行人在装卸货月台靠近车尾区域逗留过久”等异常模式，即可触发声光或语音预警，同时将事件推送给现场管理者。

对运营管理者而言，Lumana提供的AI仪表盘同样具有价值：通过对“叉车相关险情告警次数”“近乎碰撞事件分布”“不同班次的安全事件密度”等指标进行长期统计，可以帮助企业识别高风险路段、班次和作业模式，为叉车行驶路线优化、限速策略调整、人员培训重点和货架布局改造提供量化依据，从“事后分析事故”转向“事前识别风险”。

从行业视角看，Lumana此次宣布接入超过5万路摄像头，不仅体现了AI视频安防在企业级市场的渗透速度，也预示着叉车及内部物流安全管理正从“靠制度与经验”走向“制度＋数据＋AI”的新阶段。对于正在推动安全合规、降低事故率、并希望在有限人力下提升叉车作业可视化水平的制造和物流企业而言，这类AI视频平台正日益成为基础设施的一部分，而不再只是安保部门的“独立系统”。