全AI视觉方案

全AI视觉方案的核心目标是最大限度减少人工干预，通过自动化实现考试全流程管理。以下是不同规模考试场景下的人员投入对比与详细说明：

一、人员配置框架

1. 传统方案 vs 全AI视觉方案人员对比

岗位传统方案（人工为主）全AI视觉方案人员减少比例监考员每考场10-15人每考场2-3人（技术监控）70%-85%计分员每项目2-3人0（AI自动计数）100%设备维护2-3人/考场1人（远程+现场）50%数据审核3-5人（人工复核）1人（AI初筛+人工抽检）60%-70%应急支援2-3人（突发处理）1人（AI预警+远程协助）50%

二、具体岗位与职责

1. 考试执行阶段

岗位工作内容人员数量（以中型考场为例）工作时间AI系统运维设备状态监控、算法异常处理1人（远程+现场）全程驻场视频质量监控实时查看摄像头画面，处理遮挡/光线问题1人（多屏轮巡）考试全程考生引导通过语音/屏幕提示考生动作规范1人（覆盖多个考场）考试时段

2. 考后处理阶段

岗位工作内容人员投入AI成绩审核系统自动初筛异常数据（如动作不完整）0.5人（AI自动处理90%）人工复核对争议数据二次确认1人（每小时处理200+条）数据导出自动生成标准成绩单0（全自动完成）

三、不同规模考试人员配置

1. 小规模考试（100人/天）

核心团队：

远程AI运维工程师（1人，兼职）

现场技术支持（1人，全职）

考务协调员（1人，负责考生组织）

总投入：2-3人/天

2. 中大规模考试（1000人/天）

核心团队：

AI算法工程师（2人，轮班制，处理突发模型问题）

现场运维组（3人，分3班次覆盖全天）

视频监控组（2人，多考场同步查看）

总投入：6-8人/天

3. 超大规模考试（5000人/天）

核心团队：

多机房协同运维（5人，分区域管理）

云端AI调度中心（3人，实时监控系统负载）

应急响应小组（2人，快速处理设备故障）

总投入：10-12人/天

四、与传统方案的成本对比

项目传统方案（人工为主）全AI视觉方案成本降幅监考员薪资800元/人/天 × 15人300元/人/天 × 3人83%计分员薪资600元/人/天 × 10人0元100%设备维护500元/人/天 × 3人400元/人/天 × 1人40%数据审核400元/人/天 × 5人200元/人/天 × 1人60%总计（日均）11,800元2,700元77%

五、特殊场景人员补充

1. 极端天气/网络故障

临时支援：

增加1-2名现场技术员（处理设备切换/手动录像）

总投入增加：2人×2小时=4人天

2. 高并发考试（如全区统考）

分布式团队：

多考点协同运维（每个考点1名负责人+2名技术员）

总投入：考点数×3人

六、人员效率提升案例

深圳某区中考试点数据

传统模式：

考务人员：50人/天

人均处理考生：20人/小时

全AI视觉方案：

考务人员：12人/天

人均处理考生：200人/小时

效率提升：

人力成本降低 76%

单人效能提升 10倍

七、总结

全AI视觉方案通过 自动化考试流程 + 云端协同管理，将人员投入压缩至传统方案的 1/5-1/10，具体表现为：

考试执行阶段：仅需2-3人即可覆盖百人级考场；

考后处理阶段：AI自动完成90%以上成绩审核；

极端场景：通过弹性增援机制控制人力波动。

该方案尤其适合 大规模标准化考试（如中考、会考），可帮助教育部门节省 80%以上 考务成本，同时规避人为误差风险。