證券時報記者 李小平

大模型在安防領(lǐng)域的規(guī)模化落地，已初現(xiàn)曙光。在AI（人工智能）安防的升級道路上，“行業(yè)一哥”?？低?002415)再一次引領(lǐng)時代潮流。

日前，基于?？涤^瀾大模型+DeepSeek“雙?！眳f(xié)同，?？低曊桨l(fā)布“大模型一體化平臺”。在業(yè)界看來，這不僅是?？低暤挠忠恢卮蠹夹g(shù)突破，也將為千行百業(yè)帶來新的智能化升級，產(chǎn)業(yè)鏈有望加速變革。

AI安防迎來技術(shù)拐點

“安防行業(yè)正在從此前的小模型進入到大模型時代，從視覺大模型發(fā)展到視覺與語言結(jié)合的多模態(tài)大模型，這是AI技術(shù)落地的一次具有里程碑意義的技術(shù)拐點?！碑斢浾邌柤啊昂？刀嗄B(tài)大模型文搜系列產(chǎn)品”的推出意義時，海康威視相關(guān)負責人如是說。

說到AI安防，可以追溯至10年前，?？低曉?015年的安博會上，展示了基于深度學習技術(shù)的“獵鷹”和“刀鋒”視頻結(jié)構(gòu)化服務器，這是行業(yè)內(nèi)首次將深度學習引入安防，也被業(yè)界視為行業(yè)進入“小模型時代”的開始。

隨后，以人臉識別、車牌識別等為代表的技術(shù)，在公安行業(yè)、交警行業(yè)獲得了規(guī)模應用。B端的碎片化需求興起后，AI安防應用又擴展到智慧建筑、能源制造等更廣領(lǐng)域。

不過，小模型時代的安防行業(yè)，卻存在場景泛化能力缺陷。此后，?？档摹坝^瀾”、大華的“星漢”、宇視的“梧桐”、依圖的“天問”等大模型相繼問世。

一開始，大模型時代的安防更多聚焦單一感知，即視覺大模型，這也使得圖像識別、目標檢測和場景理解等方面進步明顯。但是，視覺大模型也存在局限，在不斷拓展視覺之外的感知能力的同時，安防行業(yè)還開啟了“視覺+語言”的融合進化。

海康威視上述負責人稱，安防行業(yè)里最基本、最廣泛的訴求，是監(jiān)控錄像的事后檢索。公司的文搜存儲系列產(chǎn)品利用多模態(tài)大模型，能實現(xiàn)自然語言與視頻圖像的跨模態(tài)信息檢索應用，輸入一句話、一個詞就能秒級檢索目標圖像，目標檢索變得更廣、更準、更快、更容易。

該系列產(chǎn)品是視頻監(jiān)控的核心設備，也是應用最廣泛的安防民用產(chǎn)品，不論是大小企業(yè)園區(qū)、工廠、政府單位，還是沿街的小商鋪，都會用到。它的落地，也標志著基于多模態(tài)大模型的安防產(chǎn)品，已經(jīng)開啟規(guī)模化應用。

“目前，文搜存儲已開展了大量的試點和應用，用戶反饋搜索體驗良好?！焙？低曄嚓P(guān)負責人稱。

商業(yè)化實測優(yōu)勢明顯

依托?？档挠^瀾大模型技術(shù)體系，海康威視還率先將大模型能力直接部署至端側(cè)，推出一系列視覺大模型攝像機。

以往，智能攝像機在實際應用中，不同場景、不同光照條件、不同天氣等均會帶來大量誤報警告，造成運維成本增加，用戶體驗不佳，降低事件響應的信任度。

因此，?？低暯Y(jié)合各類場景的豐富行業(yè)知識，構(gòu)建了預訓練大模型，在預訓練階段中增加了各類真實動態(tài)場景干擾數(shù)據(jù)，如雨雪霧天氣、強光閃爍、動物移動、振動抖動等，針對不同條件下的情況進行數(shù)據(jù)增強，大幅提升智能識別的檢出與檢準率。

“以往，周界攝像頭有小鳥、小狗等動物經(jīng)過，往往容易出現(xiàn)誤報。”該負責人表示。

而加持視覺大模型后，能夠適應多種識別場景。例如面對不同光照、不同天氣等多種復雜場景，大模型能夠過濾由強光閃爍、振動抖動等帶來的動態(tài)干擾因素，在同等檢出的前提下，有效降低誤報。

據(jù)項目實測，視覺大模型周界攝像機的誤報率可下降90%以上，高效、精準、及時地發(fā)現(xiàn)問題，避免了大量人工審核的煩惱，給應用側(cè)帶來實實在在的效率提升。

賦能千行百業(yè)智能化升級

在軟件側(cè)，?？低暯谝苍诔掷m(xù)推出大模型產(chǎn)品?；诤？涤^瀾大模型+DeepSeek，先后發(fā)布了“大模型一體化平臺”、全新升級的綜合安防管理平臺。

以“大模型一體化平臺”為例，用戶只需一句話的簡單表述，即可完成具體指令；即使復雜工作，通過多輪對話，也能做到 “一句即達”。比如，某市某河流涌入了大量漂浮垃圾，主管單位如何知道這些漂浮物在哪個河段？通過?？涤^瀾大模型+DeepSeek的結(jié)合，用戶輸入 “幫我查一下河流附近有哪些監(jiān)控點位？”等語言描述，通過多輪對話，平臺即可下達漂浮物檢測指令，完成復雜任務的派發(fā)，幫助查找漂浮物所在河段。

人工智能技術(shù)是?？低暤暮诵募夹g(shù)之一，早在2006年，?？稻徒M建了算法團隊，開始人工智能算法的研究，是最早一批介入到人工智能研發(fā)與應用中的公司。2021年初，?？低曊絾恿舜笠?guī)模預訓練模型相關(guān)的研發(fā)工作，并在2023年推出了?？涤^瀾大模型。2024年，在中國信通院組織的大模型標準符合性驗證中，觀瀾大模型獲得業(yè)內(nèi)首個模型開發(fā)5級評級（卓越級）和業(yè)內(nèi)最高的模型能力4+級（優(yōu)秀級）評級。

從硬件到軟件，公司持續(xù)在行業(yè)內(nèi)率先發(fā)布大模型產(chǎn)品，基于的是海康威視在人工智能技術(shù)上的持續(xù)積累。

與通用大模型不同，觀瀾大模型是面向行業(yè)的大模型，包括基礎大模型、行業(yè)大模型和任務大模型三級架構(gòu)，基于?？低曉谥悄芪锫?lián)領(lǐng)域的積累，具有更多模態(tài)、更懂行業(yè)場景、更易部署等優(yōu)勢，致力于深入千行百業(yè)，助力客戶解決具體問題。

基于?？低曉谥悄芪锫?lián)領(lǐng)域的積累和優(yōu)勢，觀瀾大模型中的物聯(lián)感知大模型，不僅包括目前處于行業(yè)領(lǐng)先水平的視覺大模型，還開發(fā)了光纖大模型、X光大模型等物聯(lián)感知領(lǐng)域的基礎大模型，提升物聯(lián)空間的智能感知能力。例如，在毫米波領(lǐng)域，基于毫米波數(shù)據(jù)，可解決不明顯且難以區(qū)分的目標識別問題，?？低暬诤撩撞ù竽Ｐ脱邪l(fā)的毫米波人檢門，使違禁品漏檢率下降86%，是業(yè)內(nèi)首個通過中國民航最高A3標準的產(chǎn)品。

海康威視相關(guān)人士表示，未來，海康威視將持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新，繼續(xù)推出更多性能更優(yōu)、應用場景更豐富的大模型產(chǎn)品，加快AI的規(guī)模化落地，推動千行百業(yè)的智能升級。