當大模型走出屏幕，走進物理世界，如何真正服務千行百業？7月17日，在2026世界人工智能大會上，海康威視正式發布《海康觀瀾大模型白皮書（2026版）》，全面呈現觀瀾大模型技術體系與落地路徑。

海康觀瀾大模型技術體系

覆蓋從底層技術到行業應用的完整鏈路

當前，人工智能的一大核心命題是：賦能物理世界。盡管大模型在自然語言處理和計算機視覺等任務上已取得顯著進展，但單一、有限的模態，無法完整描述一個真實的物理世界。就像人類通過“視聽嗅味觸”等五感與物理世界交互，進而實現對世界的感知和認知，大模型同樣需要處理更全面、更實時、更精準的信息，才能更好地映射、理解物理世界，洞察深層規律，為人類創造更多福祉。

正是基于這一認知，海康威視打造了“多、快、準、省”的觀瀾大模型技術體系，期望通過強大的物聯感知和認知能力，洞察萬物的狀態和規律，幫助物理世界和數字世界實現更好地聯接，推動社會、產業和生活的智能化發展。

海康觀瀾大模型技術體系覆蓋“基礎大模型-垂類大模型-大模型產品-行業應用”，實現從底層技術到行業應用的全鏈路貫通。

在基礎大模型層面，構建了物聯感知大模型、多模態大模型、語言大模型，依托海量數據完成預訓練，以通用的泛化能力筑牢智能能力根基。

在垂類大模型層面，基于基礎大模型，面向特定領域深度注入行業知識和業務Know-how，形成覆蓋安全生產、工業制造、連鎖巡檢、園區、公共安全、城市治理、交通管理、自然災害監測、基礎設施巡檢等領域的系列垂類大模型，實現大模型通用能力向行業場景的優化適配。

在產品層面，全面擁抱大模型，強化云邊端協同、軟硬協同。在硬件層，打造了覆蓋全面感知、存儲計算、交互顯示、智能控制等關鍵環節的大模型硬件體系，打通多模態數據獲取、智能分析研判到最終決策執行的完整鏈路；在軟件層，通過構建“1+3+X”大模型軟件體系，將大模型能力與場景應用深度融合，驅動軟件重塑交互模式，從應用工具向智能決策中樞升級。

在行業應用層面，面向公安、交通、應急、水利、城管、電力、煤炭、鋼鐵、汽車、3C等90多個垂直行業，持續深化大模型與行業應用的融合，推動大模型在千行百業的高效落地與價值釋放。

同時，持續構筑全棧的AI工程化能力與大模型全生命周期安全治理體系，為整個技術體系提供堅實支撐。

“多、快、準、省”

加速大模型落地千行百業 

在大模型應用落地中，觀瀾大模型技術體系構建了“多、快、準、省”的系統性優勢。

其中“多”體現在對物理世界的全面感知和對行業需求的廣泛覆蓋，在模態方面，構建了視覺大模型、X光大模型、毫米波大模型、語言大模型等完整的物聯感知能力矩陣；產品方面，已發布上千款大模型軟硬件產品，覆蓋云邊端全域；場景方面，深耕90多個垂直行業、2000多個場景，沉淀了600多種智能化解決方案。

“快”，體現在從模型開發到部署落地再到服務響應的全流程提速。快速開發方面，支持小樣本快速注冊，零樣本啟動；快速部署方面，部署工具鏈完備，軟硬一體開箱即用；敏捷響應方面，配套完善的服務體系，需求響應高效。

“準”，來自信號質量、模型精度與軟硬件系統的協同提升。AI信號處理層面，針對不同傳感器特性，顯著提升復雜條件下的信號質量與識別精度；基于原始信號直接處理，充分保留原始信息的豐富性與完整性，高效提取關鍵特征；精準感知層面，顯著提升檢出率、檢準率以及泛化能力。例如周界防范誤報率降低90%以上，工業微孔缺陷檢出率達99.99%，安檢場景下X光安檢檢出率達97%以上，在細粒度識別、精細定位等方面能力突出；軟硬協同層面，軟硬件融合聯動，發揮系統優勢。

“省”，得益于靈活的部署架構、推理優化與完備的工程化保障三者結合。按需部署層面，端邊云協同架構，大小模型靈活應用，有效降低算法部署成本和帶寬開銷；推理優化層面，通過推理優化技術實現算力高效適配，節約算力和能耗成本；省心可靠層面，專業AI工程化團隊支持，確保客戶省心穩定地用好大模型，持續獲得業務價值。

大模型技術走深向實

實現規模化落地應用

技術的價值最終要體現在實踐應用之中。《白皮書》集中展示了觀瀾大模型技術公安、交通、應急、水利、城管、煤炭、鋼鐵、電力、汽車、3C等領域的應用成果。

在智能制造領域，海康威視在自身生產基地規模化落地了觀瀾工業大模型，引導人員執行SOP操作規范，保障產品裝配質量，有效應對柔性制造場景的復雜工序管理難題。它還在螺釘漏打、導熱墊漏放、風扇裝反、把手漏裝、PE孔墊有無、絲印LOGO缺失等多元應用場景展開應用，經多條產線驗證，檢測準確率穩定達95%以上。

在山西高速，通過升級視覺大模型，實現對拋灑物、行人、違停等12類交通事件的實時分析預警，系統一天可實時分析預警600多條警情，平均檢測準確率達98%。同時，5秒內自動推送異常警情，實現預警和響應。系統應用后，該路段事故率同比下降46%，次生事故減少約30%。 

森林防火場景下，在蘇州張家港部署智能感知設備，融合森林防火多模態智能研判大模型，搭建起“識別-研判-告警-處置”森林防火閉環管理體系，讓無效告警量降低94%，人工研判工作量減少95.5%。

化工安全生產領域，在山東萬華蓬萊園區整合3000+個重點視頻監測點位，涉及液體滴漏、潤滑油液位高度、潤滑油視窗流動、煙霧、火焰檢測和表計識別等AI算法，提升巡檢效率與工藝安全管理水平，助力及早發現異常情況并快速響應處置，保障生產安全和質量。

此外，海康觀瀾多模態大模型已在景區、交通、公安等場景規模化落地，例如九寨溝景區復用原有監控資源，搭載大模型主機，支持以文搜圖、文字預警、在線模型微調等功能。工作人員只需輸入人員、物品文字描述，就能快速檢索視頻線索，協助游客尋人尋物，提升景區服務與處置效率。

這些實踐表明，海康觀瀾大模型在規模化落地應用中，為千行百業的智能化轉型升級提供了可復制、可推廣的發展路徑。展望未來，海康威視將堅定不移地發展新技術、探索新應用，以自身的技術能力、產品方案、行業實踐經驗、工程化能力等全方位的積累，助力千行百業加速智能化落地，共創更美好的未來。