2025年安防行业领域主流大厂AI大模型总汇及解析

随着人工智能技术的迅猛发展,安防行业迎来了前所未有的变革机遇。各大企业纷纷推出自主知识产权的 AI 大模型,力求在激烈的市场竞争中抢占先机。

随着人工智能技术的迅猛发展,安防行业迎来了前所未有的变革机遇。各大企业纷纷推出自主知识产权的 AI 大模型,力求在激烈的市场竞争中抢占先机。本文旨在深入研究并比较 2025 年安防行业的四大主流 AI 大模型,包括海康威视的观澜大模型、大华股份的星汉大模型、依图科技的天问大模型以及宇视科技的梧桐大模型。通过对这些模型的特点、应用场景及优缺点的全面剖析,为安防行业的从业者和研究者提供有价值的参考。

一、海康威视观澜大模型

海康威视观澜大模型 具有以下核心特点:

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1. 多模态融合技术:采用视觉、语音、X光等多模态融合技术,支持千亿级参数训练,实现跨场景识别效率提升63%(仅需1 0%的数据量)。 

2. 跨行业泛化能力:覆盖智慧城市、智能制造、零售等80%的安防场景,例如电力行业缺陷识别准确率达98%,零售行业替代3000人天工作量。 

3. 云边端协同架构:边缘侧通过模型蒸馏、混合精度量化技术实现本地部署(算力需求<10TOPS),云端支持长周期行为建模(如追踪目标30天轨迹)。 

4. 零代码开发体验:提供可视化设计与编排模组,用户可通过低代码或零代码快速搭建专属AI项目,支持用户自定义搜索惯语(如“找宠物”“仓库工具缺失”)。

5. 精细感知与决策:在工业质检中实现亚品类级识别(如金属划痕深度>0.5mm),分类颗粒度比通用大模型精细10倍以上;支持多模态感知融合(雷达点云与视频目标跨模态对齐)。

海康威视观澜大模型目前公开信息显示主要在以下方面存在不足:

1. 技术落地速度较慢:尽管在工业质检场景中缺陷识别准确率可达99.5%,但该技术尚未形成行业普遍应用标准,部分客户仍依赖传统检测方式。例如,在非机动车管控场景中,传统算法在复杂场景(如多车遮挡、光照变化)下误检率较高,而观澜大模型虽降低误检率70%以上,但客户接受新技术的周期可能影响短期业绩。 

2. 海外市场拓展压力:2024年海外市场收入仅占公司总营收的28.1%,且主要集中于发展中国家。欧美市场受政治风险影响较大,加拿大全面封禁事件(2025年6月)导致其被迫退出该国市场,暴露了海外业务对单一市场的依赖风险。

3. 现金流管理挑战:2025年一季度应收账款周转天数缩短至150天,但仍高于行业优秀企业水平;应付票据/营收比降至28%,仍高于部分同行指标。此外,转型期间研发投入持续高位(年均超100亿元)与短期业绩压力形成资金平衡挑战。

4. 多元化布局争议:在机器人、电动车等新领域投资未达预期效果,如机器人业务因与上市公司关联交易比例过高被证监会暂缓上市;电动车智能化反应滞后于同行大华股份。

二、大华股份星汉大模型

大华股份的星汉大模型是以视觉为核心的多模态融合行业大模型,主要特点包括:

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1. 多模态融合:融合图像、点云、文本、语音等多种数据类型,提升模型在复杂场景下的解析能力和准确性。

2. 全场景自主解析:无需规则配置即可适配不同场景需求,简化智能应用的部署流程,降低落地成本。 

3. 零样本算法生成:通过文本提示即可快速生成算法模型,例如1小时内完成遛狗不牵绳检测算法的开发、验证及调优,大幅缩短开发周期。 

4. 云边端协同:结合云端大模型与边侧/端侧小模型,实现实时感知与精准分析,例如端侧设备检测事件后上报云端二次验证,降低90%以上事件处理成本。 ‌

5. 提升视觉认知能力:突破传统视觉模型限制,实现复杂行为识别(如违规抛物、设备漏油检测),拓宽智能应用场景。

在实际应用中,星汉大模型也暴露出一些不足之处:

1. 通用性不足:该模型聚焦于边缘计算优化(如工业质检),2025年仍以垂直场景为主,尚未形成跨场景的通用能力。

2. 技术局限性:作为解析式大模型,其多模态融合能力仍需结合红外、雷达等传感器实现全场景覆盖,尤其在夜间低照度、强振动等极端条件下仍需多模态协同。

3. 应用限制:目前主要应用于工业质检、物流等垂直领域,在消费端场景(如社区、零售)的普及率低于海康威视的视觉大模型设备,且存在与现有安防平台适配成本较高的问题。

三、依图科技天问大模型

依图科技天问大模型主要具有以下特点:

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1. 多模态融合:整合视觉、语音、文本等多种数据类型,实现信息无差别表示,支持自然语言与视觉信息的融合检索。

2. 核心能力突破:具备会思考、可对话、能进化三大特性,支持多模态语义搜索和场景理解,可实现精细化布控和风险管理。

3. 技术架构优势:采用 Transformer架构 ,实现场景数据与语义的快速对齐,支持现场训练和算法迭代,适应动态业务需求。

4. 实战应用价值:在公共安全、智慧城市等领域实现高精度视频理解,支持极少样本冷启动,通过 Agent代理辅助训练 提升智能决策效率。

实际应用中的挑战:

1. 视觉数据分布缺陷:差异点来自拍摄视角、场景和关注点。有无对应分布的领域数据,误报差距有 2个量级,是可用和不可用的区别。

2. 精度目标不同:通用模态大模型主要应用场景是对话、图文问答等,更强调全面性,也就是能处理任务多,但对精度要求低,错误率到 1%基本满足诉求;对于监控场景而言,误报率通常要求到百万分之一甚至更高。

3. 领域知识缺失:对于不同场景 (如小区、工厂、交通等),对于安全隐患定义是有明显差异的;通用多模态大模型通常会欠缺这部分知识。

上述问题的解决重点在于领域数据的积累,特别是低概率出现的数据,针对性的解决方案是数据飞轮。

四、宇视科技梧桐大模型

宇视科技 的“ 梧桐 ”大模型具有以下核心特点:

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1. 算法精度提升:采用亿级参数规模和强大的泛化推理能力,能更好整合全局信息,显著降低复杂场景(目标遮挡、低对比度、复杂姿态等)下的误检和漏检率。

2. 多模态融合技术:应用于 车牌识别 时,结合多模态特殊融合技术,有效解决字符模糊、车牌倾角过大、过曝等难题,提升复杂场景下的识别准确率。

3. 场景适应性:针对交通场景优化设计,可精准捕捉抛洒物、异常停车等长尾场景,适配高速、隧道等复杂路网环境,降低误报率。

4. 轻量化部署:通过 DeepSeek 蒸馏算法实现模型轻量化,降低硬件部署成本,提升推理效率。

宇视科技“ 梧桐 ”大模型作为行业级AIoT模型,在技术落地与应用场景中存在以下局限与不足:

1. 依赖场景数据质量:梧桐大模型需依赖高质量场景数据训练调优,复杂场景(如低照、小目标、遮挡等)对数据标注精度要求较高。若数据样本不足或标注存在偏差,可能导致模型泛化能力受限。

2.硬件适配限制:当前模型主要适配6TOPS算力边缘设备,对更复杂场景(如超高清视频处理)需更高算力硬件支持。部分老旧设备可能无法完全发挥模型性能。

3.实时性挑战:在交通抓拍等场景中,复杂算法可能导致处理延迟。例如红绿灯检测需实时分析像素级变化,大模型处理速度可能受限于设备性能。

4.成本考量:虽然模型压缩技术使参数量降低60%,但大规模部署仍需较高硬件投入,尤其在企业级应用中,初期成本可能高于传统方案。

五、萤石蓝海大模型

萤石蓝海大模型萤石网络自主研发的家居行业首个具身智能大模型,其核心特点包括:

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1. 多模态融合能力:支持语言、视觉、动作等多模态交互,能够理解自然语言指令并执行任务(如智能门锁解锁、包裹检测等),实现“感知—认知—行为”全流程闭环。

2.交互体验优化:通过 3D人脸识别 、 掌静脉识别 等多种生物特征验证方式,提升解锁体验;支持语音指令录入(如“录入人脸”),并可自定义交互形象(如 萤喵喵 、 萤小哈 等)。

3. 场景适配性:专为智能家居设计,可执行复杂任务(如包裹看护、儿童出门检测),并兼容多种硬件设备(如智能门锁、摄像头等)。 

4. 技术架构优势:搭载 萤石自研视觉模组 ,在强光、逆光等复杂环境下仍能精准识别;采用 12nm制程芯片 ,算力达1.5T,支持实时动态监测与行为预测。

萤石蓝海大模型作为智能家居领域的垂直大模型,其挑战和不足主要体现在以下方面:

1. 成本与效率平衡:垂直大模型虽能精准适配特定场景(如安防、儿童看护等),但训练和维护成本较高。相较于通用大模型,其算力需求和资源消耗仍需优化。

2. 泛化能力局限:萤石蓝海大模型2.0虽覆盖1200种家居目标识别,但对非常规场景(如极端天气、特殊材质物品)的感知能力仍需提升。

3. 交互体验瓶颈:多模态交互(视觉、语音、动作)在复杂场景(如多设备联动)中可能出现延迟或误操作,需进一步优化协同机制。

4.隐私与安全风险:用户画像存储涉及敏感数据(如健康监测、行为轨迹),需加强数据加密和合规审查机制。

六、主流厂商大模型能力对比

‌厂商‌多模态融合边缘部署场景泛化冷启动支持
海康观澜 ✔️ 最强 ✔️ ✔️
依图天问 ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ 最优
萤石蓝海 ✔️ 家居特化 ✔️

七、结论

综合来看,海康威视的观澜大模型、大华股份的星汉大模型、依图科技的天问大模型、宇视科技的梧桐大模型以及萤石科技的蓝海大模型各自具有独特的优势和不足。这些模型在推动安防行业智能化转型方面发挥着重要作用,但同时也面临着诸多挑战。

展望未来,随着技术的不断进步和市场需求的日益增长,我们有理由相信安防 AI 领域将会涌现出更多具有创新性和实用性的优秀产品和服务。各大企业应充分利用各自的优势资源和技术创新能力,不断提升产品的核心竞争力和用户体验水平,共同推动安防行业迈向更加广阔的发展空间。

此外,为了更好地满足市场和用户的需求,各大企业还应加强合作与交流,整合优势资源,共同研发更加智能化、高效的安防解决方案。同时,政府相关部门和社会各界也应加大对安防行业的关注和支持力度,为其发展创造良好的外部环境和政策环境。

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