当大模型真正走出屏幕,融入物理世界,将带来怎样的变革?2026年7月17日,在世界人工智能大会上,海康威视正式发布《海康观澜大模型白皮书(2026版)》。该白皮书系统阐述了观澜大模型的技术架构与落地实践,为行业提供了极具参考价值的技术路线图。
首先明确一个核心判断:当前人工智能最重要的使命,是赋能物理世界。大模型在自然语言处理与计算机视觉领域取得的突破有目共睹,但单一、有限的模态远远无法完整刻画真实的物理世界。这正如人类依赖“视听嗅味触”五感与外界互动,才能感知并理解环境。同样,大模型也必须处理更全面、更实时、更精准的多维信息,才能真正映射并理解物理世界,洞察深层规律,从而为人类创造更大价值。
基于这一认知,海康威视构建了“多、快、准、省”的观澜大模型技术体系。其核心目标,是通过强大的物联感知与认知能力,洞察万物状态与规律,打通物理世界与数字世界的连接,推动社会、产业与生活的智能化升级。
海康观澜大模型技术体系
覆盖从底层技术到行业应用的完整链路
观澜大模型的技术体系,涵盖“基础大模型—垂类大模型—大模型产品—行业应用”四个层级,实现了从底层技术到行业应用的全链路贯通。

在基础大模型层面,构建了物联感知大模型、多模态大模型、语言大模型,依托海量数据完成预训练,以通用的泛化能力筑牢智能能力根基。
在垂类大模型层面,基于基础大模型,面向特定领域深度注入行业知识与业务Know-how,形成了覆盖安全生产、工业制造、连锁巡检、园区、公共安全、城市治理、交通管理、自然灾害监测、基础设施巡检等领域的系列垂类大模型,实现了大模型通用能力向行业场景的优化适配。
在产品层面,全面拥抱大模型,强化云边端协同、软硬协同。硬件层,打造了覆盖全面感知、存储计算、交互显示、智能控制等关键环节的大模型硬件体系,打通了多模态数据获取、智能分析研判到最终决策执行的完整链路;软件层,通过构建“1+3+X”大模型软件体系,将大模型能力与场景应用深度融合,驱动软件重塑交互模式,从应用工具向智能决策中枢升级。
在行业应用层面,面向公安、交通、应急、水利、城管、电力、煤炭、钢铁、汽车、3C等90多个垂直行业,持续深化大模型与行业应用的融合,推动大模型在千行百业的高效落地与价值释放。
同时,持续构筑全栈的AI工程化能力与大模型全生命周期安全治理体系,为整个技术体系提供坚实支撑。
“多、快、准、省”
加速大模型落地千行百业
在大模型应用落地过程中,观澜大模型技术体系构建了“多、快、准、省”的系统性优势。

“多”,体现在对物理世界的全面感知和对行业需求的广泛覆盖。模态方面,构建了视觉大模型、X光大模型、毫米波大模型、语言大模型等完整的物联感知能力矩阵;产品方面,已发布上千款大模型软硬件产品,覆盖云边端全域;场景方面,深耕90多个垂直行业、2000多个场景,沉淀了600多种智能化解决方案。
“快”,体现在从模型开发到部署落地再到服务响应的全流程提速。快速开发,支持小样本快速注册,零样本启动;快速部署,部署工具链完备,软硬一体开箱即用;敏捷响应,配套完善的服务体系,需求响应高效。
“准”,来自信号质量、模型精度与软硬件系统的协同提升。AI信号处理层面,针对不同传感器特性,显著提升复杂条件下的信号质量与识别精度;基于原始信号直接处理,充分保留原始信息的丰富性与完整性,高效提取关键特征。精准感知层面,显著提升检出率、检准率以及泛化能力。例如,周界防范误报率降低90%以上,工业微孔缺陷检出率达99.99%,安检场景下X光安检检出率达97%以上,在细粒度识别、精细定位等方面能力突出。软硬协同层面,软硬件融合联动,发挥系统优势。
“省”,得益于灵活的部署架构、推理优化与完备的工程化保障三者结合。按需部署,端边云协同架构,大小模型灵活应用,有效降低算法部署成本和带宽开销;推理优化,通过推理优化技术实现算力高效适配,节约算力和能耗成本;省心可靠,专业AI工程化团队支持,确保客户省心稳定地用好大模型,持续获得业务价值。
大模型技术走深向实
实现规模化落地应用
技术的价值最终要体现在实践应用之中。这份白皮书集中展示了观澜大模型在公安、交通、应急、水利、城管、煤炭、钢铁、电力、汽车、3C等领域的应用成果。
在智能制造领域,海康威视在其自身生产基地规模化落地了观澜工业大模型,引导人员执行SOP操作规范,保障产品装配质量,有效应对柔性制造场景的复杂工序管理难题。在螺钉漏打、导热垫漏放、风扇装反、把手漏装、PE孔垫有无、丝印LOGO缺失等多元应用场景展开应用,经多条产线验证,检测准确率稳定达95%以上。
在山西高速,通过升级视觉大模型,实现对抛洒物、行人、违停等12类交通事件的实时分析预警。系统一天可实时分析预警600多条警情,平均检测准确率达98%。同时,5秒内自动推送异常警情,实现预警和响应。系统应用后,该路段事故率同比下降46%,次生事故减少约30%。
森林防火场景下,在苏州张家港部署智能感知设备,融合森林防火多模态智能研判大模型,搭建起“识别—研判—告警—处置”闭环管理体系,让无效告警量降低94%,人工研判工作量减少95.5%。
化工安全生产领域,在山东万华蓬莱园区整合3000多个重点视频监测点位,涉及液体滴漏、润滑油液位高度、润滑油视窗流动、烟雾、火焰检测和表计识别等AI算法,提升巡检效率与工艺安全管理水平,助力及早发现异常情况并快速响应处置,保障生产安全和质量。
此外,海康观澜多模态大模型已在景区、交通、公安等场景规模化落地。例如九寨沟景区复用原有监控资源,搭载大模型主机,支持以文搜图、文字预警、在线模型微调等功能。工作人员只需输入人员、物品文字描述,就能快速检索视频线索,协助游客寻人寻物,提升景区服务与处置效率。
这些实践表明,海康观澜大模型在规模化落地应用中,为千行百业的智能化转型升级提供了可复制、可推广的发展路径。展望未来,海康威视将持续以技术能力、产品方案、行业实践经验、工程化能力等全方位的积累,助力千行百业加速智能化落地,共创更美好的未来。
