海康威视：全面拥抱AI大模型 深耕场景数字化

来源：证券时报e公司

　　对于许多寻求转型的企业而言，转型的起点往往不是宏伟的“中控大脑”，而是沉默的“生产一线”。伴随着AI大模型、数字技术等快速发展，智能物联龙头企业海康威视(002415)，正在将生产一线的真实状况转化为可识别、可分析、可管理的数据，进而驱动更高效的、更智能的决策。

　　虽然很多人对此感受不深，但实际上这样的改变正在各行各业发生。近日，海康威视(002415)相关负责人对证券时报记者表示，我们坚持做擅长的事情、做正确的事情，聚焦多模态物联感知大模型领域，守住物理世界到数字世界建模的入口，业务从多维感知自然延伸到存储计算、显控交互、执行控制、网络安全等相关环节，这些场景也足够大了。

　　以“皮带运维”为例，皮带运输机在钢铁、煤炭、港口等行业广泛使用，动辄十几公里长，一旦托辊出现异常磨损、卡滞或断裂，轻则停产，导致数吨物料堆积，重则引发重大安全事故，但传统巡检方式依赖人工，效率低、覆盖有限。海康威视团队率先使用光纤技术，实现对托辊声纹的实时监测，就像给工业设备装上‘听诊器’，运维人员坐在电脑面前，就能精准捕捉设备运行的异常信号，定位故障位置，提前处理异常，解决了“皮带运维”这个场景里的“大难题”。

　　如今，光纤听诊这项技术在风电叶片检测、城市管道运维等领域中也大有用处。

　　这些细微的、但能真实解决各种问题的“转化”，正在各行各业的一线场景里发生。“物理世界的数字化建构是迈向通用人工智能的基础与关键，而这一入口，正是我们具备优势的领域。”海康威视称，就像人类不只是通过眼睛去认识世界，对千行百业的智能化应用来说，数据的获取也不仅仅依赖于‘视觉’、‘听觉’等单一的感知技术手段，而是要构建全面的感知能力，才能更好支撑不断优化决策。

　　基于多年技术沉淀，从可见光感知起步，海康威视把感知技术，一路拓展到了红外、毫米波、声波、激光等领域，让机器具备“眼耳鼻舌”等各种感知能力，支持千行百业感知设备采集物联数据。

　　 AI的加入，则让物联感知数据在各行各业的应用空间变得更广、更深。据了解，早在2006年，海康就组建了算法团队，开始人工智能算法的研究，是最早一批介入到人工智能研发与应用中的公司。2023年，海康威视推出了观澜大模型。

　　基于海康观澜大模型底座，融合可见光、热成像、毫米波等多维感知技术，结合行业知识,致力于推动大模型与业务场景深度融合，海康威视打造了安全生产、公共安全、自然灾害、工业应用等系列垂类大模型，并实现规模化落地。

　　例如，在交通行业，联合山西高速打造大模型异常事件监测系统，精准识别拥堵、违停等12类交通事件，准确率达95%；在防灾领域，于安徽、重庆等地部署森林防火多模态智能研判系统，有效过滤火情误报，森林烟火识别准确率提升至96%；在制造业，针对配件齐套管理痛点，海康观澜工业大模型可实时识别员工取料动作，智能判断配件是否齐套，省去传统物料齐套管理环节，既提升质量一致性，又缩短作业周期。

　　同时，海康威视也在持续延伸大模型的产品化能力。比如，率先在行业内推出多模态文搜型磁盘阵列产品，采用存储和AI计算一体化架构，具备高性能、大带宽及数据存算融合能力，实现即存、即算、即用。产品在对海量视频数据存储的同时，能够对视频中的各类目标进行大语言建模，用一个词、一句话即可对亿级数据进行秒级检索。

　　2025年，海康威视推出了数百款AI软硬件产品，覆盖了可见光感知、毫米波感知、激光感知、融合光谱感知、声学感知、红外感知等不同技术领域，为用户提供了丰富的产品选择。

　　2026年一季度，海康威视毛利率达到49.09%，是2020年以来的高点。毛利率提升的重要原因之一，即AI大模型的加入，使成本(如AI算力、存储等)小幅增加下，大幅提升了产品性能，增强了用户付费意愿。

　　对海康威视而言，AI大模型并非独立的技术概念，而是推进各行业数字化落地，在垂直业务场景中兑现数字化价值的工具；而深耕场景数字化，又为大模型提供真实业务需求与落地土壤。在AI从技术概念走向产业兑现的周期下，海康威视逐步明确的AI与垂直场景双向“奔赴”的清晰逻辑，也正推动资本市场对其展开全面价值重估。