海康威视：经过蒸馏后的大模型算法参数量足够精简，可以在边缘端的设备上运行起来

6月10日，海康威视（002415.SZ）发布司投资者关系活动记录表。其中指出，感知端的算法是海康威视的核心，视频内容的分析其实历史非常久，用户一直希望通过算法分析视频内容，帮助管理更加高效，而近十年来 AI 的发展推动着行业的快速进步，现在的 AI 算法可以让视频自己说话，大大延伸了管理半径，提升了效率。但海康威视要客观地说，直到今天全球多模态和感知算法的应用依然有不少挑战，海康威视做的事就是保持全行业内SOTA 算法的开发，以及更重要的，把算法融合在软硬件上，做好业务的落地。

做 AI 的研发需要有持续投入，应用上要找准方向才有持续的商业回报，海康有安防这个主场的优势，海康威视在车牌、车辆、人员方面落地的业务多一些，有自己的盈利能力，做好安防，再从安防延伸出来做场景数字化。

当大模型架构出来以后，给行业带来了巨大的变化。无论是在安防还是场景数字化领域，检出率、检准率的提升幅度都非常大，尤其是检准率。大模型算法依靠小样本就可以完成优化，可用性提高很多。海康威视对市场需求的理解是，大部分场景会落地在垂类应用里，落地在端侧产品上。

前年海康威视在欧洲测试周界防护相机，原本的周界防护算法误报非常多，而现在优化后的误报率降到了原来的十分之一，海康威视在测试环境里的误报率甚至可以下降到原来的二十分之一。这对周界安防产品来说是非常大的优化力度，意味着产品可以实用了。海康威视经过蒸馏后的大模型算法参数量足够精简，可以在边缘端的设备上运行起来，性价比极高。这样的效果和设计让商业推广很顺利，类似的应用后来也在文搜产品和其他许多产品上得到了体现。

对于语言大模型，海康威视会使用开源算法，未来大模型部署的成本会继续下降，有利于更广泛的商业应用。多模态领域是公司的重点，海康威视会保证投入力度，做多维感知多模态的融合，做语言算法和感知算法的融合，拓展从感知到认知的应用。