隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，安防行業(yè)迎來(lái)了前所未有的變革機(jī)遇。各大企業(yè)紛紛推出自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的 AI 大模型，力求在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)。本文旨在深入研究并比較 2025 年安防行業(yè)的四大主流 AI 大模型，包括?？低暤挠^瀾大模型、大華股份的星漢大模型、依圖科技的天問(wèn)大模型以及宇視科技的梧桐大模型。通過(guò)對(duì)這些模型的特點(diǎn)、應(yīng)用場(chǎng)景及優(yōu)缺點(diǎn)的全面剖析，為安防行業(yè)的從業(yè)者和研究者提供有價(jià)值的參考。

一、?？低曈^瀾大模型

?？低曈^瀾大模型 具有以下核心特點(diǎn)：

1. 多模態(tài)融合技術(shù)：采用視覺(jué)、語(yǔ)音、X光等多模態(tài)融合技術(shù)，支持千億級(jí)參數(shù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景識(shí)別效率提升63%（僅需1 0%的數(shù)據(jù)量）。 

2. 跨行業(yè)泛化能力：覆蓋智慧城市、智能制造、零售等80%的安防場(chǎng)景，例如電力行業(yè)缺陷識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)98%，零售行業(yè)替代3000人天工作量。 

3. 云邊端協(xié)同架構(gòu)：邊緣側(cè)通過(guò)模型蒸餾、混合精度量化技術(shù)實(shí)現(xiàn)本地部署（算力需求<10TOPS），云端支持長(zhǎng)周期行為建模（如追蹤目標(biāo)30天軌跡）。 

4. 零代碼開發(fā)體驗(yàn)：提供可視化設(shè)計(jì)與編排模組，用戶可通過(guò)低代碼或零代碼快速搭建專屬AI項(xiàng)目，支持用戶自定義搜索慣語(yǔ)（如“找寵物”“倉(cāng)庫(kù)工具缺失”）。

5. 精細(xì)感知與決策：在工業(yè)質(zhì)檢中實(shí)現(xiàn)亞品類級(jí)識(shí)別（如金屬劃痕深度>0.5mm），分類顆粒度比通用大模型精細(xì)10倍以上；支持多模態(tài)感知融合（雷達(dá)點(diǎn)云與視頻目標(biāo)跨模態(tài)對(duì)齊）。

?？低曈^瀾大模型目前公開信息顯示主要在以下方面存在不足：

1. 技術(shù)落地速度較慢：盡管在工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景中缺陷識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)99.5%，但該技術(shù)尚未形成行業(yè)普遍應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，部分客戶仍依賴傳統(tǒng)檢測(cè)方式。例如，在非機(jī)動(dòng)車管控場(chǎng)景中，傳統(tǒng)算法在復(fù)雜場(chǎng)景（如多車遮擋、光照變化）下誤檢率較高，而觀瀾大模型雖降低誤檢率70%以上，但客戶接受新技術(shù)的周期可能影響短期業(yè)績(jī)。 

2. 海外市場(chǎng)拓展壓力：2024年海外市場(chǎng)收入僅占公司總營(yíng)收的28.1%，且主要集中于發(fā)展中國(guó)家。歐美市場(chǎng)受政治風(fēng)險(xiǎn)影響較大，加拿大全面封禁事件（2025年6月）導(dǎo)致其被迫退出該國(guó)市場(chǎng)，暴露了海外業(yè)務(wù)對(duì)單一市場(chǎng)的依賴風(fēng)險(xiǎn)。

3. 現(xiàn)金流管理挑戰(zhàn)：2025年一季度應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)縮短至150天，但仍高于行業(yè)優(yōu)秀企業(yè)水平；應(yīng)付票據(jù)/營(yíng)收比降至28%，仍高于部分同行指標(biāo)。此外，轉(zhuǎn)型期間研發(fā)投入持續(xù)高位（年均超100億元）與短期業(yè)績(jī)壓力形成資金平衡挑戰(zhàn)。

4. 多元化布局爭(zhēng)議：在機(jī)器人、電動(dòng)車等新領(lǐng)域投資未達(dá)預(yù)期效果，如機(jī)器人業(yè)務(wù)因與上市公司關(guān)聯(lián)交易比例過(guò)高被證監(jiān)會(huì)暫緩上市；電動(dòng)車智能化反應(yīng)滯后于同行大華股份。

二、大華股份星漢大模型

大華股份的星漢大模型是以視覺(jué)為核心的多模態(tài)融合行業(yè)大模型，主要特點(diǎn)包括：

1. 多模態(tài)融合：融合圖像、點(diǎn)云、文本、語(yǔ)音等多種數(shù)據(jù)類型，提升模型在復(fù)雜場(chǎng)景下的解析能力和準(zhǔn)確性。

2. 全場(chǎng)景自主解析：無(wú)需規(guī)則配置即可適配不同場(chǎng)景需求，簡(jiǎn)化智能應(yīng)用的部署流程，降低落地成本。 

3. 零樣本算法生成：通過(guò)文本提示即可快速生成算法模型，例如1小時(shí)內(nèi)完成遛狗不牽繩檢測(cè)算法的開發(fā)、驗(yàn)證及調(diào)優(yōu)，大幅縮短開發(fā)周期。 

4. 云邊端協(xié)同：結(jié)合云端大模型與邊側(cè)/端側(cè)小模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)感知與精準(zhǔn)分析，例如端側(cè)設(shè)備檢測(cè)事件后上報(bào)云端二次驗(yàn)證，降低90%以上事件處理成本。 ‌

5. 提升視覺(jué)認(rèn)知能力：突破傳統(tǒng)視覺(jué)模型限制，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜行為識(shí)別（如違規(guī)拋物、設(shè)備漏油檢測(cè)），拓寬智能應(yīng)用場(chǎng)景。

在實(shí)際應(yīng)用中，星漢大模型也暴露出一些不足之處：

1. 通用性不足：該模型聚焦于邊緣計(jì)算優(yōu)化（如工業(yè)質(zhì)檢），2025年仍以垂直場(chǎng)景為主，尚未形成跨場(chǎng)景的通用能力。

2. 技術(shù)局限性：作為解析式大模型，其多模態(tài)融合能力仍需結(jié)合紅外、雷達(dá)等傳感器實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景覆蓋，尤其在夜間低照度、強(qiáng)振動(dòng)等極端條件下仍需多模態(tài)協(xié)同。

3. 應(yīng)用限制：目前主要應(yīng)用于工業(yè)質(zhì)檢、物流等垂直領(lǐng)域，在消費(fèi)端場(chǎng)景（如社區(qū)、零售）的普及率低于?？低暤囊曈X(jué)大模型設(shè)備，且存在與現(xiàn)有安防平臺(tái)適配成本較高的問(wèn)題。

三、依圖科技天問(wèn)大模型

依圖科技天問(wèn)大模型主要具有以下特點(diǎn)：

1. 多模態(tài)融合：整合視覺(jué)、語(yǔ)音、文本等多種數(shù)據(jù)類型，實(shí)現(xiàn)信息無(wú)差別表示，支持自然語(yǔ)言與視覺(jué)信息的融合檢索。

2. 核心能力突破：具備會(huì)思考、可對(duì)話、能進(jìn)化三大特性，支持多模態(tài)語(yǔ)義搜索和場(chǎng)景理解，可實(shí)現(xiàn)精細(xì)化布控和風(fēng)險(xiǎn)管理。

3. 技術(shù)架構(gòu)優(yōu)勢(shì)：采用 Transformer架構(gòu) ，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景數(shù)據(jù)與語(yǔ)義的快速對(duì)齊，支持現(xiàn)場(chǎng)訓(xùn)練和算法迭代，適應(yīng)動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)需求。

4. 實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用價(jià)值：在公共安全、智慧城市等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高精度視頻理解，支持極少樣本冷啟動(dòng)，通過(guò) Agent代理輔助訓(xùn)練 提升智能決策效率。

實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)：

1. 視覺(jué)數(shù)據(jù)分布缺陷：差異點(diǎn)來(lái)自拍攝視角、場(chǎng)景和關(guān)注點(diǎn)。有無(wú)對(duì)應(yīng)分布的領(lǐng)域數(shù)據(jù),誤報(bào)差距有 2個(gè)量級(jí),是可用和不可用的區(qū)別。

2. 精度目標(biāo)不同：通用模態(tài)大模型主要應(yīng)用場(chǎng)景是對(duì)話、圖文問(wèn)答等,更強(qiáng)調(diào)全面性,也就是能處理任務(wù)多,但對(duì)精度要求低,錯(cuò)誤率到 1%基本滿足訴求;對(duì)于監(jiān)控場(chǎng)景而言,誤報(bào)率通常要求到百萬(wàn)分之一甚至更高。

3. 領(lǐng)域知識(shí)缺失：對(duì)于不同場(chǎng)景 (如小區(qū)、工廠、交通等),對(duì)于安全隱患定義是有明顯差異的;通用多模態(tài)大模型通常會(huì)欠缺這部分知識(shí)。

上述問(wèn)題的解決重點(diǎn)在于領(lǐng)域數(shù)據(jù)的積累,特別是低概率出現(xiàn)的數(shù)據(jù),針對(duì)性的解決方案是數(shù)據(jù)飛輪。

四、宇視科技梧桐大模型

宇視科技 的“ 梧桐 ”大模型具有以下核心特點(diǎn)：

1. 算法精度提升：采用億級(jí)參數(shù)規(guī)模和強(qiáng)大的泛化推理能力，能更好整合全局信息，顯著降低復(fù)雜場(chǎng)景（目標(biāo)遮擋、低對(duì)比度、復(fù)雜姿態(tài)等）下的誤檢和漏檢率。

2. 多模態(tài)融合技術(shù)：應(yīng)用于 車牌識(shí)別 時(shí)，結(jié)合多模態(tài)特殊融合技術(shù)，有效解決字符模糊、車牌傾角過(guò)大、過(guò)曝等難題，提升復(fù)雜場(chǎng)景下的識(shí)別準(zhǔn)確率。

3. 場(chǎng)景適應(yīng)性：針對(duì)交通場(chǎng)景優(yōu)化設(shè)計(jì)，可精準(zhǔn)捕捉拋灑物、異常停車等長(zhǎng)尾場(chǎng)景，適配高速、隧道等復(fù)雜路網(wǎng)環(huán)境，降低誤報(bào)率。

4. 輕量化部署：通過(guò) DeepSeek 蒸餾算法實(shí)現(xiàn)模型輕量化，降低硬件部署成本，提升推理效率。

宇視科技“ 梧桐 ”大模型作為行業(yè)級(jí)AIoT模型，在技術(shù)落地與應(yīng)用場(chǎng)景中存在以下局限與不足：

1. 依賴場(chǎng)景數(shù)據(jù)質(zhì)量：梧桐大模型需依賴高質(zhì)量場(chǎng)景數(shù)據(jù)訓(xùn)練調(diào)優(yōu)，復(fù)雜場(chǎng)景（如低照、小目標(biāo)、遮擋等）對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注精度要求較高。若數(shù)據(jù)樣本不足或標(biāo)注存在偏差，可能導(dǎo)致模型泛化能力受限。

2.硬件適配限制：當(dāng)前模型主要適配6TOPS算力邊緣設(shè)備，對(duì)更復(fù)雜場(chǎng)景（如超高清視頻處理）需更高算力硬件支持。部分老舊設(shè)備可能無(wú)法完全發(fā)揮模型性能。

3.實(shí)時(shí)性挑戰(zhàn)：在交通抓拍等場(chǎng)景中，復(fù)雜算法可能導(dǎo)致處理延遲。例如紅綠燈檢測(cè)需實(shí)時(shí)分析像素級(jí)變化，大模型處理速度可能受限于設(shè)備性能。

4.成本考量：雖然模型壓縮技術(shù)使參數(shù)量降低60%，但大規(guī)模部署仍需較高硬件投入，尤其在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中，初期成本可能高于傳統(tǒng)方案。

五、螢石藍(lán)海大模型

螢石藍(lán)海大模型螢石網(wǎng)絡(luò)自主研發(fā)的家居行業(yè)首個(gè)具身智能大模型，其核心特點(diǎn)包括：

1. 多模態(tài)融合能力：支持語(yǔ)言、視覺(jué)、動(dòng)作等多模態(tài)交互，能夠理解自然語(yǔ)言指令并執(zhí)行任務(wù)（如智能門鎖解鎖、包裹檢測(cè)等），實(shí)現(xiàn)“感知—認(rèn)知—行為”全流程閉環(huán)。

2.交互體驗(yàn)優(yōu)化：通過(guò) 3D人臉識(shí)別 、 掌靜脈識(shí)別 等多種生物特征驗(yàn)證方式，提升解鎖體驗(yàn)；支持語(yǔ)音指令錄入（如“錄入人臉”），并可自定義交互形象（如 螢喵喵 、 螢小哈 等）。

3. 場(chǎng)景適配性：專為智能家居設(shè)計(jì)，可執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)（如包裹看護(hù)、兒童出門檢測(cè)），并兼容多種硬件設(shè)備（如智能門鎖、攝像頭等）。 

4. 技術(shù)架構(gòu)優(yōu)勢(shì)：搭載 螢石自研視覺(jué)模組 ，在強(qiáng)光、逆光等復(fù)雜環(huán)境下仍能精準(zhǔn)識(shí)別；采用 12nm制程芯片 ，算力達(dá)1.5T，支持實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與行為預(yù)測(cè)。

螢石藍(lán)海大模型作為智能家居領(lǐng)域的垂直大模型，其挑戰(zhàn)和不足主要體現(xiàn)在以下方面：

1. 成本與效率平衡：垂直大模型雖能精準(zhǔn)適配特定場(chǎng)景（如安防、兒童看護(hù)等），但訓(xùn)練和維護(hù)成本較高。相較于通用大模型，其算力需求和資源消耗仍需優(yōu)化。

2. 泛化能力局限：螢石藍(lán)海大模型2.0雖覆蓋1200種家居目標(biāo)識(shí)別，但對(duì)非常規(guī)場(chǎng)景（如極端天氣、特殊材質(zhì)物品）的感知能力仍需提升。

3. 交互體驗(yàn)瓶頸：多模態(tài)交互（視覺(jué)、語(yǔ)音、動(dòng)作）在復(fù)雜場(chǎng)景（如多設(shè)備聯(lián)動(dòng)）中可能出現(xiàn)延遲或誤操作，需進(jìn)一步優(yōu)化協(xié)同機(jī)制。

4.隱私與安全風(fēng)險(xiǎn)：用戶畫像存儲(chǔ)涉及敏感數(shù)據(jù)（如健康監(jiān)測(cè)、行為軌跡），需加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密和合規(guī)審查機(jī)制。

六、主流廠商大模型能力對(duì)比

七、結(jié)論

綜合來(lái)看，?？低暤挠^瀾大模型、大華股份的星漢大模型、依圖科技的天問(wèn)大模型、宇視科技的梧桐大模型以及螢石科技的藍(lán)海大模型各自具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和不足。這些模型在推動(dòng)安防行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型方面發(fā)揮著重要作用，但同時(shí)也面臨著諸多挑戰(zhàn)。

展望未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場(chǎng)需求的日益增長(zhǎng)，我們有理由相信安防 AI 領(lǐng)域?qū)?huì)涌現(xiàn)出更多具有創(chuàng)新性和實(shí)用性的優(yōu)秀產(chǎn)品和服務(wù)。各大企業(yè)應(yīng)充分利用各自的優(yōu)勢(shì)資源和技術(shù)創(chuàng)新能力，不斷提升產(chǎn)品的核心競(jìng)爭(zhēng)力和用戶體驗(yàn)水平，共同推動(dòng)安防行業(yè)邁向更加廣闊的發(fā)展空間。

此外，為了更好地滿足市場(chǎng)和用戶的需求，各大企業(yè)還應(yīng)加強(qiáng)合作與交流，整合優(yōu)勢(shì)資源，共同研發(fā)更加智能化、高效的安防解決方案。同時(shí)，政府相關(guān)部門和社會(huì)各界也應(yīng)加大對(duì)安防行業(yè)的關(guān)注和支持力度，為其發(fā)展創(chuàng)造良好的外部環(huán)境和政策環(huán)境。