智能载体如何拥有理解物理世界的能力？智能物联龙头直面AI落地关键问题
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海康威视发布观澜大模型白皮书，该模型融合视频、X光、毫米波等多模态感知信息，形成基础到垂类的四层技术体系。在周界防范、工业质检等场景中误报率降低90%以上，检出率超99%，推动AI深入物理世界落地。
智能载体究竟怎样才能像人类一样，真正理解物理世界？这大概是当前AI落地绕不开的核心命题。而物理世界数字化的关键入口之一，正是海量的物联感知设备。作为全球智能物联领域的头部玩家，海康威视（002415.SZ）一直在探索这个问题的答案。
在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）期间，《海康观澜大模型白皮书（2026版）》正式亮相。过去几年，海康威视在AI大模型上持续加码，观澜大模型则在2024年正式发布。作为一个根植于物理世界的大模型，它致力于更真实地理解现实场景——能处理视频、图像、语言、音频、X光、毫米波等丰富的物联感知信息，并针对不同行业进行垂类适配和调优，最终服务于千行百业。
根据最新介绍，海康观澜大模型的技术体系覆盖了“基础大模型-垂类大模型-大模型产品-行业应用”四个层面，并且在“多、快、准、省”四个维度上形成了系统性优势。拿“多”来说，它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，已经发布了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。
再说“准”。海康威视的数据显示，这主要得益于信号质量、模型精度与软硬件系统的协同提升。截至当前，周界防范误报率降低了90%以上，工业微孔缺陷检出率高达99.99%，安检场景下X光安检检出率超过97%。这些数字背后，是实实在在的落地效果。
值得留意的是，海康威视还特别强调：垂类大模型更“懂行”，能以高性价比适配各类场景。基于基础大模型，海康威视面向特定领域深度注入行业知识和业务Know-how，已经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。相比通用大模型，垂类模型的训练推理成本更低，可以快速、高效地落地。
拿工业制造领域的落地情况来看，海康威视的工业大模型已经覆盖了产线作业SOP检测、工业质检、工业测温等核心环节，实实在在地帮助客户提质、增效、降本、保安全。举个例子，海康睿影X光缺陷检测系列产品，深度服务于电子、新能源、半导体、汽车、食药品等行业。在电子缺陷检测领域，它可以微米级自动识别电路板焊接气泡缺陷，检出率高，误判率低于1%，适应多种缺陷检测场景。工业测温大模型则显著提升了极端工况下的测温精度，有效抑制强水汽、风沙等环境干扰，确保3200℃高温工艺监测“看得清、测得准”；同时支持最小35μm微小目标的精准捕捉，并将远距离测温能力从传统50米拓展至300米，突破了距离瓶颈。这些能力为工艺生产、产品研发及新能源发电等场景提供了更可靠、更精细的温度采集保障。
AI深入物理世界的实践路径仍在不断探索。海康威视方面表示，这些创新的持续落地，标志着AI正逐步嵌入社会与产业之中，真正助力千行百业在智能化转型的深水区找到升级路径。
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