。。。绝大多数人和企业都没有意识，感知、多模态感知，感知设备，是大数据与人工智能的基石，而同时具有多种感知设备与技术企业，在人工智能上，将由量变到质变；而始终基于为客户解决实际问题不仅是目的，也是高效积累大数据的长期过程；在部署上，云边融合的本质是多层次感知与数据处理，多层次递进与融合在生物智能进化中不可或缺。
随着 20 多年的发展和积累，海康在多维感知技术上的储备已经非常丰富，覆盖了从电磁波到机械波到温、湿、压、磁等物理传感等多个领域。在这个领域，全球像海康这样储备这么多感知技术的公司比较少见。在这个领域，海康构建了 3 万多种型号的硬件产品、200 多种类型的软件产品，有比较丰富的选项应对客用户需求，在公司定位和行业需求之间做了比较好的匹配。
一、海康的特色主要体现在三个方面：
所以海康与华为在业务定位上有较大差异。
从个体竞争角度来说，海康的特色主要体现在三个方面：
第一，在感知层面有优势，公司构建了全面的感知体系，包括红外、雷达、X 光等全波段的电磁波，声波、超声波等机械波，以及包括流量、压力等大量物理传感技术。通过这些感知能力，可以获取大量行业数据，并基于这些数据构建包括视觉、音频、X 光等各类大模型。而目前市场上各类通用大模型主要依赖于互联网的公有文字类、音视频类数据，这些数据主要偏向于娱乐及生活场景应用，相较于行业中的质量管控、行为校准等场景差异比较大。目前公司为客户提供的各类产品是最接近行业数据生成端的，因此海康具备的感知数据比较有优势。
第二，公司业务面向千行百业，与大量行业用户有深入合作的基础。在垂直行业当中，公司在行业数据的积累，与用户在数据层面的合作等方面都比较深入。所以相对于竞争对手，公司在打造行业大模型上有比较好的基础，也更有优势。
第三，关于模型的小型化部署。相较于很多厂商主要以云端业务为主，海康的业务架构更强调云边融合，公司在边缘端进行模型小型化部署方面，积累了大量经验。目前不仅支持云端部署，也支持产品端的小模型化部署，这两类业务共同构成了海康的竞争优势。部分用户受限于用户现场的各种问题，云端部署比较困难，而产品端小模型部署方案的可行性更高，同时海康也支持在云端和边端同时进行模型的部署。所以海康在模型部署层面具备非常突出的特点，再加上海康有丰富的软硬件及大模型产品，相较于友商可以提供更多选择。
感知技术与多模态感知的基石作用
感知技术是人工智能系统理解世界的“感官”，它们通过各种传感器捕捉环境信息，如图像、声音、温度等。这些技术使得机器能够模拟人类的感知能力，从而与周围的世界进行交互。
多模态感知则进一步扩展了感知的范围和深度，它结合了多种感知技术，使得系统能够从不同角度和层面理解复杂的现实世界。这种综合性的信息获取方式，为数据分析和智能决策提供了更全面、更准确的输入。
企业在人工智能上的质变
对于拥有多种感知设备与技术的企业来说，它们在人工智能领域的潜力巨大。通过整合和优化这些技术，企业能够实现从单纯的数据积累到智能应用的质的飞跃。这种转变不仅提升了企业的技术水平，也为企业带来了新的商业模式和增长点。
以客户问题解决为核心的数据积累
始终将解决客户实际问题作为核心目标，不仅是提供优质服务的体现，也是企业高效积累大数据的重要途径。通过深入了解和解决客户的具体需求，企业能够收集到宝贵的行业数据，这些数据经过分析和挖掘，能够转化为企业的核心竞争力。
云边融合的多层次感知与数据处理
云边融合是一种新兴的计算架构，它将云计算的强大处理能力与边缘计算的实时性、低延迟优势结合起来。在这种架构下，多层次的感知数据可以在边缘节点进行初步处理，而更复杂的分析和决策则在云端完成。这种分布式的数据处理方式，不仅提高了系统的响应速度，也使得数据处理更加灵活和高效。
在生物智能的进化中，多层次的感知与数据处理是不可或缺的。类似的原理也被应用于人工智能系统的设计中，使得这些系统能够更好地模拟生物智能的处理机制，实现更高级的智能功能。
总之，感知技术、多模态感知、以及云边融合的部署策略，共同构成了企业在人工智能领域发展的坚实基础。通过这些技术，企业不仅能够解决客户的实际问题，还能够积累和利用数据，推动人工智能技术的进步和创新，最终实现从量变到质变的飞跃。
二、好的生意模式与护城河
。。。说海康业务模式好，极其重要的就是与客户之间的长期互动关系，超越了简单的买卖关系，而是形成了一种共同创新的伙伴关系。客户提出需要的同时也提供了创意，互动过程中强化了客户粘性，并高效延展了业务。
以下是海康威视与客户互动关系的几个关键特点：
深度定制化解决方案：
海康威视不仅提供标准化的产品，还根据客户的具体需求提供定制化的解决方案。这种深度的个性化服务能够更好地满足不同客户的特定需求，从而增强客户依赖性和忠诚度。
共同创新：
客户在提出需求的同时，也可能提供创新的想法和应用场景。海康威视通过与客户的紧密合作，将这些创意转化为实际的产品或服务，实现了技术的持续创新和升级。
持续的技术支持和服务：
海康威视注重售后服务和技术支持，确保客户能够持续有效地使用其产品和解决方案。这种长期的服务承诺有助于建立稳定的客户关系，并在客户中树立良好的品牌信誉。
客户粘性的增强：
通过不断的互动和优质的服务，海康威视能够增强客户粘性，使客户更倾向于长期合作。这种粘性有助于提高客户的生命周期价值，并为公司带来稳定的收入流。
业务的高效延展：
随着客户需求的扩展和市场的发展，海康威视能够基于现有的合作关系，更高效地推广新的产品和服务。这种基于信任的推广方式比传统的市场营销更为有效。
反馈和迭代：
客户的反馈对于海康威视来说是宝贵的信息来源，能够帮助公司改进现有产品并开发新产品。这种快速迭代的能力使得海康威视能够迅速响应市场变化，保持竞争优势。
总的来说，海康威视通过与客户建立长期的互动关系，不仅提升了客户体验和满意度，也为自身的业务发展和技术革新提供了动力。这种以客户为中心的业务模式是海康威视成功的关键因素之一。
三、海康观澜大模型
海康的大模型叫观澜。名字源自《孟子·尽心上》，所谓“观水有术，必观其澜”，“观澜”寓意尽心知命，追本溯源，了解事物的根本。
海康大模型有三层架构：
中间层——行业大模型。海康服务的行业很多，所以行业大模型的数量也很多，有用于金融的、交通的、城市治理的大模型，也有电力的、能源的、工业的、零售场景的种种行业大模型。
最顶层——任务模型，或者叫场景模型，也可以叫用户模型。主要针对用户不同的场景需求，在行业的模型基础上更有针对性地做训练得出的，这一类的模型数量极多。
最下层——基础类大模型，或者叫通用大模型。在基础大模型上，海康投入也比较多，但同时带着我们自己的特点。
海康有语言大模型，但现阶段不追求达到通用人工智能的效果，主要构建从感知到认知的能力。海康是服务于行业应用的，有了语言的理解能力，对于完善多模态应用非常重要。
海康有视觉大模型，这是海康特别重要的一个部分。我们也有其他的 X 光大模型、雷视大模型，以及其他的如音频大模型、甚至还有用振动光纤这一新型感知手段训练出的光纤大模型。这些是基于技术或数据维度构建的。
每一个维度的信息都有所差异，所以在基础大模型上，种类比较多。在这些种类下面，最后还有一个非常特殊的多模态大模型。这些模型可能也还没有穷尽，还有省略号。以上就是海康“观澜”三层模型的结构。
讲完模型架构，来看看工具。2018 年起海康就披露了 AI 开放平台，这是在基础算法能力之上，面向用户需求的一个算法训练、生成的平台，目的是为了衔接用户场景、行业模型、基础模型。
另外，关于通用模型的价值和解决的问题，大量通用模型比较常见的方式是基于互联网上的数据来构建，比如一些音视频的数据。从数据源头讲，海康靠近行业用户的业务，所以在大量的垂直行业，如交通、电力、钢铁、煤炭、安检等等大量场景里，结合了较多的行业数据来打造行业大模型。
关于存量数据、增量数据，在许多用户场景中，存量的感知数据不充分，大部分的数据有待于通过感知方式做采集，自己做数据清洗，最后才能用于训练。海康在这部分比较擅长，有丰富的感知手段，有大量的感知设备，这也是海康一直以来投入的重点。