自2016年開始，安防以其天然的“感知”能力和海量數(shù)據(jù)池的屬性，成為AI技術的首批“練兵場”，由此也開啟了AI在包括安防在內的千行百業(yè)融合應用的熱潮。
千行百業(yè)對 AI 的需求海量而碎片化，沒有標準化通用的解決方案，每個細分場景的需求滿足往往都需要定制化的開發(fā)。
而在傳統(tǒng)深度學習算法開發(fā)過程中，存在數(shù)據(jù)采集困難、算法泛化性能差等問題，算法開發(fā)周期往往以季度計，無法滿足 AI 快速落地的需求。
隨著人工智能技術的發(fā)展，傳統(tǒng)深度學習算法在安防場景中的局限性愈發(fā)凸顯。算法通用、場景不通用，無法以較低的邊際成本解決場景碎片化的問題，同時針對邊端算法受限、內存受限等問題也限制了AI的進一步普及與落地。
2023年，大模型的概念開始席卷人工智能產業(yè)，大家普遍認為大模型將是人工智能的下一代技術形態(tài)。
相比之下，大模型則有著更好的泛化能力，有望進一步突破傳統(tǒng)算法的精度與數(shù)據(jù)局限，也能解決傳統(tǒng)深度學習算法的數(shù)據(jù)依賴問題，在此基礎上不僅能夠降低訓練研發(fā)成本，還可實現(xiàn)在垂直場景中的快速落地。
2024年，從爆火的ChatGPT到Sora，大模型正沖向邊緣側、端側設備，從而重構千行百業(yè)，小到一個攝像頭，大到一個個物聯(lián)網場景。一時間，大模型化身為“百變戰(zhàn)士”，成為多個行業(yè)推進人工智能落地應用的核心產品和工具。
我們都有所耳聞大模型卓越的效能表現(xiàn)，一個模型之所以“大”，在于其規(guī)模宏大，無論是樣本數(shù)據(jù)還是學習量，都達到前所未有的規(guī)模和強度。這使得人工智能算法在性能上實現(xiàn)質的飛躍。這種提升主要體現(xiàn)在兩個方面：
首先，是AI本身效果的提升。當學習樣本數(shù)量充足時，AI 算法通過大量訓練，能獲得比以往更精準、更深入的理解。這種訓練效果與樣本數(shù)量和學習深度密切相關。過去，受算法和運行 方式限制，無法達到大規(guī)模訓練效果。但在大模型概念下，訓練數(shù)據(jù)量和次數(shù)能提升千萬倍，極大提高了 AI 算法的效果。
其次，大模型強化了 AI 的反饋機制，增強了邏輯推理和數(shù)據(jù)關聯(lián)的能力。在邊緣計算和云計算的背景下，大模型提供了更強大的數(shù)據(jù)收集和學習能力，使不同區(qū)域、不同場景下的應用能更有機地融合環(huán)境信息和學習樣本，推動了“云腦”概念的實現(xiàn)。
大模型的普遍優(yōu)勢
無論是通用大模型還是行業(yè)大模型，現(xiàn)階段的大模型產品，普遍從泛化能力、計算能力、應用場景等方面實現(xiàn)了質的提升。
1、強大的學習能力：大模型擁有更多的參數(shù)和更復雜的結構，可以更好地擬合數(shù)據(jù)，從而使得大模型能夠更準確地捕捉和理解數(shù)據(jù)的內在規(guī)律和模式。
2、優(yōu)秀的泛化能力：大模型通常具有更好的泛化能力，能夠在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色。
3、高效的計算能力：大模型的參數(shù)數(shù)量龐大，但通過采用分層設計和分布式訓練等技術，可以在現(xiàn)有的硬件設備上進行高效地訓練。這使得大模型在實際應用中能夠更快速地適應和響應各種任務需求。
4、廣泛的應用場景：大模型可以應用于各種領域，如自然語言處理、圖像處理、游戲AI等。它們可以處理復雜的任務，如機器翻譯、語音識別、圖像分類等，為各行各業(yè)提供強大的技術支持。
5、推動技術進步和創(chuàng)新：大模型的應用和發(fā)展推動了人工智能技術的進步和創(chuàng)新。它們?yōu)楦鞣N復雜任務提供了更好的解決方案，同時也催生了新的應用場景和商業(yè)模式。
行業(yè)大模型的涌現(xiàn)
如果說2023年是通用大模型誕生元年，2024年則是行業(yè)大模型的涌現(xiàn)之年。通用大模型普遍是AI技術能力大模型，擁有良好的計算能力和學習能力，但距離不同行業(yè)終端用戶的需求還存在著較大差異，無法實現(xiàn)精準定制。
行業(yè)大模型成為各行各業(yè)產品技術提供商追逐的熱點。行業(yè)大模型即利用大模型技術，針對特定數(shù)據(jù)和任務進行訓練或優(yōu)化，形成具備專用知識與能力的大模型及應用。與通用大模型相比，行業(yè)大模更專注于提高性價比、增強專業(yè)性并保障數(shù)據(jù)(特別是私有數(shù)據(jù))的安全性。
在實際應用方面，數(shù)字原生行業(yè)(如各類互聯(lián)網應用)是行業(yè)大模型應用的先行者，傳統(tǒng)行業(yè)中生產性服務業(yè)(廣告、金融等)進展相對快，而重資產行業(yè)(建筑、制造、能源等)進展相對慢。
安防作為一個特殊的行業(yè)領域，在AIoT技術的加持下，近些年，正在從傳統(tǒng)安防業(yè)務轉向場景數(shù)字化業(yè)務，千行百業(yè)的數(shù)字化應用需求，也更加強調了針對性行業(yè)大模型的必要性，這也是安防及AIoT企業(yè)陸續(xù)發(fā)力行業(yè)大模型的重要出發(fā)點。
從目前行業(yè)市場的情況看，和人工智能時代一樣，以海康威視、大華股份、宇視科技為代表的“安防+AI”企業(yè)以及以商湯、云從、依圖為代表的“AI+安防”企業(yè)依然是大模型時期的主流玩家。
?？档摹坝^瀾”、大華的“星漢”、宇視的“梧桐”，商湯“日日新”、云從的“從容”、依圖“天問”，這些大模型產品目前已經在企業(yè)的安防及非安防業(yè)務中發(fā)揮著重要作用，并且隨著終端行業(yè)用戶需求的不斷提出，實現(xiàn)著持續(xù)性的產品迭代。
一定程度上，大模型作為人工智能技術的集大成者，不僅改變著廠商產品的形態(tài)與功能，也在重塑著垂直行業(yè)的商業(yè)模式。
以安防行業(yè)為例，傳統(tǒng)的安防產品往往以“標準化產品”為主，難以滿足用戶日益增長的個性化需求。而行業(yè)大模型的出現(xiàn)，使得“定制化+系統(tǒng)集成+服務”的商業(yè)模式成為可能。企業(yè)可以根據(jù)客戶的具體需求，利用大模型進行深度定制，開發(fā)出符合特定場景的安防解決方案。這種定制化服務不僅提升了產品的市場競爭力，還增強了客戶粘性，為企業(yè)帶來了穩(wěn)定的收入來源。
MaaS模式成趨勢
這種服務模式即MaaS模式，模型即服務(MaaS，Model as a Service)，是指將人工智能(AI)算法模型以及相關能力進行封裝，以服務的形式對用戶提供，其核心目標是降低人工智能技術使用門檻，控制應用建設成本，簡化系統(tǒng)運維管理復雜度，提升人工智能技術的綜合應用效能，從而加速“人工智能+”進程。
MaaS成為大模型規(guī)?；涞氐拇呋瘎?。MaaS圍繞低技術門檻、模型可共享、應用易適配三大特性，提供包括平臺服務、模型服務、數(shù)據(jù)集服務、AI應用開發(fā)服務在內的全棧服務，一方面有助于解決模型服務規(guī)?；a面臨的成本高、技術門檻高等問題，另一方面幫助提升基于大模型的AI應用開發(fā)效率，適配企業(yè)規(guī)?；瘓鼍靶枨?。
AI產業(yè)正在經歷前所未有之大變革，通過MaaS將模型服務供給各行各業(yè)將成為大勢所趨。當前的MaaS落地主要集中于MaaS體系構建，未來將從模型服務水平提升、模型能力擴充、應用能力創(chuàng)新等方面進一步筑牢MaaS體系，為“人工智能+”廣泛落地提供便捷路徑。
可以預見，通用大模型+行業(yè)大模型協(xié)同將成為場景化落地的重要方式，通過將大模型的通識能力與小模型的專業(yè)能力相結合，使模型服務更加精準地滿足應用需求，為應用開發(fā)提供更強大、更靈活的AI能力。
隨著各行各業(yè)數(shù)字化轉型的加速，安防產業(yè)正呈現(xiàn)出從硬件銷售模式轉向以服務為核心的MaaS(Mobile as a Service)模式。MaaS模式通過提供移動設備及其相關服務的集成解決方案，為安防產業(yè)帶來了新的商業(yè)模式和增長點。
與此同時，新需求驅動安防產品、技術、方案交付方式的變革，同時也將帶來產業(yè)生態(tài)合作模式、業(yè)務領域的創(chuàng)新和突破。
結語
任何一項技術的螺旋上升，勢必將和行業(yè)應用融合生成產業(yè)新的風向和軌跡，而產業(yè)中的每個人，都將是這場變革的見證者。
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