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大模型加持!能力躍遷,構(gòu)建海康威視公路數(shù)轉(zhuǎn)四大核心能力

2026-03-06 14:49:31來源:“??低暋蔽⑿殴娞?/span> 關(guān)鍵詞:??低?/a>公路基礎(chǔ)設(shè)施智能交通閱讀量:24657

導(dǎo)讀:相較于通用大模型,??到煌ù诡惔竽P屯ㄟ^參數(shù)精簡與結(jié)構(gòu)化蒸餾實(shí)現(xiàn)效能與成本的雙重突破,讓大模型在路網(wǎng)這類大規(guī)模、高密度感知節(jié)點(diǎn)的行業(yè)規(guī)?;渴鹁邆淞松虡I(yè)可行性。
  2026年3月5日,第十五屆智能交通市場年會在杭州開幕,??低暯煌I(yè)務(wù)部總經(jīng)理沈濤發(fā)表《賦能進(jìn)化-公路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動方案》主題演講,從介紹業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累、??荡竽P腕w系,到構(gòu)建公路數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四大核心能力,以及重點(diǎn)場景實(shí)踐落地,全方位分享了海康威視公路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行動方案,為行業(yè)智慧擴(kuò)容與安全增效工作提供??到夥?。
 
  十五年深耕積淀: 海康與行業(yè)同頻,完成戰(zhàn)略躍遷
 
  從2010到2025年,國家高速公路網(wǎng)歷經(jīng)了從規(guī)?;ㄔO(shè)到高質(zhì)量智慧化運(yùn)營的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型,??低曇惨宦废喟?、同步進(jìn)化。十五年來,??低曂瓿闪藦幕A(chǔ)視頻采集到多模態(tài)人工智能深度應(yīng)用的技術(shù)躍遷,業(yè)務(wù)形態(tài)從單一前端產(chǎn)品交付升級為全棧式行業(yè)數(shù)字化解決方案提供,實(shí)現(xiàn)了從硬件供應(yīng)商到基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化解決方案引領(lǐng)者的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變。
 
  如今,全國超13萬公里高速公路都留下了??低暤挠∮洠夹g(shù)、產(chǎn)品與業(yè)務(wù)的深度滲透融合,讓??低暤姆桨概c行業(yè)發(fā)展高度兼容。
 
  海康觀瀾大模型: 聚焦業(yè)務(wù)場景,打造垂類高性價(jià)比模型
 
  在大模型浪潮下,??低暰珳?zhǔn)錨定行業(yè)場景,構(gòu)建具有更多模態(tài)、更懂行業(yè)場景、更易部署等優(yōu)勢的大模型體系。
 
  強(qiáng)化跨模態(tài)感知能力,實(shí)現(xiàn)視覺信號與多維物聯(lián)感知的深度融合,提升全要素感知精度。
 
  堅(jiān)持業(yè)務(wù)驅(qū)動,深度解析行業(yè)邏輯,打造適配交通業(yè)務(wù)場景的垂類大模型,保障方案落地的實(shí)用性。
 
  依托??低曉谟布?、軟件與算法模型領(lǐng)域的全棧整合優(yōu)勢,構(gòu)建云邊端協(xié)同的系統(tǒng)優(yōu)勢。
 
  聚焦工程化交付與經(jīng)濟(jì)性,以工程化交付為目標(biāo)開展模型優(yōu)化,持續(xù)追求極致的性價(jià)比與落地可行性。
 
  相較于通用大模型,??到煌ù诡惔竽P屯ㄟ^參數(shù)精簡與結(jié)構(gòu)化蒸餾實(shí)現(xiàn)效能與成本的雙重突破,讓大模型在路網(wǎng)這類大規(guī)模、高密度感知節(jié)點(diǎn)的行業(yè)規(guī)?;渴鹁邆淞松虡I(yè)可行性。
 
  四大核心能力: 從技術(shù)積淀到業(yè)務(wù)落地,實(shí)現(xiàn)價(jià)值躍升
 
  依托AIoT技術(shù)體系、全面的產(chǎn)品體系,圍繞公路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型任務(wù)、場景特點(diǎn),??低晿?gòu)建四大核心能力,破解行業(yè)場景頑疾、提升業(yè)務(wù)效能,深度驅(qū)動公路基礎(chǔ)設(shè)施的智慧擴(kuò)容與安全增效。
 
  單產(chǎn)品設(shè)計(jì)融合能力
 
  以場景定義產(chǎn)品,通過技術(shù)創(chuàng)新、專屬結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和多感知技術(shù)融合,深度適配公路各場景核心需求。大燈抑制系列解決公路主線夜間監(jiān)控成像難題,隧道自清潔相機(jī)破解隧道高灰塵、油污附著等設(shè)備維護(hù)痛點(diǎn),融合視頻+雷達(dá)/紅外/GNSS等技術(shù)的各類設(shè)備,大幅提升復(fù)雜場景下的感知精度與綜合能力,確保產(chǎn)品真正貼合實(shí)際應(yīng)用需求。
 
  前端多設(shè)備聯(lián)動能力
 
  單產(chǎn)品的極致優(yōu)化在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中仍存在局限性。通過在特定場景下構(gòu)建多設(shè)備組合,利用空間協(xié)同與邏輯聯(lián)動能力,實(shí)現(xiàn)對更復(fù)雜業(yè)務(wù)需求和場景痛點(diǎn)的系統(tǒng)化設(shè)計(jì)與解決,能有效消除單產(chǎn)品固有的感知盲區(qū)。例如通過空間協(xié)同解決長距離擁堵判定、螞蟻排隊(duì)情況下的車輛識別等問題;通過邏輯聯(lián)動解決ETC蹭卡逃費(fèi)等問題。
 
  前-后端協(xié)同能力
 
  構(gòu)建前-后端能力的深度協(xié)同應(yīng)用體系,通過算力資源的彈性調(diào)度與業(yè)務(wù)邏輯的跨端耦合,最大化釋放基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控資產(chǎn)的綜合效能。例如將實(shí)時(shí)交通事件檢測與非實(shí)時(shí)設(shè)施病害檢測錯(cuò)峰調(diào)度,最大化利用算力資源;依托前端邊緣計(jì)算保障突發(fā)事件的檢出率與及時(shí)性,后端通過大模型復(fù)核過濾誤報(bào),大幅提升交通事件檢準(zhǔn)率,并結(jié)合業(yè)務(wù)策略實(shí)現(xiàn)對同類報(bào)警的聚合等,整體提升應(yīng)用成效。
 
  后端應(yīng)用與AI技術(shù)融合能力
 
  深度釋放??荡竽P图夹g(shù)價(jià)值,將AI能力全面融入后端各類應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)視頻點(diǎn)位智能打標(biāo)、智能調(diào)閱、事件智能輔助處置、智能問數(shù)等,替代傳統(tǒng)人工標(biāo)注、線下查閱、繁瑣錄入等低效操作,讓視頻調(diào)閱更便捷、事件處置更高效,大幅提升應(yīng)用交互的智能性與整體工作效率。
 
  60+方案 公路重點(diǎn)場景廣泛覆蓋
 
  技術(shù)創(chuàng)新的最終歸宿,是服務(wù)行業(yè)全場景發(fā)展。??低曇灾攸c(diǎn)業(yè)務(wù)場景深耕為突破點(diǎn),通過模塊化方案沉淀,已打造60+數(shù)字化場景方案,逐步構(gòu)建起覆蓋公路全域的數(shù)字化方案矩陣。尤其在基礎(chǔ)設(shè)施智慧擴(kuò)容與安全增效兩大方向,直擊收費(fèi)站、隧道、邊坡、橋梁、服務(wù)區(qū)等重點(diǎn)場景痛點(diǎn),助力公路數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。
 
  ??低暽罡奉I(lǐng)域十五載,未來,將繼續(xù)立足公路場景本質(zhì)需求,深化物聯(lián)感知+AI技術(shù)的融合應(yīng)用,持續(xù)優(yōu)化場景化產(chǎn)品與解決方案,推動跨領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)融合,以技術(shù)創(chuàng)新持續(xù)推動公路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化進(jìn)化,為“人工智能+交通運(yùn)輸”高質(zhì)量發(fā)展注入持續(xù)動能。
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