格隆匯4月17日丨海康威視(002415.SZ)於2023年4月15日召開業績説明會，就“從今年以來，整個資本市場對AI大模型在一些細分垂直領域的落地和應用有非常多的關注，海康在視覺領域又有長期的耕耘和積累，從感知能力到數據到落地和應用，對產品的把握和理解等都有非常豐富的積累，海康研究院這邊長期跟蹤和探索落地行業最前沿的技術的結合，我們又有比較接地氣的工程師的氣質和文化，如何去看待這些跟我們相關度比較高的CV大模型，SAM模型，甚至到更廣普的一些通用模型，對我們這個行業的發展，包括商業模式、競爭格局等帶來的影響，我們有什麼樣的準備和應對”，公司表示，最近幾年在人工智能領域，大模型是一個比較明確的技術發展趨勢，因此我們研究院在幾年前就開始研發視覺大模型技術。現在我們的大模型技術已經到了多模態大模型的研發階段，我們的多模態大模型包括視覺、語音、文本等多模態信號的融合訓練及處理。

為了支持大模型的研發，海康也自建了業內一流的數據中心，我們構建了千卡並行的訓練能力，並且面向智能安防的場景，我們訓練了百億級參數的大模型，我們知道現在大模型的部署應用成本是較高的，所以面向這種部署應用成本較高的限制，我們在大模型的算法架構上進行了研發。在算法上我們基於基礎大模型，研發了更高效的行業模型，在架構上我們應用雲、邊、域的智能物聯繫統架構，實現信息的多級處理，達到成本與效果的均衡。這類多模態的大模型的智能感知認知能力，使得我們的智能系統具備了更強的泛化能力，能夠更好的去理解和響應用户的需求。目前我們的多模態大模型已經在我們的AI開放平台上上線，它使得我們能夠更好的去理解現場更加複雜場景下的視頻內容，使得我們視頻信息的提取的精確度有了量級上的提升，另外它使我們數據標註的工作的自動化程度大幅的提升，標註的效率提升了一個量級。目前我們AI的開放平台已經在100多個行業的智能化的產業升級中獲得了應用，並支持了15,000多家用户。

現在從大模型的發展趨勢來説，現在大模型的研發在全世界是呈現一個百花齊放的態勢，並且展示出很強的能力。我們認為在面向垂直領域應用的時候，結合高質量的領域數據及領域知識所訓練的行業大模型，其性能及實施成本都會具有優勢。舉個例子來説，彭博社利用其在金融領域多年的積累，構建了500億參數的BloombergGPT，該模型在金融領域取得了很好的效果。海康威視在智能物聯領域具有20多年的積累，相信我們的大模型開發會給會為我們帶來更多的優勢，為用户提供更好的服務。

剛才您也提到了META發佈的大模型，我們認為在AI領域過去有大量的技術開源，這種開源工作大幅度加速了這個行業的進步，降低了技術的門檻，提升了技術的下限。但是另外一方面，我們認為這個領域的應用，達到SOTA (State of the Art)的性能模型往往是需要一些專業的數據和領域知識的積累的。SAM模型在發佈之初我們就關注到了，並且也進行了系統性的評測，我們的結果顯示相對於我們專業領域的應用來説，它的性能跟我們的專業模型還是有一定差距的。

最後我們在人工智能領域方向是會持續的投入，我們也會高度的關注業界大模型的發展狀況，積極的與國內的企業、高校、開源社區開展合作，共建良好的大模型生態，為我們的用户提供更好的服務。