激荡的2024智能安防，正全方位革新产业链、价值链以及场景化的智能体验，驱动千行百业数字化转型。
很难相信， ChatGPT推出仅一年的时间就将生成式AI推向主流后，短短时日间，几乎所有科技巨头都登上了大模型发展的时代列车。
大模型井喷式涌现，运行在更多终端和产业层面。
千行一面，国内安防大模型厂商，从去年年初的激动兴奋与积极筹划布局，到年中争先发布大模型产品，再到年底开卷商业化应用。在智能牵引下，智能安防对大模型的探索似乎已经走向正轨，也在逐渐接受大模型所带来的种种变革。
2024年或是大模型从技术胚胎走向应用落地的关键一年，时与势下，是时候和有必要来一“货真价实”态度太审视大模型对于智能安防的点滴与远方。
大模型正在颠覆
安防底层逻辑和运营体系
安防是AI规模化应用落地的起点，大模型时代安防是又一个起点。
大模型是AI其一，是对于传统机器学习的再进化。相较于过去几年常见的机器学习模型精度瓶颈明显，复杂场景识别受限。
由于数据量不足、特征提取能力不足、模型复杂度不足、计算资源有限等问题，传统机器学习模型往往精度有限、难以处理大规模的数据。
当在复杂环境中存在干扰因素时，识别效果往往大打折扣，这就是智能摄像机在黑暗之时，一众品牌其识别能力就立判高下。
除了传统AI视觉精度易受场景所限之外，模型开发成本也是不得不重视问题。
所以，几年前百度AI大脑、极视角、华为的算法商城、共达地的算法工厂等一众AI开源工具，都是大模型的雏形。
AI大模型正在颠覆安防底层逻辑和运营体系，从研发到产品化流程中，有了预训练大模型，用户需求端到端的时间以及成本会被极大压缩。
一方面，用大模型技术替代过去小模型，可以极大压缩生产过程周期，降低算法研发成本，让客户更快享受到技术的红利。
比如，当用户要做一个“骑电瓶车不戴头盔”的需求时，AI公司需要先收集数据做训练，需求提出到满足，至少一到两个月。
有了预训练大模型后，只需输入“骑电瓶车不带头盔”的指令，就能生成算法，一周时间即可达到之前一两个月才有的效果，并且时间越长，模型精度越高。
对于运营体系的颠覆，可以从大模型本身的通用性能来看，好比放之四海而皆准，可以广而复制又能实际解决客户运营流程的全体系需求。
在运维市场，当设备出现问题时，操作员只需要通过语音或者文字指令告诉大模型问题的类型和具体情况，大模型就可以根据自己的知识库和算法来自动判断问题的严重程度，并提供相应的解决方案。
如果需要更换零部件或者派遣工程师前往现场解决问题，大模型也可以根据实际情况自动安排相关工作。这样一来，整个维修过程就变得更加高效、快捷，大大减少了人工干预的时间和工作量。
在煤矿领域，一个大模型可以覆盖煤矿的采、掘、机、运、通、洗选等业务流程下的1000多个细分场景，让更多的煤矿工人能够在地面上作业，不仅能让煤矿工人的工作环境更加舒适，而且可以极大地减少安全事故。
在智能家居领域，大模型可以作为智能家居的入口之一，通过与天智能音箱、智能锁、智慧屏、智能摄像机头、扫地机器人等产品的结合，为用户提供更加智能化的家居体验。
在电商行业，可以提升渠道体验，提高渠道效率，进而影响线上渗透率的提升，改变用户的消费习惯。通过接入落地，有可能改变电商流量结构及场景构成，影响整体的运营策略和打法。同时，图文、视频的UGC生成工具得到优化，平台商家运营效率可得到提升。
综上从底层逻辑来看，大模型其实改变了社会生产力和生产关系，它所展现出来的效率效果不可同日而语。
基于大模型，小而美的东西越来越多，像原来构建一个业务场景，过去少说也得二三十个人，现在可能几个人的公司就可以做类似的场景，这是生产关系和生产力上的变化。
在大模型之下，不是在一个个垂直领域解决问题，而是用模型解决某个垂直行业多个下游任务的模型和应用场景，带来体系化的解决方案，用户体验和效率就有极大提升，这也是这一代技术相较上一代技术的巨大变化。
被大模型再造的安防
多种能力已见长、终须熔炉耐火煎，大模型的安防新时代悄然而至。
这其实是一个较为被动的商业化过程，趋利避害、顺应时代，因为大模型会让机器会越来越聪明，能够干的事越来越多，效率会越来越高。
大模型在安防领域的潜能是巨大的，它可以为安防应用提供更多的可能性和创新性。
例如，生成式AI可以根据操作员的需求，生成更清晰、更细致、更有用的视频图像，以帮助操作员更准确、更有效地识别和分析场景中发生的事件；生成式AI也可以根据客户的询问，生成更友好、更合理、更有价值的回应，以提升客户的满意度和信任度；生成式AI还可以在软件开发方面发挥作用，为安防系统提供更优化、更高效、更安全的代码和算法。
技术飞天时，应用也要入地，否则空中楼阁只能昙花一现。所以，从过往AI视觉企业层出不穷又黯然离场的历史经验为鉴，来知兴替。
大模型在现阶段必然有其应用天花板与技术上限，与AI出现时类似。
在AI大模型应用部署上，华为技术有限公司科学家胡善勇也提出:由通用大模型向专业行业大模型演进，需要投入高昂的算力成本、数据成本、算法成本以及人力成本，这与狭窄行业应用对应的商业价值和商业收益不成正比，因此目前来看，面向行业大模型还难以形成正向的商业应用闭环，需要企业持续不断地试错与投入。
在大模型的安防落地过程中，存在许多问题。
首先，大模型通常是在公开的语料数据上进行训练的，因此在行业方面相对较弱。
本质上，它是一个在通用知识上非常充裕、能言善辩，但在领域知识和认知方面相对薄弱的选手。对于工程落地的领域问题，它缺乏解决的能力，在知识层面上相对欠缺。
其次，涉及到黑盒可解释性。
在许多领域应用中，我们需要大模型是可信、可解释和可追溯的。
然而，大模型本身的黑盒效应会导致许多应用在过程中受到阻力，即使它在完成过程中表现良好，但因为它具有张冠李戴和幻觉的问题，一旦出现问题，其危害程度就会非常高。
最后，涉及到数据的合规性。
这也是为什么国家成立了数据局，各地成立了数据中心，并在上海、北京、深圳和浙江设立了数据交易所。数据的合规性和数据本身的意识形态，都非常重要。
值得一提的是，被大模型改造的安防行业，如一个盘根错节的大树，每一个分支都枝繁叶茂，也就是应用场景碎片复杂。比如在智慧警务中就不得不面对不同警种个性化需求且高效协同与互联互通。
大模型加速安防产业数字化转型成为大势，大模型+大算力+大数据成为技术主导路线，逼近人机交互环境下的有限度通用智能，对算力、研发等工程化能力提出更高要求。
同时，海量专用小场景应用也正在更深入与行业核心业务结合。
漫长的安防大模型之旅
应用可大可小，技术能上天入地，仿佛又梦回到2016年人工智能元年那种对于新技术物种的万般期待与满心欢喜。
大模型是属于这个时代的，被重新再造后的安防之旅是大模型万箭齐发时必然有瞄准靶心之处。一击即中的安防市场是大模型快速落地、快速商业变现，技术高低与商业落地不谋而合的可控射程。
智能安防大模型在深度化、产业化、垂直化、深度定制的方向一路狂飙，诚然这是一个漫长的探索岁月，从一个阶层跃上另一个技术阶层，其间必有波折。品悦这些时光也是沿途风景，最终达到无限智能的新时代。
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