格隆汇4月17日丨海康威视(002415.SZ)于2023年4月15日召开业绩说明会，就“从今年以来，整个资本市场对AI大模型在一些细分垂直领域的落地和应用有非常多的关注，海康在视觉领域又有长期的耕耘和积累，从感知能力到数据到落地和应用，对产品的把握和理解等都有非常丰富的积累，海康研究院这边长期跟踪和探索落地行业最前沿的技术的结合，我们又有比较接地气的工程师的气质和文化，如何去看待这些跟我们相关度比较高的CV大模型，SAM模型，甚至到更广普的一些通用模型，对我们这个行业的发展，包括商业模式、竞争格局等带来的影响，我们有什么样的准备和应对”，公司表示，最近几年在人工智能领域，大模型是一个比较明确的技术发展趋势，因此我们研究院在几年前就开始研发视觉大模型技术。现在我们的大模型技术已经到了多模态大模型的研发阶段，我们的多模态大模型包括视觉、语音、文本等多模态信号的融合训练及处理。
为了支持大模型的研发，海康也自建了业内一流的数据中心，我们构建了千卡并行的训练能力，并且面向智能安防的场景，我们训练了百亿级参数的大模型，我们知道现在大模型的部署应用成本是较高的，所以面向这种部署应用成本较高的限制，我们在大模型的算法架构上进行了研发。在算法上我们基于基础大模型，研发了更高效的行业模型，在架构上我们应用云、边、域的智能物联系统架构，实现信息的多级处理，达到成本与效果的均衡。这类多模态的大模型的智能感知认知能力，使得我们的智能系统具备了更强的泛化能力，能够更好的去理解和响应用户的需求。目前我们的多模态大模型已经在我们的AI开放平台上上线，它使得我们能够更好的去理解现场更加复杂场景下的视频内容，使得我们视频信息的提取的精确度有了量级上的提升，另外它使我们数据标注的工作的自动化程度大幅的提升，标注的效率提升了一个量级。目前我们AI的开放平台已经在100多个行业的智能化的产业升级中获得了应用，并支持了15,000多家用户。
现在从大模型的发展趋势来说，现在大模型的研发在全世界是呈现一个百花齐放的态势，并且展示出很强的能力。我们认为在面向垂直领域应用的时候，结合高质量的领域数据及领域知识所训练的行业大模型，其性能及实施成本都会具有优势。举个例子来说，彭博社利用其在金融领域多年的积累，构建了500亿参数的BloombergGPT，该模型在金融领域取得了很好的效果。海康威视在智能物联领域具有20多年的积累，相信我们的大模型开发会给会为我们带来更多的优势，为用户提供更好的服务。
刚才您也提到了META发布的大模型，我们认为在AI领域过去有大量的技术开源，这种开源工作大幅度加速了这个行业的进步，降低了技术的门槛，提升了技术的下限。但是另外一方面，我们认为这个领域的应用，达到SOTA (State of the Art)的性能模型往往是需要一些专业的数据和领域知识的积累的。SAM模型在发布之初我们就关注到了，并且也进行了系统性的评测，我们的结果显示相对于我们专业领域的应用来说，它的性能跟我们的专业模型还是有一定差距的。
最后我们在人工智能领域方向是会持续的投入，我们也会高度的关注业界大模型的发展状况，积极的与国内的企业、高校、开源社区开展合作，共建良好的大模型生态，为我们的用户提供更好的服务。
