智能载体如何拥有理解物理世界的能力？智能物联龙头直面AI落地关键问题

智能载体如何更好地像人类一样拥有理解物理世界的能力？这是当前AI落地仍面临的一大关键问题。依托“物理世界数字化”的入口之一，即大量的物联感知设备，全球智能物联龙头海康威视（002415.SZ）在不断探索破解这一问题。

在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）期间，《海康观澜大模型白皮书（2026版）》正式发布。过去几年，海康威视一直在AI大模型上持续投入，观澜大模型则正式发布于2023年。

作为源自物理世界的大模型，海康观澜大模型致力于更好地理解真实世界，可处理视频、图像、语言、音频、X光、毫米波等丰富的物联感知信息，并针对行业应用进行垂类适配和调优，服务千行百业。据最新介绍，海康观澜大模型技术体系覆盖“基础大模型-垂类大模型-大模型产品-行业应用”，具备“多快准省”的系统性优势。

例如，其中的“多”即体现在对物理世界的全面感知和对行业需求的广泛覆盖：在模态方面，构建了视觉大模型、X光大模型、毫米波大模型、语言大模型等完整的物联感知能力矩阵；产品方面，已发布上千款大模型软硬件产品，覆盖云边端全域；

场景方面，深耕90多个垂直行业、2000多个场景，沉淀了600多种智能化解决方案。 又例如“准”，海康威视称，这主要来自信号质量、模型精度与软硬件系统的协同提升。截至目前，周界防范误报率降低90%以上，工业微孔缺陷检出率达99.99%，安检场景下X光安检检出率达97%以上。

值得关注的是，海康威视还着重提出，垂类大模型更“懂行”，可高性价比适配各类场景。基于基础大模型，海康威视面向特定领域深度注入行业知识和业务Know-how，已形成了覆盖安全生产、工业制造、连锁巡检、园区、公共安全、城市治理、交通管理、自然灾害监测、基础设施巡检等领域的系列垂类大模型。

相比通用大模型，垂类大模型训练推理成本更低，可快速、高性价比地适配各类场景。以工业制造领域目前落地情况来看，海康威视的工业大模型覆盖产线作业SOP检测、工业质检、工业测温等核心环节，助力提质、增效、降本、安全。

例如，通过海康睿影X光缺陷检测系列产品，深度服务于电子、新能源、半导体、汽车、食药品等多个行业，在电子缺陷检测领域，可以微米级自动识别电路板焊接气泡缺陷，检出率高，误判率＜1%，适应多种缺陷检测场景；

工业测温大模型则显著提升极端工况下的测温精度，有效抑制强水汽、风沙等环境干扰，确保3200℃高温工艺监测“看得清、测得准”；同时支持最小35μm微小目标的精准捕捉，并将远距离测温能力从传统50米拓展至300米，突破距离瓶颈，为工艺生产、产品研发及新能源发电等场景提供了更可靠、更精细的温度采集保障。

AI深入物理世界的实践路径仍在不断摸索。海康威视方面称，这些创新的不断落地，标志着AI正逐步嵌入社会、产业当中，真正助力千行百业在智能化转型的深水区找到升级路径。