近期，国内头部安防企业纷纷加大对 AI 大模型的研发投入，将大模型技术与安防业务深度融合，推动传统安防系统从 “被动响应” 向 “主动预判、智慧决策” 转型，行业智能化水平再上新台阶。
海康威视推出面向安防场景的专用大模型 “海康智脑大模型 V2.0”，该模型在通用大模型基础上，融入海量安防领域数据与专业知识，具备更强的场景适配能力。其核心突破在于实现 “多模态协同分析” 与 “复杂事件推理”—— 通过整合视频、音频、传感器等多源数据，不仅能精准识别单一场景中的异常行为，还能关联分析跨场景、跨时段的关联事件。例如，在城市轨道交通安防中，该模型可同时分析车站站台、车厢、出入口等多个区域的监控数据，当检测到某乘客在站台多次徘徊且刻意躲避监控，同时与此前某车站的财物丢失事件中的可疑人员特征存在关联时，系统会自动生成预警信息，并推送至地铁安保指挥中心，辅助工作人员提前介入处置，大幅提升案件侦破效率与安全防控的前瞻性。
大华股份则聚焦 “轻量化大模型落地”，发布 “大华星辰边缘大模型”，针对安防边缘设备（如智能摄像头、边缘服务器）的算力限制，通过模型压缩与量化技术，在保证核心功能的前提下，将模型体积缩减至传统大模型的 1/5，可直接部署于前端设备。该模型在中小商户安防场景中表现突出，如便利店安装搭载该模型的智能摄像头后，无需依赖云端算力，即可本地完成 “商品盗窃识别”“夜间异常闯入检测”“顾客滞留预警” 等功能。当检测到有人将商品藏匿于衣物却未结账时，系统会立即触发本地声光报警，并同步向店主手机推送实时画面，有效降低中小商户的安全损失与运营成本。
除头部企业外，专注于垂直领域的安防厂商也在探索大模型应用。例如，专注于工业安防的天准科技，研发 “工业安防大模型”，针对工厂车间的特殊场景，优化了 “设备异常状态识别”“人员违规操作检测” 等算法。在汽车制造车间，该模型可通过分析设备运行视频与传感器数据，提前 24 小时预测机床主轴的潜在故障；同时，能精准识别工人未佩戴安全帽、违规跨越安全护栏等行为，识别准确率达 98.5%，较传统算法提升 15 个百分点，为工业生产安全提供更可靠的技术保障。
不过，安防大模型研发仍面临挑战：一方面，安防场景数据的多样性与复杂性要求模型具备更高的泛化能力，部分细分场景（如恶劣天气下的户外监控）的数据稀缺，导致模型在这些场景中的性能受限；另一方面，大模型的算力消耗与成本较高，中小安防企业难以承担大规模研发投入。对此，行业正通过 “共建共享数据集”“算力集群租赁” 等方式应对，如中国安防协会联合多家企业搭建 “安防大模型公共数据集平台”，已累计开放交通、园区、工业等领域的标注数据超 1000 万条，降低企业研发门槛。
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