WAIC 2026观察：海康威视首秀背后的物理AI进化论
海康威视WAIC首秀：重新定义物理世界的AI标准
2026年的盛夏，世界人工智能大会（WAIC）的聚光灯下，智能物联巨头海康威视带来了其首次深度亮相。这不仅是一场技术的盛宴，更是一次关于“AI如何落地物理世界”的产业样本展示。面对大模型从云端向物理世界延伸的趋势，海康威视通过其“观澜大模型”体系，展示了从感知、交互到决策执行的完整闭环能力，折射出AI在物理世界中规模化落地的新标准与新路径。
物理AI的硬标准：“多快准省”
与互联网文本相比，物理世界的数据环境显得异常复杂。光照变化、环境干扰、设备状态差异以及人类行为的不可预测性，使得直接套用互联网AI模式面临巨大挑战。为此，海康威视在现场提出了物理AI落地的核心指标：“多、快、准、省”。
多维感知的广度（多）
构建多维感知矩阵是第一步。除了传统的可见光视觉，海康威视的感知技术已覆盖红外、X光、毫米波、音频及多光谱等十余种物理传感技术。例如，在边坡监测场景中，通过视频、卫星或雷达数据的交叉验证，显著提升了检测的准确性；在气体泄漏监测中，融合激光与气云成像技术，微漏识别率可达90%以上。
场景适配的速度（快）
依托观澜大模型的零样本和小样本理解能力，海康威视将场景适配周期从月级缩短至半天。仅需数张至数十张目标样本微调即可完成新场景的部署，大幅降低了碎片化行业的试错成本。
认知理解的深度（准）
系统正在从“看见”进化为“看懂”。以安全作业为例，系统不仅识别人员位置，还能结合空间逻辑分析动火作业的票据、气瓶间距和防护装备。这一进步将周界防范误报率降低90%以上，工业微孔缺陷检出率达到99.99%。
经济可行的落地（省）
坚持端边云协同控制成本是其关键策略。简单场景端侧解决、复杂任务云端承担的部署哲学，配合模型压缩与推理优化技术，即使在无网无电等特殊环境下也能有效降低传输成本和硬件配置压力。
全产品线重构：软硬件的深度融合
此次WAIC展出的上千款大模型产品中，最显著的特征是大模型对传统智能物联软硬件体系的重写。
前端设备正在进化为“现场智能体”。摄像机不再仅仅是记录工具，而是具备了现场推理能力的智能终端。海康威视已将端侧大模型参数量从早期的0.3B提升至2B。通过软硬协同设计，这些设备实现了从规则编写到自然语言指令交互的升级，并能主动联动声光、门禁等设备形成处置闭环。
后端数据也变成了可检索的“视频数据库”。针对视频检索难的问题，海康威视推出了基于图文多模态大模型的“文搜”系列产品。用户可通过自然语言（如“穿蓝色上衣背背包的人”）秒级定位视频片段。该产品发布一年内销售约10万套，且海外出货数量与国内基本持平，显示出同步起量的市场趋势。
软件系统则走向“智能体调度”。海康威视构建了“1+3+X”的大模型软件体系。在应急指挥等复杂场景中，智能体能够自适应调用系统工具。在宁夏应急厅的实战项目中，接入智能体后突发事件接报响应时效提升约45%，信息处理与系统操作效率提升约83%。ChatBI数据分析智能体则让非专业人员通过自然语言即可完成数据建模与报表生成，数据分析效率提升超80%。
产业启示：拼的是“贴地飞行”的能力
海康威视在WAIC上的表现，揭示了物理AI发展的三个关键底牌：
- 丰富的感知产品矩阵：物理世界的数字化第一步是高质量信号的获取，多维感知构成了物理AI不可或缺的触角。
- 扎根行业的场景知识：在深耕90多个垂直行业的过程中积累的场景理解力，使得技术能够精准转化为解决客户痛点的生产力。
- 软硬协同的闭环优势：打通“数据采集-分析决策-执行动作”的全链路，形成数据飞轮。
据悉，海康威视近六年累计投入研发费用594.54亿元，研发及技术服务人员占总人数近50%。截至2025年底，公司拥有授权有效专利12981万件。
大模型的下半场，竞争焦点正从参数规模转向现实世界的执行力。对于AI从业者和创业者而言，谁能像海康威视此次展示的这样，在物理世界中实现高效、低成本且可靠的“贴地飞行”，谁就能在产业AI的浪潮中占据先机。