超高清攝像頭已廣泛覆蓋城市交通、產業園區、商業綜合體等場景，視頻成為安防防控與運營決策的核心數據基座。但數據洪流背后暗藏“存儲困局”：調研顯示，約70%的監控視頻為靜止或低價值畫面，與有效內容混存不僅造成存儲資源浪費，更推高了硬件采購與機房運維的綜合成本。

作為安防行業技術演進推動者，?？低暥嗄陙硪?/span>“挖掘視頻核心價值”為錨點，持續引領行業創新。近日發布的觀瀾編碼新技術，憑借對行業的深刻洞察與AI驅動的精準編碼邏輯，打破“畫質與存儲效率不可兼得”的行業魔咒，為千行百業提供“降本不降效”的存儲優化方案。

技術積淀：實戰淬煉核心能力

?？低晫σ曨l價值的挖掘源于多年來的技術迭代和項目實戰：

2015年率先將深度學習算法融入前端設備，開啟安防AI時代。

2017年推出AI Cloud三級架構，破解“算力分散、協同不足”痛點，為AI落地提供了有力支撐。

2018年推出AI開放平臺，幫助零算法基礎客戶開發專屬行業算法，促進視頻感知技術和產業應用的深度融合。

2021年海康威視正式投入觀瀾大模型研發，構建“基礎-行業-任務”三級體系，筑牢視頻理解算法根基。

從“看得見”的基礎感知到“看得清”的精準呈現，再到“看得懂”的深度解讀，海康威視的核心進化聚焦五大維度：

· 從圖像結構化標簽升級為視頻深度語義理解。

· 從單場景判別式模型迭代為視覺多模態大模型。

· 從端側分布式算力轉向云邊側規?；懔Σ渴?。

· 從人、車等核心目標識別拓展至全品類長尾物體覆蓋。

· 從標簽式篩選升級為語義化人機多模態交互。

多年來，海康威視服務全球數百萬客戶，深耕交通、金融、園區、醫療等全場景。正是這種“源于實踐、用于實踐”的技術迭代，為觀瀾編碼技術的誕生奠定了堅實基礎。

技術升級：AI賦能打破瓶頸

行業主流的傳統編碼技術，雖能通過動態調整壓縮力度實現30%~70%的存儲優化，但存在明顯局限：基于物體動靜狀態的識別易誤判非關鍵動態物體（如風吹樹葉、飛鳥等），光線變化也會影響效果，僅適用于倉庫、樓道等簡單靜止場景。

海康威視觀瀾編碼技術融合觀瀾大模型深度理解能力與像素級分割技術，構建“智能識別-精準ROI分割-差異化編碼”全鏈路優化體系，實現存儲與畫質的雙重協同。

實測數據：存儲效率顯著提升

大模型助力，數智升級

在自研觀瀾視覺大模型的加持下 ，可對人、車、非機動車等高價值關鍵目標進行精準解析，識別準確率較傳統算法大幅提升，最高可同時支持64個目標的識別。

通過精細化ROI保護分割技術，精確分離前景目標與背景區域：前景采用常規編碼保障細節完整，背景實施高效壓縮降低存儲占用，最終輸出符合標準的合規碼流，兼顧畫質與效率。在保證人機非目標質量相當的前提下，碼率節省20%~90%。

場景感知，動態適配全場景

?？低曈^瀾編碼技術以“場景感知”為核心，構建動態適配的智能編碼體系，依托動態與靜態感知協同運作：

·動態感知：實時捕捉場景運動幅度與細節密度，按最大碼率MaxBps百分比分配資源，保障復雜場景畫質無損。

· 靜態感知：對靜止或低動態畫面采用重復幀編碼，單幀僅需幾十字節，最大化優化存儲成本。

以園區出入口場景為例：早高峰高碼率還原細節，晚間50%平衡畫質與效率，凌晨10%壓縮最大化省存儲。通過場景復雜度動態適配，實現編碼資源精準配置。

觀瀾編碼，省錢省電省空間

以2000路規模1080P@2Mbps，90天存儲為例，相較于傳統編碼，觀瀾編碼方案實現硬盤數量節省60%，機房空間節省60%，5年電費節省50%，大幅降低項目成本，真正實現“降本不降效”。

從深度學習落地到全結構化數據應用，再到觀瀾編碼技術發布，?？低暿冀K以“讓視頻產生更大價值”為初心，推動安防行業從“被動記錄”向“主動智能”演進。通過AI與編碼的深度融合，讓視頻數據從“海量冗余”變為“精準高效”，為千行百業智能升級注入新動能。

目前，觀瀾編碼技術已應用于前后端產品，并將于近期進行產品發布，敬請期待！