在人工智能應(yīng)用場(chǎng)景中，使用 CNN 類算法對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)和分析已經(jīng)是常見的做法，但傳統(tǒng)智能監(jiān)控設(shè)備長(zhǎng)期面臨誤報(bào)率高、復(fù)雜場(chǎng)景泛化能力不足等痛點(diǎn)。尤其在煙火、漏油/水、人員跌倒檢測(cè)等高危場(chǎng)景中，傳統(tǒng) AI 算法受限于模型泛化能力與實(shí)時(shí)性要求，難以滿足高密度、高動(dòng)態(tài)環(huán)境下的精準(zhǔn)識(shí)別需求。

對(duì)此，鯤云科技依托自研數(shù)據(jù)流 AI 芯片與大模型技術(shù)，升級(jí) AI 智能分析解決方案，通過大小模型協(xié)同、CNN-Transformer 融合架構(gòu)等前沿技術(shù)，推出一系列深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺算法混合的識(shí)別方案，實(shí)現(xiàn)“高精度識(shí)別+高并發(fā)響應(yīng)”的雙重突破，進(jìn)一步提升了 AI 視頻分析的實(shí)際應(yīng)用效果，降低 AI 應(yīng)用的落地和使用成本。

大小模型協(xié)同：性能與精度的黃金平衡

小模型如同“一線戰(zhàn)士”，專注端側(cè)實(shí)時(shí)響應(yīng)和檢出。在邊緣設(shè)備（如邊緣小站、一體機(jī)）中，鯤云科技采用輕量化小模型，針對(duì)固定場(chǎng)景（如睡崗檢測(cè)、人員跌倒）進(jìn)行優(yōu)化，確保低功耗、低延遲的實(shí)時(shí)推理能力，用較小的算力可以對(duì)大量的事件做實(shí)時(shí)檢出，對(duì)檢測(cè)目標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)問題做到盡量不漏報(bào)。

大模型則化身“高級(jí)長(zhǎng)官”，聚焦最終結(jié)果的高精度分析?；?ViT 架構(gòu)的大模型技術(shù)，通過海量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練與持續(xù)迭代，顯著提升對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的通用泛化能力，大大降低小模型對(duì)于通用概念理解不足造成的誤報(bào)，提升算法整體的準(zhǔn)確度。

鯤云 AI 智能分析解決方案的大小模型協(xié)同優(yōu)勢(shì)明顯。

在實(shí)際應(yīng)用過程中，小模型實(shí)現(xiàn)對(duì)人、車、環(huán)境、物體的實(shí)時(shí)感知和初步判斷，經(jīng)大模型進(jìn)一步判斷復(fù)核，剔除誤報(bào)和錯(cuò)誤檢測(cè)結(jié)果后上傳系統(tǒng)平臺(tái)，經(jīng)管理人員核實(shí)后跟進(jìn)處理，大幅降低事件處理成本。小模型的應(yīng)用可以保障高并發(fā)、低延遲、高檢出率，適用于高密度場(chǎng)景；大模型則可以通過全局特征提取與多模態(tài)融合，提升復(fù)雜場(chǎng)景的識(shí)別精度。兩者動(dòng)態(tài)協(xié)同，在同一個(gè)設(shè)備里就能夠?qū)崿F(xiàn)前端小模型快速響應(yīng)，保檢出不漏報(bào)，后端大模型復(fù)核修正，保效果減誤報(bào)。在不明顯增加算力成本的前提下，達(dá)到“前端不漏、后端不錯(cuò)”的實(shí)際檢測(cè)效果。

大小模型融合：性能與精度的雙重提升

除了模型協(xié)同外，鯤云科技還在方案中逐步迭代使用 Hybrid 算法方案，創(chuàng)新性地將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與 Transformer 架構(gòu)、深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)視覺算法深度融合，充分融合不同模型和算法的優(yōu)勢(shì)，并結(jié)合自研芯片架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)，從底層硬件到上層應(yīng)用進(jìn)行端到端的深度優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)精度和性能的雙重提升，大大增強(qiáng)了方案的覆蓋面和泛化性。

升級(jí)完成后，在業(yè)務(wù)端的實(shí)際效果提升顯著。在煙火檢測(cè)時(shí)，大大降低了監(jiān)控場(chǎng)景下對(duì)于亮斑、車燈等外觀類似物的干擾，準(zhǔn)確率提升超 20%，同時(shí)提升了對(duì)于異性火、異色煙的檢出。在漏油檢測(cè)場(chǎng)景中，通過大小模型深度融合大幅提升了漏油算法的魯棒性，不再受制于陰影、積水、臟污等干擾，誤報(bào)率下降超 10%。

AI 技術(shù)的真正價(jià)值不在于技術(shù)的先進(jìn)性，而在于能否切實(shí)解決實(shí)際問題。

目前，鯤云已將大小模型協(xié)同+融合的 AI 分析解決方案應(yīng)用在加油站、油田、化工等場(chǎng)景，以成熟的 CV 小模型推理實(shí)現(xiàn)全天候安全監(jiān)護(hù)，并由大模型推理對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行交叉互檢，確認(rèn)事件真實(shí)性后通知管理人員，降低 90%以上的事件處理成本，提升了煙霧火焰、人員行為、漏油等 400+算法的精準(zhǔn)度。

在業(yè)務(wù)應(yīng)用中，“大模型+小模型”的黃金搭檔正在為更多的行業(yè)領(lǐng)域賦能，鯤云將以場(chǎng)景實(shí)際需求為導(dǎo)向，持續(xù)優(yōu)化 AI 解決方案，持續(xù)深耕行業(yè)，攜手更多合作伙伴，助力千行百業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。