工业AI下一站,海康威视正在把场景变成竞争力

场景，一道需要直面的数字化分水岭

过去和现在，大家谈工业自动化，数字化一直是长期话题，而在提起工业数字化时，更多的还是在谈设备、系统和平台。但随着下游用户需求的不断衍生和复杂，工业企业目前真正面对的问题正在变得更加具体，需要上升到更为系统性的层面。

所以，理性来看，当下用户最为关注的是产品质量的提高、设备停机的减少，到底有没有实现降本增效以及生产安全等这些问题。

根据麦肯锡、波士顿咨询等机构的数据显示，企业数字化转型失败率长期徘徊在70%-80%，据工业数字化转型研究院2026年初发布的调研数据，中国中小企业数字化转型整体失败率高达72%，其中制造业以74.2%的失败率位居各行业之首，超60%的数字化转型项目上线半年内陷入停滞。

转型有了，但没效果，数字化的价值并不在于技术本身，而在于技术进入场景之后，能否解决一个个真实的工业问题。当数字化逐渐深入工业现场，如何让一个个具体场景真正实现数字化，正在成为更值得关注的问题，海康威视近些年反复强调的场景数字化也顺应了这个趋势。

工业本身就是一个高度复杂且高度差异化的领域。不同行业之间的生产工艺不同，同一行业不同企业的生产流程也不同，甚至同一座工厂的不同产线、不同工位所面对的问题也是不尽相同的，尤其随着柔性制造、小批量、多品种生产的趋势加深，工业现场正在变得越来越复杂。

口号有了，那么让我们看看海康威视在场景数字化上有哪些成绩。

周知，从安防到智能物联，海康威视这些年一直在产品和方案方面推陈出新。据悉，海康威视目前所服务的市场覆盖90多个子行业、2000多个细分场景，旗下拥有海康机器人、海康睿影、海康微影等多家子公司，不同行业、不同客户的需求高度差异化。

那么，为什么海康威视能够打出差异化？除了长期的技术沉淀，我们认为，海康威视抓住了AI时代的纵深变革，通过物联感知、观澜大模型把技术真正做进场景、做深场景，并进一步将一个场景中的经验复制到更多场景，也是把技术真正转化为规模化的工业生产力。

“感知+AI”

海康威视交出的时代新答卷

谈起海康威视，我们先想到是安防摄像头，在这些领域海康威视处于绝对的领先地位，而细究发现，除了摄像头，海康威视还有更为全面的感知技术。

工业现场本身，是一个复杂的物理世界，设备运行状态可以通过声音、温度、振动体现，产品内部缺陷可能藏在肉眼无法看到的结构之中，人员操作是否规范则需要对动作和流程进行持续判断。

这意味着，单一的感知方式很难覆盖工业现场的全部信息。

海康威视目前已经构建起覆盖可见光、红外、音频、X光、毫米波、光纤、多光谱等多种模态的感知技术体系。换句话说，它并不只是“看见”工业现场，而是在尝试通过不同的感知方式，把物理世界中原本分散的多重信息尽可能完整地数字化。

这也恰恰就是场景数字化的第一步，因为只有场景感知，AI大模型才有进一步理解和判断的基础。

再来看看海康威视在AI上的步伐，事实上，海康威视在AI领域的布局比大众印象中要早很多，早在2006年海康威视就组建了算法团队，开始人工智能算法的研究。

2023年，海康威视正式发布观澜大模型，进一步将物联感知能力与大模型技术结合，推动AI能力向更复杂的场景理解与应用延伸。

海康威视以各种传感器作为“触角”，将可见光、音频、X光、毫米波、光纤等不同物理信号采集进数字空间，再通过AI进行分析、理解和跨模态融合，最终将分析结果反馈到实际场景之中。

感知解决的是数据采集，AI解决的是理解数据，“感知+AI”让海康威视在当下工业AI时代，仍保持着它的先进性。数据的采集和理解都是工业自动化转型不可或缺的能力，但AI要真正走向物理世界，还需要进行现实检验，这个检验就是我们一开始强调的场景。

从感知到AI，再到场景，三者并不是简单的技术相加，而是一条完整的产业价值链。

海康威视如何实现

技术到场景落地的验证闭环？

“物联感知+AI”，这条技术链路已经清晰，但真正的场景落地空口无凭，用户要的是所见即所得。从实际落地痛点来说，当前工业现场面对的难题主要在于复杂性、适配性和实效性，质量检测要求更高的识别精度，设备运维关注异常预警与连续检测，安全生产则需要更快的响应速度。

而在这些具体场景中，海康威视已经形成了一系列可验证的应用实践。

在生产管理环节，海康威视将AI应用于工业作业行为规范检测，识别员工操作是否符合规范，并且，针对不同的工位和作业流程，系统能够进行场景适配，新工件、新场景仅需1-8张图像注册即可完成适配，实现分钟级部署。相关方案已经覆盖海康威视在重庆、桐庐、武汉等基地的600多个核心工位。在理想汽车供应商继峰座椅的应用中，C型钉漏打率最低降至0.01%，这意味着，AI大模型不再只是生产现场的“观察者”，而是开始参与品质控制与流程管理。

同样，在面对传统视觉难以识别的内部缺陷时，海康威视则选择将X射线成像与AI识别相结合，率先实现折叠屏手机铰链自动检测、笔记本电脑内部装配错漏以及肉类残骨和异物智能检测等应用，从内部缺陷到异物异常，不同检测对象对成像、识别能力的要求并不相同，也考验着技术与具体工艺的结合能力。依托海康威视多年积累的视觉图像感知技术与 AI大模型技术，海康睿影可快速搭出智能化的X射线检测解决方案，高效响应各行业差异化需求，实现产品快速落地交付。

在设备运维与安全生产领域，海康威视利用光纤感知技术，结合声音、振动信息监测皮带输送机托辊运行状态，相关方案已应用于南京钢铁、镇江港、华新水泥等企业。根据海康观澜大模型白皮书介绍，在多个项目场景的实际应用中，显著提升了预警准确率，将误报数量降低了约70%。针对高温工业环境，海康威视的测温方案也应用于熔盐塔、化工火炬塔等特殊场景。

可以看到，无论是设备异常识别，还是复杂环境下的温度监测，海康威视的核心都在于让感知技术适应现场条件，让数据真正服务于生产决策。

对场景的把握，除了能攻克单一工业场景外，还在于如何适配不同的工业场景，面对不同行业的生产工艺、设备条件与管理要求。对此，海康威视给出的解决方案是通过对感知设备、算法模型和应用方案来进行组合与适配。而“物联感知+AI”技术底座更深层次的价值也在于此，它并非一套僵化的标准方案，而是一个能够持续更新、灵活适配的能力体系，那就是海康威视能根据不同客户的差异化需求，提供真正意义上的定制化服务。

定制化服务并不意味着每个项目都从零开始，它的背后仍然是多维感知技术、观澜大模型与垂直场景模型的积累，以海康威视现有的能力为基础，回到具体场景的差异化需求，再通过实际应用持续检验和优化。

智造社总结