2025年初，DeepSeek R1的问世无疑在AI领域投入一枚重磅炸弹，其凭借系统性工程创新，显著提升了大模型训练与推理效率，降低了大模型的开发与部署成本。同时，通过开源策略有效降低了行业技术门槛，加速了技术迭代和生态建设。DeepSeek的一系列创新优势将助力打造更广泛的应用场景，加速商业化落地，并引发各行业领域的争相接入和拓展应用。作为人工智能产业化实践的标杆行业，安防行业一直是AI应用落地的先行者。近两年来，随着大模型时代的开启，安防行业再次站在了技术应用的前沿，基于DeepSeek构建的安防行业大模型在相关业务应用中显现出巨大的价值，加速推动行业向智能化与数字化转型发展。

　　本期《高层访谈》采访高新兴科技集团股份有限公司（以下简称高新兴）中央研究院院长王祥雪博士，围绕DeepSeek给安防行业带来的应用价值、深刻变革、落地困难和叠加DeepSeek的安防行业大模型创新应用及高新兴应用实践等内容作了详细解读，以飨读者。

　　《中国安防》：随着DeepSeek的爆火，安防行业积极接入和拓展应用，DeepSeek对安防行业智能化发展会产生哪些影响和变革？其在哪些方面可以很好适配安防需求？

　　王祥雪：DeepSeek正在重塑安防行业格局，驱动行业进行深层次变革。在DeepSeek出现前，大模型在安防领域的应用面临诸多限制，例如模型参数规模庞大导致算力需求过高，使得部署成本居高不下；同时，现有模型的性能与安防场景实际需求也存在适配性不足的风险。DeepSeek通过技术创新突破原有技术壁垒，显著降低了算力需求与部署成本，使得模型与算力资源的获取更加容易且成本可控，行业小微企业也有能力搭建大模型，从而加速推动安防行业从传统的人工智能阶段向更高阶的智能阶段跃迁。同时，针对安防场景受限于数据应用的情况，DeepSeek凭借多模态大模型算法，能够更好地生成和处理复杂数据，进而提升安防行业在复杂场景或少样本场景中的应用能力。DeepSeek的核心价值在于能有效解决算力、算法和数据等问题，为安防行业的智能化发展提供强大的技术支持。

　　从DeepSeek与安防行业深度融合应用实践可知，未来其技术能力可在多方面适配安防需求。在行为分析方面，能对监控场景中的人员行为进行分析和理解，及时发出警报；在目标检测与跟踪方面，能够精准检测和实时跟踪监控画面中的人、车、物等目标。另外，还可用于人群密度估计、车辆识别与交通流量监测、多摄像头协同分析、实时预警与应急响应以及长期数据分析与趋势预测等场景。随着技术的不断进步和创新，DeepSeek有望在更多安防细分场景中发挥重要作用。

　　《中国安防》：当前，安防企业在DeepSeek接入和拓展应用方面处在怎样的阶段？呈现怎样的发展态势？有哪些新突破？

　　王祥雪：当前安防行业与DeepSeek的技术融合及场景拓展仍处于探索阶段，已经呈现出蓝海即红海的发展趋势，在技术探索期即呈现高度竞争态势。尽管业内企业加速接入大模型技术，但技术门槛依然存在，仍需依托知识库、智能体及工具插件等进行完整的架构设计。此外，企业还需在数据、知识和行业理解等方面不断提升，以实现良好应用效果。

　　DeepSeek与安防行业的融合创新突破主要体现在横向能力拓展和纵向场景深化两个维度。在横向能力拓展层面，众多安防企业基于DeepSeek推出了一体机等产品，通过增加外挂知识库，为客户提供基于知识库的问答服务。例如，在司法领域，提供法律法规问答、操作指引问答；在交通场景中，提供交通事件处置量罚的问答，为客户提供指引和参考建议。通过此类横向能力的拓展，显著提升一线人员的业务执行效率与决策准确性，这是安防行业在DeepSeek接入方面的一个重要突破。在纵向场景深化方面，安防行业结合DeepSeek对应用场景进行了深度挖掘。部分企业通过与DeepSeek的结合，针对特定领域推出了深度应用产品，如警务领域的笔录系统、办案中心、智能文书等。这些产品不仅提升了特定领域的工作效率，还与客户的日常业务进行了紧密结合。例如笔录系统，在实际场景中大幅提升了办案侦破的效率，优化了业务流程。

　　《中国安防》：近年来，安防企业陆续推出自己的大模型产品并持续落地。DeepSeek与安防行业大模型有哪些区别？基于DeepSeek的安防行业大模型在创新研发和落地应用方面情况如何？

　　王祥雪：DeepSeek与安防行业大模型在基础通用性与行业属性、数据与训练、能力与应用场景等层面具有明显区别。在基础通用性与行业属性方面，DeepSeek是基础大模型，具有高度通用性，能够处理多种类型的任务和数据。安防行业大模型则具有明确的安防属性，专注于处理安防领域的特定任务和数据。在数据与训练方面，安防行业大模型与DeepSeek的本质区别在于数据的投喂和微调。安防行业大模型需要使用大量安防数据进行训练和微调，以更好地理解和处理安防领域的特定问题。相比之下，DeepSeek的数据来源更加广泛，涵盖了多个领域。在能力与应用场景方面，DeepSeek的能力更为全面，但在安防领域的专业性不如行业大模型。安防行业大模型在特定任务如监控视频分析、犯罪预测、交通流量优化等方面表现更为出色。

　　叠加了DeepSeek的安防行业大模型在创新研发和落地应用方面展现出强劲态势。在开源模型开发方面，安防行业大模型在DeepSeek基础上进行微调和优化以适应特定需求，该方式不仅能减少研发成本和时间还能获得开源社区的资源与技术支持。在技术生态推动方面，基于安防行业大模型的创新研发百花齐放，业内技术生态日新月异，智能体、功能插件、中台、知识库等技术手段都在推动安防行业大模型的实践落地。在落地应用方面，一些安防企业已经推出了基于DeepSeek的产品和服务，并在实际场景中应用。

　　需要强调的是，随着技术的不断进步和安防行业需求的不断变化，安防行业大模型的研发和应用将继续深化，企业需要持续探索新的技术手段和应用场景，优化模型性能，提升应用效果。同时，安防行业大模型的发展需要各方的共同努力，加强生态建设、整合各方资源，形成良好产业生态，为安防行业大模型的发展提供有力支撑。此外，在安防行业大模型的研发和应用过程中，数据安全和隐私保护至关重要。企业需要采取有效措施，确保数据的安全和隐私，遵守相关法律法规，保护用户合法权益。

　　《中国安防》：叠加了DeepSeek的垂域大模型能为安防行业带来哪些应用价值？能解决哪些现实问题？

　　王祥雪：叠加了DeepSeek的垂域大模型在安防行业的应用价值主要体现在提质增效上。其一，其能快速处理大量复杂数据，自动完成繁琐的工作任务，提高工作效率。其二，凭借其强大的数据分析和处理能力，能更准确识别关键信息，提供更精准的决策支持，提高工作质量。其三，凭借其智能分析和预测功能，可以更合理地分配多种资源并提高资源利用效率。

　　以垂域大模型在警务领域的应用为例，其能有效解决基层警力不足、工作流程繁琐、案件审查压力大等现实问题。需要注意的是，为实现大模型应用质效，安防企业需要不断深化技术水平，加强对行业的理解，提升对数据的处理和分析能力。同时，客户和企业双方应对大模型的应用价值达成高度认同，确保双方对技术的期望和实际应用效果相匹配。此外，技术就绪度的提升是确保大模型应用成功的关键，企业需要与客户协同，逐步提升技术就绪度，确保大模型在实际应用中能够发挥最大价值。

　　《中国安防》：叠加了DeepSeek的垂域大模型为安防行业带来了新的活力与动力。从落地实践来看还有哪些难点需要去攻克？应该从哪些方面进行破局？

　　王祥雪：垂域大模型在安防行业落地过程中，面临的主要难点是业务流程梳理困难和系统对接复杂。通过企业和客户共同梳理业务流程、整合优化系统以及持续优化与反馈，可以有效攻克这些难点，不断提升垂域大模型应用效果。

　　首先，业务流程梳理困难。安防行业的信息化、智能化水平相对较高，但部分场景仍未实现数字化，许多工作流程、数据和业务流程尚未形成可靠且完善的知识体系，无法有效利用知识库进行指引。

　　其次，系统对接复杂。一些安防厂商在配合相关部门开展垂域大模型的落地实施时发现，单一业务模块就可能要对接数十个甚至更多的系统或接口。这种系统对接的复杂性，给业务流程梳理带来了巨大挑战。

　　为攻克上述难点，可以从以下几个方面入手：

　　一是企业和客户共同梳理业务流程。建立完善的知识库和数据体系，明确业务流程的各个环节、数据的来源与流向以及各系统之间的交互关系。并利用智能体技术，将梳理好的业务流程和数据体系进行整合，确保智能体能够根据预设的规则和逻辑执行任务。

　　二是系统整合与优化。对现有系统进行整合与优化，减少冗余和重复的系统，提高系统的兼容性和互操作性。可以利用中台技术，实现数据的共享和交互，提高系统的整体效率。同时利用智能体技术，实现对不同系统的自动化调用和任务分配。

　　三是持续优化与反馈。在垂域大模型落地应用过程中，持续收集用户反馈，根据实际使用情况进行优化。通过建立反馈机制，定期评估系统的性能和用户满意度，及时调整和优化系统。

　　《中国安防》：为满足安防行业需求，叠加DeepSeek的垂域大模型发展前景和未来应用趋势如何？

　　王祥雪：未来，垂域大模型发展前景将呈现多种变革趋势。

　　一是从工具到协同伙伴的变化。以往人工智能被看作是一种辅助人类完成特定任务的工具。然而随着大模型尤其是DeepSeek的出现，这种关系正在发生微妙变化。大模型不仅能够快速学习和处理大量信息，还能在短时间内完成复杂任务。未来，人类与大模型之间的关系将倾向于协同合作，共同完成复杂工作。

　　二是对技术依赖的加深。随着人口红利的消失，未来社会对技术的依赖将越来越深。安防行业也不例外，未来将更加依赖于大模型等先进技术来满足社会上不断增长的业务需求。

　　三是技术演进加速。随着大模型技术的持续进化，大模型产品将变得更加智能，具备更强的学习和推理能力，能够处理更复杂的任务，甚至提出创新性的解决方案。更智能化的大模型将为包括安防行业在内的千行百业带来巨大变革。

　　同时，垂域大模型应用趋势将不断变革演进。

　　一是智能化水平的提升。垂域大模型将推动安防行业的智能化水平进一步提升。如通过智能体技术，大模型可以实现更高效的监控、预警和案件处理，智能体可以自动识别异常行为、优化警力分配、生成案件分析报告等，从而提高整体安防工作效率。

　　二是多模态融合。垂域大模型将更加注重多模态融合，能够同时处理文本、图像、视频等多源数据，这将使安防系统更加全面和智能，能够更好地应对复杂的场景和任务，还可以更准确地识别犯罪嫌疑人的行为和意图，提高预警的准确性和及时性。

　　三是行业创新的加速。垂域大模型将加速安防行业的创新，推动新的应用场景和商业模式的出现。如通过大模型的智能分析，可以实现更精准的犯罪预测和预防，提升城市的安全水平。同时，垂域大模型还可以用于优化交通管理、提高应急响应效率等，为智慧城市建设提供支持。

　　《中国安防》：基于DeepSeek，高新兴加速大模型创新研发和落地应用。贵司的主要优势有哪些？其产品研发有哪些新突破？针对大模型落地应用未来贵司有哪些规划？

　　王祥雪：高新兴在接入DeepSeek方面具有多方面优势，不仅体现在技术层面，还体现在行业积累和生态合作层面。

　　首先，技术优势明显。高新兴在人工智能相关算法技术研发方面具备近10年经验，持续跟进业界最新算法，特别是在计算机视觉（CV）领域。公司在大模型和生成式AI技术方面也快速跟进，较早入局并积累了丰富的技术经验。这种深厚的技术积累为高新兴在DeepSeek技术的拓展应用方面提供了坚实基础。

　　其次，行业积累深厚。高新兴在安防行业拥有20多年的丰富经验，积累了大量的客户资源和行业知识。公司通过走访调研客户和内部业务专家，深刻理解行业需求和痛点，能够准确地将DeepSeek技术与业务场景相结合，为客户提供高价值产品和解决方案。

　　第三，生态合作稳健。高新兴秉持开放合作态度，与华为等企业保持着紧密的沟通与合作。通过与生态伙伴的紧密合作，公司能够及时了解行业应用的最新动态和上下游产业的发展状况，从而更准确地定位DeepSeek技术与业务结合的方向。不仅有助于公司业务领域的拓展，还能整合各方资源，共同推动DeepSeek技术在安防行业的应用和发展。

　　大模型时代的加速演进，特别是以DeepSeek为代表的技术突破，使得安防行业从传统的技术应用转向更加智能化的解决方案。业内企业不断探索大模型技术与垂直业务场景的深度融合方式，推进行业智能化水平的升级。高新兴精准把握行业发展趋势和技术变革趋势，顺势推出了基于DeepSeek的创新产品--高擎警务大模型一体机，并在今年5月14-17日举办的第十二届中国国际警用装备博览会上携该产品盛装亮相。该产品以高新兴自主研发的AI中台为核心，全面搭载国产AI芯片，面向警务垂直场景孵化出"大模型智能笔录+研判分析·明侦""智能办案中心·明枢""智能文书·明析""警务助手·明策"四大平台系统，标志着智慧警务建设迈入"场景化智能体"新阶段。其中，大模型智能笔录+研判分析·明侦基于GoMo警务大模型，将大模型能力贯穿到从笔录制作到案件研判全流程，赋能执法办案各环节的情报支撑、警案态势分析；智能办案中心·明枢深度嵌入办案流程，以AI自动化分析替代人工研判，实现执法流程透明化、风险防控前置化、数据决策精准化；智能文书·明析集智能阅卷、文书生成、文书质检、证据体检四大核心功能于一身，为办案人员提供高效、精准、规范的文书处理能力；警务助手·明策可提供警务知识助手、警务E课堂和警务考评、数字干警三大核心能力，全方位助力警务工作提质增效。

　　当前，高新兴针对基于DeepSeek开发的大模型创新应用已经取得了一定成果，并在智慧警务等领域实现了产品化。未来，公司将通过技术通用性与业务结合，提高应用智能化水平，为客户提供更有价值的解决方案。同时，将继续在大模型战略指导下，聚焦公安领域大模型应用，并拓展到视频云、铁路视频智能化以及车联网等领域。此外，公司将继续发挥在技术、生态和行业方面的优势，推动大模型技术在安防行业的广泛应用。