在推動AI落地進程中，安防是最具代表性的場景之一。隨著國家戰(zhàn)略“人工智能+”行動的深入實施，以及大模型能力不斷提升，安防行業(yè)已經(jīng)從傳統(tǒng)CV進入多模態(tài)大模型時代。

為滿足復(fù)雜多變的安全治理需求，從“被動處置”升級為“主動防控”，格靈深瞳打造面向泛安防場景的下一代AI基礎(chǔ)設(shè)施：深眸視覺智能工坊（簡稱“深眸”）。

深眸產(chǎn)品架構(gòu)

深眸深度融合CV模型與多模態(tài)大模型能力，通過可視化、低代碼、靈活可配置的算法編排引擎，支持從算法構(gòu)建到任務(wù)部署的全流程，可實現(xiàn)對視頻、圖像、文本等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析、智能推理與精準預(yù)警，構(gòu)建“感知-研判-處置-迭代”的全閉環(huán)體系，讓安防應(yīng)用從“看得見”進化到“會思考”，提升社會治理智能化水平。

全可視化編排，像拼樂高一樣搞定算法模板

傳統(tǒng)模式下構(gòu)建一個算法，需要寫代碼、跑模型、反復(fù)調(diào)試。相比之下，深眸的可視化編排能力大幅提升算法構(gòu)建和部署效率，降低一線業(yè)務(wù)人員使用門檻。

深眸支持面向具體業(yè)務(wù)場景的可視化編排能力，業(yè)務(wù)人員只需要像搭樂高一樣，把算子/任務(wù)/規(guī)則模塊拖拉拽組合配置，零代碼即可按需快速構(gòu)建算法模板與業(yè)務(wù)邏輯，讓業(yè)務(wù)人員能夠“當天配置，即刻上線”，實現(xiàn)復(fù)雜場景的端到端智能檢測流程，及時響應(yīng)突發(fā)性管理需求。

具體來說，深眸將算法靈活封裝為標準化模塊，并通過可視化編排界面自由組合成面向具體場景的“算法包”。每個算法包可按需集成多個模型、邏輯判斷規(guī)則與后處理策略，形成端到端的智能分析流水線。例如人員聚集、異常行為、違規(guī)排查、生態(tài)治理、災(zāi)害預(yù)防等，都可以自定義拼裝，大幅提升算法與場景適配的靈活性。

除了算法，深眸還支持可視化任務(wù)編排，用戶可基于時間、地點以及視頻源類型三個核心維度，靈活配置算法包的執(zhí)行策略，實現(xiàn)算力調(diào)度、資源復(fù)用。在規(guī)則編排方面，通過智能告警決策引擎，深眸可對CV算法與多模態(tài)算法輸出的檢測結(jié)果進行融合分析與邏輯判斷，支持高級策略，實現(xiàn)異常軌跡、跨區(qū)域行為聯(lián)動。深眸的智能告警功能支持精準告警分級推送，就像一臺智能過濾器，可以有效過濾誤報，把真正重要的風險篩選出來，及時準確送達，幫助一線人員擺脫無效警報，實現(xiàn)告警準確率的躍升。

多模態(tài)零樣本啟動，描述場景即可生成新算法

新場景的算法適配是安防智能化的一大痛點。傳統(tǒng)方式需要采集大量樣本和標注，訓練周期長、成本高。深眸支持零樣本啟動，通過場景化描述和任務(wù)化配置，就像給新員工布置任務(wù)一樣，用自然語言描述場景需求，便能生成初步算法。如果需要更高精度，本地化標注少量樣本即可現(xiàn)場快速迭代算法，讓模型持續(xù)進化。

深眸產(chǎn)品亮點

基于格靈深瞳自研的視覺基礎(chǔ)模型底座Glint-MVT和多模態(tài)大模型Glint-VL，深眸支持跨模態(tài)語義理解，用戶可以直接用日常語言搜索視頻中的目標，像用搜索引擎一樣精準查閱監(jiān)控，秒級定位目標線索，告別過去人工數(shù)小時翻看錄像的傳統(tǒng)工作方式。

訓推一體化閉環(huán)，模型越用越聰明

深眸搭載輕量級算法訓練平臺，實現(xiàn)訓推一體化閉環(huán)：通過“啟動數(shù)據(jù)-訓練初始模型-下發(fā)至推理引擎-業(yè)務(wù)端預(yù)警分析-數(shù)據(jù)回流”的正負向循環(huán)反饋，數(shù)據(jù)價值得以充分發(fā)揮，反哺模型在本地持續(xù)優(yōu)化。在長期訓練迭代中，模型會在垂直領(lǐng)域越用越懂業(yè)務(wù)，越用越聰明——深眸不是一個簡單的AI分析平臺，而是一個能理解、會推理、可進化的智能系統(tǒng)，真正實現(xiàn)“訓得快、用得好、可持續(xù)”的一線AI落地應(yīng)用。

從實戰(zhàn)效果來看，在某城市智慧安防項目中，深眸整合全市監(jiān)控資源，一線人員快速搭建算法模板，并結(jié)合多任務(wù)聯(lián)動實現(xiàn)跨區(qū)域風險研判。從運行數(shù)據(jù)看，告警準確率提升85%，視頻查閱工作量減少70%，重大風險事件響應(yīng)時間從數(shù)周級壓縮至小時級。

基于格靈深瞳自研的多模態(tài)大模型Glint-VL，深眸能深度融合視覺、行業(yè)數(shù)據(jù)等多種維度信息，做出更接近行業(yè)的精準判斷。更重要的是，模型支持針對行業(yè)數(shù)據(jù)進行針對性“喂養(yǎng)”與迭代，真正實現(xiàn)從“通用識別”向“行業(yè)專家”的蛻變。

下一步，深眸將持續(xù)優(yōu)化升級產(chǎn)品能力，面向泛安防場景，如公安、應(yīng)急、交通、能源等行業(yè)，將底層的AI能力轉(zhuǎn)化為面向具體場景的業(yè)務(wù)價值，讓社會治理更精準、更高效、更智能。