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智慧城市网 市场分析】近日，一则人事任命在科技圈掀起波澜。 38岁的印奇正式出任AI大模型独角兽阶跃星辰董事长，同时，他仍是智驾公司千里科技的掌舵者。对于许多安防从业者来说，这个名字不陌生——他曾是旷视科技联合创始人，是“AI四小龙”时代将
人脸识别算法植入全国半数以上城市
摄像头的关键人物。
就在五年前，印奇和他的旷视团队还奋战在安防智能化的一线，试图用算法让机器“看懂”城市里发生的一切。而今，他的身份已是三重叠加：前安防AI拓荒者、现智能汽车领军人、新晋大模型公司董事长。
更值得关注的是，他在最新访谈中将安防经历称为“最贵的一笔学费”，并坦诚：“如果把 AI 1.0重新来一次，我觉得可能不会打安防。”
当这位曾经在安防领域拼搏的AI创业者做出如此判断，一个行业性问题随之浮现——那是一个关于技术基因与产业特性如何错配，关于算法优势为何未能转化为商业闭环，关于安防AI为何最终成为“最贵学费”的行业性疑问。
印奇的学费单：安防AI“最大钉子”的反思
“如果时光倒流，我会把重心压在汽车上。”在最新访谈中，印奇——这位昔日“AI四小龙”旷视科技的联合创始人，用“最贵的一笔学费”定义他在安防领域的过往。
时间拉回2015年，那是计算机视觉的黄金年代。印奇带领旷视科技，与商汤、依图、云从组成的“AI四小龙”，将人脸识别算法注入安防行业。旷视的系统一度覆盖全国绝大部分的城市摄像头，算法让机器第一次大规模“看懂”监控画面。但商业现实很快露出另一面。
“我们忽略了一个致命问题：赛道属性与组织基因是否匹配。”印奇点出了症结。安防看似是高科技赛道，实际运作中却是高度依赖渠道、关系和复杂交付的行业。
一群清华姚班出身的极客，擅长写代码、解方程，却要适应酒桌文化和人情世故的战场。这种错配的结果是：即便拥有最先进算法，定制化需求仍吞噬利润，项目制模式让规模化成为奢望。
财务数据揭示残酷现实：旷视2017年至2020年累计亏损超130亿元。技术领先未能转化为商业闭环。2019年，旷视打响AI四小龙上市第一枪，却最终在2024年11月主动终止科创板上市进程。
而针对印奇个人的转折，是出现在2023年秋。吉利创始人李书福提出希望印奇接手力帆科技(后更名千里科技)，推动传统制造企业向智驾转型。2024年7月，印奇斥资24.3亿元入主千里科技，完成从纯算法公司到“AI+硬件”的战略转身。
“大市场有时是陷阱，适配的市场才是战场。”2026年1月，印奇正式出任大模型独角兽阶跃星辰董事长，同时执掌千里科技与阶跃星辰，手握“AI大脑”与“物理终端”的双重密钥。如今阶跃星辰还完成了超50亿元B+轮融资，刷新国内大模型赛道过去一年单笔融资纪录。
印奇转身，安防企业“自炼”大模型破局
当印奇带着安防教训走向基础大模型这一新的战场时，安防行业本身也正面临着更深层的演进挑战。安防行业如今最需要的不仅是“看清画面”，更是“理解场景”。而大模型，正在给这个困扰行业多年的问题带来全新解法。
传统AI算法虽然能识别人脸、车辆，但它靠的是“特征匹配”：设定好“翻越围栏”这个动作特征，只要画面中有人形物体做出类似动作就告警。而大模型带来的改变是根本性的：它让摄像头从“识别特征”变成了“理解场景”。
当大模型的技术浪潮袭来，安防行业的企业并未缺席。它们基于对行业场景的深刻理解，纷纷推出了自研或深度定制的大模型产品，旨在解决传统AI无法破解的“场景理解”难题。
以下是部分涉及安防业务的企业已推出的大模型及其核心功能：
海康威视–“观澜”大模型
核心特点：致力于多模态融合与场景化解析，提升复杂环境下的感知与决策能力。
安防应用聚焦：
全场景智能解析：在智慧城市、工业质检等场景中，实现从单一目标识别到复杂事件(如安全规范作业流程)的连贯性理解。
云边端协同：通过模型优化技术，在边缘设备部署轻量化模型实现实时响应，同时利用云端进行长周期数据分析和模型迭代。
低门槛开发：提供工具链降低AI应用开发与部署的技术门槛，支持通过自然语言描述等方式快速定制化需求。
大华股份–“星汉”大模型
核心特点：注重视觉与多模态数据的融合，构建行业知识体系，提升场景自适应能力。
安防应用聚焦：
零样本快速生成：可通过文本提示等方式，快速适配新场景的算法需求，加速如社区治理、安全生产等场景的智能应用落地。
复杂行为识别：提升对违规抛物、设备状态异常等长尾、复杂事件的精准检测能力。
云边端协同计算：实现端侧实时感知、边缘精准分析与云端深度校验的协同，优化整体系统效率与成本。
宇视科技–“梧桐”大模型
核心特点：侧重于交通及城市治理场景的优化，并通过轻量化技术推动前沿部署。
安防应用聚焦：
交通场景深度优化：针对车牌识别、道路抛洒物、异常停车等典型及长尾交通事件进行专项模型优化，提升实战精度与鲁棒性。
多模态技术融合：利用视频与其他传感数据的融合，解决复杂光照、遮挡等条件下的识别难题。
模型轻量化部署：通过蒸馏、量化等技术，将大模型能力有效部署于算力受限的边缘设备，降低落地成本。
天地伟业–“激光大模型”
核心特点：首创性深度融合激光雷达点云与视频数据，实现高精度、三维化的空间感知与测量。
安防应用聚焦：
高精度周界防护：在机场、监狱等关键区域，能精确区分人、动物、飘浮物，并输出三维坐标与轨迹，实现极低误报的精准防范。
全息交通感知与重建：在路口、高速场景，精准测量车距、车速、车型，并能在事故发生后进行三维场景重建，辅助责任认定。
立体行为监测：在司法监所等场所，实现对人员攀高、异常聚集等三维空间行为的精准监测。
依图科技–“天问”大模型
核心特点：强调多模态信息的统一表示与深度理解，支持自然语言交互与复杂推理。
安防应用聚焦：
多模态语义搜索：支持用自然语言描述(如“寻找穿红衣、提黑箱的男子”)跨模态检索视频内容，提升警务侦查效率。
场景化理解与布控：实现对复杂场景的语义化理解，支持更灵活、更精细的智能化风险布控与管理。
自适应迭代能力：支持通过少量样本或交互反馈进行模型快速迭代，适应动态变化的实战业务需求。
6. 萤石–“蓝海”大模型
核心特点：专注于智能家居及中小商业场景，融合视觉、语音等多模态交互，实现“感知-决策-控制”闭环。
安防应用聚焦：
多模态自然交互：用户可通过语音、App指令等方式与智能摄像头、智能门锁等设备进行自然交互，完成布防、查看、呼叫等任务。
场景化主动服务：在家庭场景中，可识别包裹送达、儿童独自外出等事件，并主动向用户提示或执行预设操作。
前端智能优化：通过自研传感模组与芯片，提升设备在逆光、弱光等复杂环境下的本地识别能力与实时性。
结语
如今安防巨头们集体聚焦大模型，这绝非简单追逐技术热点。其背后，是一场深刻的行业自我革新，传统安防商业模式的核心是硬件销售与项目集成，利润空间日益透明。大模型驱动的智能分析，使得企业能够提供“安全洞察”与“决策建议”等高附加值服务，打开新的增长空间。通过大模型对场景的持续学习和优化，安防系统能够越用越“聪明”。
印奇当年未竟的探索，如今正被这些深植于行业的玩家以另一种方式续写。他们所凭借的，并非单纯的技术狂热，而是数十年积累下的深厚积淀——对安防真实场景中细微痛点的洞察、对复杂业务流程的深刻理解，以及将前沿技术转化为稳定可靠产品的工程化能力。这些无法被快速复制的行业基因，构成了他们应对AI浪潮最独特的护城河。
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