海康威视推出观澜编码技术：破解视频存储难题，释放智能视频潜力
随着超高清摄像头在城市交通、产业园区、商业综合体等多场景的广泛应用，视频数据已成为安防防控与运营决策的重要信息支撑。然而，视频数据的迅猛增长也带来了存储效率的挑战。研究表明，约70%的监控视频内容为静态或低价值画面，与关键信息混存不仅浪费了存储资源，也显著提升了硬件采购及机房运维的整体成本。
作为安防领域技术进步的重要推动者，海康威视在过去二十多年中始终以“挖掘视频核心价值”为方向，持续引领行业创新。近期推出的观澜编码技术，融合对行业需求的深刻洞察与AI驱动的智能编码策略，成功打破了“画质与存储效率难以兼顾”的行业瓶颈，为各行各业提供了一种“降低成本不牺牲效率”的存储优化解决方案。
技术积累：实践驱动能力提升
海康威视在视频价值挖掘方面的能力，源自多年的技术演进和实际应用经验积累：
- 2015年率先将深度学习算法引入前端设备，开启安防行业AI化进程。
- 2017年发布AI Cloud三级架构，有效应对算力分散和协同性不足的问题，为AI落地提供坚实支撑。
- 2018年推出AI开放平台，协助缺乏算法基础的用户开发行业专属算法，推动视频感知与产业应用深度融合。
- 2021年启动观澜大模型研发，构建“基础-行业-任务”三级体系，夯实视频理解算法基础。
从基础感知到精准呈现，再到深度解读，海康威视的技术发展聚焦五大关键方向：
- 由图像结构化标签向视频深度语义理解转变。
- 从单场景判别模型升级为视觉多模态大模型。
- 由端侧分布式算力转向云边侧规模化算力部署。
- 由人、车等核心目标识别扩展至覆盖长尾物体。
- 由标签式筛选升级为语义化人机多模态交互。
依托服务全球数百万客户的经验，海康威视在交通、金融、园区、医疗等多个领域深耕多年，这种“源于实践、服务实践”的技术路径为观澜编码的问世打下了坚实基础。
技术创新：AI驱动突破瓶颈
传统视频编码技术虽通过动态调整压缩强度实现30%至70%的存储优化，但其局限性仍较明显。例如，基于物体运动状态的识别容易误判非关键动态元素（如风吹树叶、飞鸟等），光线变化也会影响识别效果，限制了其在复杂场景中的应用。
观澜编码技术融合观澜大模型的深度语义理解能力和像素级语义分割技术，构建出“智能识别-精准ROI分割-差异化编码”的全链路优化机制，实现了画质与存储效率的双提升。
实测表现：存储效率显著提升
智能识别，精准编码
依托自研的观澜视觉大模型，该技术能够对人、车、非机动车等高价值目标进行高效识别，准确率较传统算法显著提升，且最多可同时识别64个目标。
通过精细化ROI保护分割技术，系统可精确区分前景目标与背景区域，对前景采用标准编码以保留细节，对背景则采用高效编码以减少存储占用，最终输出标准码流，实现画质与存储的平衡。在确保人、车等目标画质一致的前提下，码率可节省20%至90%。
场景感知，动态适配
观澜编码技术以“场景感知”为核心，构建动态适配的智能编码体系，通过动态与静态感知的协同机制实现资源最优分配：
- 动态感知：实时监测场景中运动幅度与细节密度，按最大码率MaxBps的百分比进行资源分配，保障复杂场景画质无损。
- 静态感知：对静止或低动态画面采用重复帧编码，单帧仅需数十字节，从而最大化节省存储成本。
以园区出入口为例：早高峰阶段采用满码率以还原细节，晚间则压缩至50%以平衡效率与质量，凌晨进一步压缩至10%，实现编码资源的精准配置。
降本增效，综合优化
以2000路1080P@2Mbps、90天存储为例，与传统编码方案相比，观澜编码技术可节省60%的硬盘数量和60%的机房空间，同时5年内电费可减少50%。该方案在大幅降低项目成本的同时，保障了视频数据的高效利用，真正实现“降本不降效”。
从深度学习的落地实践，到全结构化数据的运用，再到观澜编码技术的发布，海康威视始终秉持“让视频产生更大价值”的初心，推动安防行业由“被动记录”迈向“主动智能”。通过AI与视频编码的深度融合，视频数据正从“海量冗余”转变为“精准高效”，为各行业的智能化升级注入强劲动能。
目前，观澜编码技术已集成至前后端产品体系，相关产品即将发布，敬请关注。