海康威视推出观澜编码新技术：破解视频存储困局，释放数据核心价值
随着超高清摄像头在城市交通、产业园区及商业综合体等领域的广泛应用，视频数据已成为安防防控和运营决策的重要基石。然而，背后也潜藏着“存储困局”——数据显示，约有70%的监控视频内容为静态或低价值画面，与关键信息混合存储，不仅浪费存储资源，还显著推高了硬件采购与数据中心运维的整体成本。
作为推动安防行业技术演进的重要力量，海康威视在过去二十多年间始终以“挖掘视频核心价值”为核心目标，不断推动行业创新。最新发布的观澜编码技术，依托对行业趋势的深刻洞察与AI驱动的智能编码逻辑，打破了“画质与存储效率不可兼得”的传统瓶颈，为各类行业提供兼具成本控制与性能保障的存储优化方案。
技术积累：源于实战的核心能力
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：
- 2015年率先将深度学习算法部署于前端设备，开启安防智能化新纪元。
- 2017年推出AI Cloud三级架构，解决算力分散与协同不足的问题，为AI落地提供坚实支撑。
- 2018年打造AI开放平台，帮助缺乏算法基础的用户开发定制化行业模型，推动视频感知与产业应用的深度融合。
- 2021年启动观澜大模型的研发，构建涵盖基础、行业与任务的三级体系，夯实视频理解算法的底层能力。
从“看得见”的图像捕捉，到“看得清”的精细呈现，再到“看得懂”的深度解析，海康威视的技术演进围绕五个关键方向展开：
- 图像结构化标签向视频深度语义理解的跨越。
- 从单场景判别式模型向多模态视觉大模型的升级。
- 从端侧分布式算力向云边协同的规模化部署。
- 从人、车等核心目标识别扩展至全品类长尾物体覆盖。
- 从标签式筛选向语义化人机交互的转变。
凭借服务全球数百万客户的实战经验，海康威视深入交通、金融、园区、医疗等多个应用场景，持续迭代技术能力，为观澜编码技术的推出打下了坚实基础。
技术创新：AI赋能突破传统瓶颈
传统编码技术虽可通过动态压缩策略实现30%~70%的存储优化，但在实际应用中仍存在明显缺陷——基于物体运动状态的识别容易误判非关键动态内容（如风吹树叶、飞鸟等），光线变化也会影响识别效果，仅适用于仓库、楼道等简单场景。
海康威视的观澜编码技术结合观澜大模型的深度语义理解能力与像素级ROI分割技术，构建“智能识别—精准目标分割—差异化编码”一体化优化体系，实现了画质与存储效率的协同提升。
实测效果：显著提升存储效率
智能识别，精准差异化编码
基于自研的观澜视觉大模型，系统可对人、车、非机动车等高价值目标进行精准识别，识别精度较传统方法显著提升，最多可同时支持64个目标的并发处理。
通过精细的ROI保护分割技术，系统能够有效区分前景与背景：关键目标区域采用常规编码方式以保留细节，背景区域则通过高效编码大幅降低存储占用，最终输出符合标准的合规码流，在保持目标画质的同时，实现20%~90%的码率节省。
场景感知，动态适配全场景
观澜编码以“场景感知”为核心理念，构建动态适配的智能编码机制，综合运用动态与静态感知技术：
- 动态感知：实时分析场景中的运动幅度与细节密度，按最大码率的百分比分配资源，确保复杂场景下的画质无损。
- 静态感知：对静止或低动态画面采用重复帧编码方式，单帧仅占用几十字节，最大化节省存储空间。
例如在园区出入口场景中，系统在早高峰期间保持满码率以还原细节，晚间则压缩至50%，在保证画质与效率之间取得平衡，凌晨进一步压缩至10%，最大化节省存储资源。
综合效益：节省成本、电力与空间
以2000路1080P@2Mbps的视频流、90天存储周期为基准，与传统编码方式相比，观澜编码方案可减少60%的硬盘数量，节省60%的机房空间，并在五年内节省50%的电费支出，显著降低项目总成本，真正实现“降本不降效”的目标。
从深度学习的落地应用，到全结构化数据的处理，再到观澜编码技术的发布，海康威视始终围绕“让视频数据产生更大价值”的愿景，推动安防行业由“被动记录”向“主动智能”转型。通过AI与编码技术的深度融合，视频数据正从“海量冗余”走向“精准高效”，为各行各业的智能化升级注入新动力。
目前，观澜编码技术已集成于前后端产品之中，并将在近期正式推出，敬请关注。