海康威视推出观澜编码技术：破解视频存储难题，提升数据核心价值
随着超高清摄像头在城市交通、产业园区及商业综合体等场景的广泛应用，视频数据已成为安防防控与运营管理的关键基础。然而，视频数据的爆发式增长也带来了显著的存储挑战。调研数据显示，约有70%的监控视频内容为静态或低价值画面，与有效信息混杂存储，不仅浪费存储资源，还大幅增加了硬件采购和机房运维的整体成本。
作为安防行业技术进步的重要推动力量，海康威视在二十余年的发展历程中，始终致力于“挖掘视频核心价值”这一核心命题，引领行业创新步伐。近期发布的观澜编码新技术，基于对行业痛点的深入洞察和AI驱动的智能编码机制，打破了“画质与存储效率不可兼得”的行业瓶颈，为各类行业提供“降本不降效”的高效存储解决方案。
技术积累：源于实战，服务实战
海康威视在视频价值挖掘方面的能力，源于长期的技术积累和丰富的实战经验：
- 2015年，率先将深度学习算法引入前端设备，开启安防行业的人工智能时代。
- 2017年，推出AI Cloud三级架构，有效解决算力分散与协同不足的难题，为AI应用落地奠定基础。
- 2018年，发布AI开放平台，帮助缺乏算法基础的用户开发定制化行业算法，推动视频感知与产业应用的深度融合。
- 2021年，启动观澜大模型研发，构建“基础-行业-任务”三级体系，夯实视频理解的算法基础。
从“看得见”的基础感知，到“看得清”的精准识别，再到“看得懂”的深度语义分析，海康威视的核心能力不断提升，并聚焦于以下五大维度的持续进化：
- 从图像结构化标签升级为视频深度语义理解。
- 从单场景判别式模型演进为视觉多模态大模型。
- 从端侧分布式算力转向云边侧规模化部署。
- 从人、车等核心目标识别扩展至全品类长尾物体。
- 从标签式筛选提升为语义化、人机交互的多模态处理。
凭借服务全球数百万客户的实践经验，海康威视在交通、金融、园区、医疗等多个场景中深入打磨，不断推动技术的迭代升级。正是这种“源于实践、用于实践”的理念，为观澜编码技术的诞生提供了坚实支撑。
技术升级：AI加持，突破瓶颈
传统视频编码技术虽可通过动态调节压缩强度实现30%至70%的存储优化，但其局限性也十分明显。基于物体动静状态的识别机制容易误判非关键动态对象（如树叶摆动、飞鸟经过等），并且对光线变化敏感，仅适用于仓库、楼道等静态场景。
观澜编码技术则融合了观澜视觉大模型的深度理解能力与像素级分割技术，构建起“智能识别-精准ROI划分-差异化编码”的全流程优化体系，从而在存储效率与画质保真之间达成平衡。
实测表现：存储效率显著提升
智能识别，实现精准差异编码
借助自研的观澜视觉大模型，该技术可对行人、车辆、非机动车等高价值目标进行高效解析，识别准确率较传统算法显著提升，最多支持64个目标的并行识别。
通过精细化的ROI保护分割技术，系统可准确分离前景目标与背景区域。对于前景部分，采用常规编码方式以保留细节；背景部分则通过高效编码大幅减少存储占用，最终输出符合行业标准的高质量码流。在确保人、车、非机动车等关键目标画质的前提下，码率可节省20%至90%。
场景感知，动态适配多场景需求
观澜编码技术以“场景感知”为核心理念，构建动态智能编码系统，通过动静态感知协同机制实现资源的最优配置：
- 动态感知：实时捕捉场景运动幅度与细节密度，根据最大码率MaxBps的百分比进行资源分配，确保复杂场景下画质无损。
- 静态感知：对静止或低动态画面采用重复帧编码，单帧所需字节数仅为几十字节，从而显著优化存储成本。
以园区出入口为例：早高峰时系统保持高码率以还原细节，晚间则采用50%压缩率，实现画质与效率的平衡，而在凌晨低流量时段，压缩率可进一步提升至10%，最大限度节省存储空间。
观澜编码：降本省电，空间优化
以2000路1080P@2Mbps视频流、90天存储为例，观澜智能编码方案相较于传统方式，可减少60%的硬盘用量、节省60%的机房空间，并在五年周期内节省50%的电费支出，显著降低项目总成本，真正实现“降本不降效”。
从深度学习技术落地，到全结构化数据应用，再到观澜编码技术的发布，海康威视始终以“让视频创造更大价值”为初心，推动安防行业由“被动记录”向“主动智能”转型。通过人工智能与视频编码的深度融合，视频数据从“海量冗余”转变为“精准高效”，为各行业的智能化升级注入新动力。
目前，观澜编码技术已集成至前后端产品中，并将在近期正式发布，敬请期待。