视频成为安防防控与运营决策的核心数据基座。但数据洪流背后暗藏“存储困局”：调研显示，约70%的监控视频为静止或低价值画面，与有效内容混存不仅造成存储资源浪费，更推高了硬件采购与机房运维的综合成本。

作为安防行业技术演进推动者，海康威视二十余年来以“挖掘视频核心价值”为锚点，持续引领行业创新。近日发布的观澜编码新技术，凭借对行业的深刻洞察与AI驱动的精准编码逻辑，打破“画质与存储效率不可兼得”的行业魔咒，为千行百业提供“降本不降效”的存储优化方案。

技术积淀：二十余年项目实践 淬炼核心能力

海康威视对视频价值的挖掘源于多年来的技术迭代和项目实践：

2015年率先将深度学习算法融入前端设备，开启安防AI时代。

2017年推出AI Cloud三级架构，破解“算力分散、协同不足”痛点，为AI落地提供了有力了支撑。

2018年推出AI开放平台，帮助零算法基础客户开发专属行业算法，促进视频感知技术和产业应用的深度融合。

2021年海康威视正式投入观澜大模型研发，构建“基础-行业-任务”三级体系，筑牢视频理解算法根基。

从“看得见”的基础感知到“看得清”的精准呈现，再到“看得懂”的深度解读，海康威视的核心进化聚焦五大维度：

· 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迭代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算力部署。

· 从人、车等核心目标识别拓展至全品类长尾物体覆盖。

· 从标签式筛选升级为语义化人机多模态交互。

多年来，海康威视服务全球数百万客户，深耕交通、金融、园区、医疗等全场景。正是这种“源于实践、用于实践”的技术迭代，为观澜编码技术的诞生奠定了坚实基础。

技术升级：AI赋能打破瓶颈

行业主流的传统编码技术，虽能通过动态调整压缩力度实现30%~70%的存储优化，但存在明显局限：基于物体动静状态的识别易误判非关键动态物体（如风吹树叶、飞鸟等），光线变化也会影响效果，仅适用于仓库、楼道等简单静止场景。

海康威视观澜编码技术融合观澜大模型深度理解能力与像素级分割技术，构建“智能识别-精准ROI分割-差异化编码”全链路优化体系，实现存储与画质的双重协同。

实测数据：存储效率显著提升

大模型助力，数智升级

在自研观澜视觉大模型的加持下 ，可对人、车、非机动车等高价值关键目标进行精准解析，识别准确率较传统算法大幅提升，最高可同时支持64个目标的识别。

通过精细化ROI保护分割技术，精确分离前景目标与背景区域：前景采用常规编码保障细节完整，背景实施高效压缩降低存储占用，最终输出符合标准的合规码流，兼顾画质与效率。在保证人机非目标质量相当的前提下，码率节省20%~90%。

场景感知，动态适配全场景

海康威视观澜编码技术以“场景感知”为核心，构建动态适配的智能编码体系，依托动态与静态感知协同运作：

·动态感知：实时捕捉场景运动幅度与细节密度，按最大码率MaxBps百分比分配资源，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，单帧仅需几十字节，最大化优化存储成本。

以园区出入口场景为例：早高峰高码率还原细节，晚间50%平衡画质与效率，凌晨10%压缩最大化省存储。通过场景复杂度动态适配，实现编码资源精准配置。

观澜编码，省钱省电省空间

以2000路规模1080P@2Mbps，90天存储为例，相较于传统编码，观澜编码方案实现硬盘数量节省60%，机房空间节省60%，5年电费节省50%，大幅降低项目成本，真正实现“降本不降效”。

从深度学习落地到全结构化数据应用，再到观澜编码技术发布，海康威视持续致力于“让视频产生更大价值”，推动安防行业从“被动记录”向“主动智能”演进。通过AI与编的深度融合，让视频数据从“海量冗余”变为“精准高效”，为千行百业智能升级注入新动能。

目前，观澜编码技术已应用于海康威视前后端产品，并将于近期进行产品发布，敬请期待！