科技创新，正从颠覆彼此开始走向拥抱对方，智能技术正从辅助手段走向运营手段。

　　安防行业作为AI落地最佳场景，在过去的三年中却陷入了沉默期。不少CV创企「AI赋能千行百业」的愿景无情地被现实的人员成本居高不下、产品难以标准化和规模复制、落地场景单一内卷化等现实所浇灭。

　　相反行业巨头们，正悄悄地积蓄力量，从人们尚未注意的地方发起绝地反击。

　　5月9日，宇视科技召开2023合作伙伴大会，向业界汇报最新AIoT发展成果及前行信念——行业大模型+生态为先，犹如在平静了几年的水面上投下重磅的炸弹，引发行业重大的震动。许许多多的安防企业不仅遭遇技术升级的压力，面临着生存的危机，亟需跳脱传统价格战和狭义规模竞争的思维，寻找安防产业新的突破口。

　　AIoT+AIGC创造行业新范式

　　AIGC（生成式AI）的快速发展，不断凸显数据要素的重要性。近年来，AIoT行业也正围绕着「唤醒沉睡的数据」而不断寻求突破。以安防场景为例，国内现有近2亿台安防摄像机，但其产生的视频数据却有八成冗余信息，如何让AI与产业结合，通过深度学习、高性能运算及大数据技术，从海量数据中筛选有用的价值，成了业内探讨的共同目标。

　　当海量的AIoT的数据遇到创造力十足的AIGC技术，会迸发出什么样的火花？

　　虽然在短期内，AIGC在行业具体的落地应用仍然处于摸索阶段，但看一项技术的发展，往往需要重视它的长期表现。

　　宇视科技总裁张鹏国表示，AIGC是一次非常大的技术跃迁，本质在于技术平权和知识平权；具备通识能力的大模型，在解决长尾需求时，所需的场景标注数据量更小、开发周期更短，意味着做细分行业算法和业务软件的成本更低。AIGC和AIoT教学相长、互相攀升，将带来新的市场机会，给行业带来的变革是巨大而长期的，值得期待。

　　从上述观点中，可以提炼出以下信息：

　　一是AIGC和AIoT互为依托，相互促进，AIGC对海量数据有庞大的需求，海量的数据能促进AIGC算法迭代和能力升级，形成正向循环。AIoT数据规模足够大，海量的数据可以持续的为AIGC提供「养料」并进一步驱动应用创新;

　　二是技术发展，一方面进一步简化了开发的周期，加速细分行业的智能化落地，另一方面重构行业技术分层和生态分层结构，改变生产关系，让工程商与集成商拥有更多的参与权。

　　从AIGC的商业应用而言，安防行业天然的「保真」需求属性，也为「反AIGC」应用生长提供良好的土壤环境——AIGC的迅速发展给我们的生活和工作带来了许多便利和欣喜，但同时也给依赖于信息鉴别的平台和服务，以及本就面对海量真假难分信息的我们带来了新的挑战。在这样的背景下，诸如用户对于「视频鉴伪」与「声纹鉴伪」等新的需求将成为行业新的增长机会。

　　以上仅仅是冰山一角，任何颠覆性的技术都会让行业感受到影响，创造新的商业机会。

　　当我们跳脱出安防领域，将视角看向AIoT领域，可以发现国内熟知的科技大企业在新一波人工智能浪潮中，都已经展开了新的行动。

　　AIGC的兴起，也为改写中国安防局面提供了绝佳的机遇，一切尚新，生态未成，所有厂商处于同一起跑线。

　　安防产业当前面临的决策是，如何通过这些新的技术，去做一些新的事情。

　　达摩院机器智能实验室认为，要把技术融入一个产品，需要有系统架构的能力，能让新东西高速运转，同时要有广泛视角，知道如何将客户需求定义成技术问题，再去拆解。

　　在宇视合作伙伴大会上，借鉴通用大模型训练的优秀算法，以十余年的深度学习技术积累和行业经验积累为基础，宇视从客户实际需求出发，以通用大模型+行业场景+训练调优为架构，推出宇视AIoT行业大模型——梧桐。

　　大模型引发产业「大爆发」

　　宇视首席AI科学家李聪廷表示，宇视可能不是最擅长做基础研究的，但是最擅长做技术产业落地的，宇视行业大模型「梧桐」集CV行业、NLP行业及MM多模态行业于一身，能够充分满足多样化的任务和场景需求，更能为合作伙伴共建生态、实现更多跨领域发展赋能，驱动CV行业二次变革。