2025年11月12日，杭州海康威视数字技术股份有限公司解决方案总监罗丽在深圳核博会2号馆核能首秀场发表《海康威视人工智能在核电的创新实践》主旨报告。
分享围绕海康威视的技术体系及其人工智能在核电场景中的创新应用展开，重点介绍多维感知、观澜大模型、云边端产品体系和行业化方案。核心观点是通过视觉、雷达、红外、声波、光纤等多源感知与大模型能力结合，可提升核电园区安防、周界防护、海域低空防护、耐辐照监控、智能决策和巡检运维的效率与准确性。最后介绍了园区、实体保护、工地、巡检、功率预测和矿山等多个完整解决方案，并表达合作共赢的愿景。
关键点
1. 分享主题与结构（00:06）
演讲主题是海康威视在人工智能核电领域的创新应用，内容主要包括海康威视整体技术体系、人工智能在核电中的创新应用实践，以及核电相关实践方案。
2. 多维物联感知技术体系（00:43）
海康威视从可见光起步，扩展到X光、紫外、毫米波、红外等领域，并将各类感知技术与AI结合，用于点料、安全生产、环境表计读取等应用。通过毫米波与视觉、红外与可见光等融合，形成类似人眼鼻喉能力的多维感知。
3. 声波与设备状态感知（01:43）
在声波领域，感知能力从可听声拓展到次声和超声，可用于机器故障定位、局部放电、声音质检、无损检测和气流检测。结合温度、湿度、重力等数据，可支持设备状态预测和维护检测。
4. 观澜大模型与人工智能能力（02:26）
海康威视自2006年组建算法团队，2012年将深度学习算法产品化，2021年进入观澜大模型建设，并于2023年发布观澜大模型。观澜大模型包括基础大模型、行业大模型和场景应用大模型三层，融合多模态、语言、物联感知及行业能力。
5. 技术优势：全面感知、云边端融合与行业积累（03:38）
演讲者总结了三方面优势：感知领域更全面，覆盖视觉、红外、激光、音频、压力等多类数据；产品体系实现云、边、端融合；行业经验覆盖约70个垂直行业线和300个细分行业，并形成较完备的大模型软硬件产品体系。
6. 核电AI应用三类方向（04:33）
人工智能在核电领域的应用被概括为智能感知、智能决策和智能执行。智能感知部分包括鹰眼实景地图、周界防御、海域可视雷达、低空防护和耐辐照相机等场景。
7. 鹰眼实景地图与区域管理（04:48）
通过摄像头结合AI实景地图，可在一张图上直观展示厂房、河道、园区等重点区域状态，并将感知数据与视频叠加，实现实时监测、风险预警、区域管理和场景化管理。
8. 周界、海域与低空安全防护（05:28）
针对核电站靠山靠海、周界较长的环境，方案利用视觉大模型识别小动物、阴影、小目标、遮挡等复杂干扰，并结合雷达、视频、震动光纤等多维联动降低误报。海域场景通过全景可视雷达识别船、无人机、人车等目标并预警；低空区域则结合全频段侦测和重点频段反制，实现全天候防护。
9. 耐辐照相机用于特殊核电场景（07:57）
海康威视推出耐辐照相机，包含筒机和云台两种形态，最大耐辐照能力可支持到4057 gray，并推出800万像素高分辨率型号。该设备可用于常规相机难以覆盖的核岛、核电站及核相关设施区域，实现入侵等风险预警和快速防御。
10. 智能决策与后端算法调度（08:49）
对于前端感知难以完全判定的复杂场景，后端通过多目标、多类型智能算法形成统一算仓，对算法进行管理、调度和灵活编排。结合大模型能力，可提升复杂场景和行为场景的算法准确度，并增强小样本学习与跨区域泛化能力。
11. AI算力编排与事件预警（09:34）
AI势能巡检承载大模型事件预警能力，可对视频类算法进行编排，按不同时间、区域和任务策略叠加单个或多个算法，并进行不同算力的调度，以提升算力使用效率。
12. 功率预测示例（10:17）
以新能源风力发电为例，系统采集气象、发电并网、风电运行等多类型数据，并通过大数据结合形成功率预测模型，可对超短期、短期和中期发电功率进行预测，从而提升运营管理水平。
13. 智能巡检与设备管理（11:03）
智能巡检结合震动、声音、外观、温度等多维感知数据，支持表计读取、缺陷识别、热成像温度检测和流程化事件上报。通过二维、三维和数字孪生技术，可对设施设备进行全方位管理并提升智能化运维水平。
14. 大模型助手与运维能力提升（12:06）
通过语言类大模型和助手能力，可用对话方式快速进行视频翻查、图搜和检索，并结合安防及行业知识库提升操作便利性。运维方面可识别视觉故障、分析设施设备根因、生成运行报表，并通过问答提升运营管理水平。
15. 核电相关完整解决方案（12:54）
海康威视形成了园区、实体保护、工地、巡检、功率预测和智慧矿山等多个解决方案。方案覆盖园区数字化、三道防护圈、核电工地安全质量与进度管理、多维巡检、场站运营预测，以及高风险矿山场景的作业可视、隐患可控和风险可查。
16. 合作愿景（15:49）
演讲最后表达希望通过技术赋能实现合作共赢，共同开创安全高效能源未来，并邀请参会者到海康威视展厅进一步交流。
时间线
00:00 - 演讲者开场问候，并介绍自己来自海康威视。
00:06 - 说明本次分享主题是人工智能在核电中的创新应用，并概述将从技术体系、创新应用实践和核电实践三个方面展开。
00:43 - 进入海康威视技术体系介绍，重点说明多维物联感知、声波感知、设备状态检测和人工智能大模型能力。
03:38 - 总结海康威视的技术优势，包括更全面的感知领域、云边端融合产品体系、行业经验积累和大模型软硬件体系。
04:33 - 转入核电AI创新应用，先介绍智能感知方向，包括实景地图、周界防御、海域监测、低空防护和耐辐照相机。
08:49 - 介绍智能决策方向，讲解后端算法仓、算法调度、大模型增强、小样本学习、跨区域泛化和AI算力编排。
10:17 - 通过风电功率预测案例说明多源数据采集与预测模型在运营管理中的价值。
11:03 - 介绍AI赋能执行与智能巡检，包括多维数据采集、表计读取、缺陷识别、数字孪生分析和设备管理。
12:06 - 介绍大模型助手、视频与图像检索、知识库问答，以及运维故障分析和报表生成能力。
12:54 - 概述核电及相关行业的整体解决方案，覆盖园区、实体保护、工地、巡检、功率预测和智慧矿山等场景。
15:49 - 演讲收束，表达技术赋能、合作共赢的愿景，并邀请与会者到展厅交流。
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海康威视人工智能在核电与能源场景中的创新实践
本次分享围绕海康威视在核电领域的人工智能创新应用展开，重点介绍了其整体技术体系、人工智能在核电场景中的落地实践，以及面向核电和能源行业的综合解决方案。海康威视的能力基础来自物联感知、人工智能、大模型、云边端协同和行业化工程实践的长期积累，这些能力共同支撑了核电站在实体保护、安全生产、智能巡检、运营管理和应急处置等方面的智能化升级。
在技术体系方面，海康威视已从传统可见光视频感知拓展到多光谱、多维度物联感知。其感知能力覆盖 X 光、紫外、毫米波、红外、激光、音频、压力、温湿度、重力等多类数据，通过多传感融合构建更加接近人类多感官判断的综合感知系统。例如，毫米波与视觉融合可用于复杂交通和园区感知，红外与可见光融合可提升烟火检测能力，可见光与毫米波结合可增强周界防护效果。声学感知也从可听声扩展到次声和超声，可服务于机器故障定位、局部放电检测、声音质检、无损检测和气流检测等场景，并结合环境数据实现设备状态预测和维护检测。
人工智能是海康威视面向核电行业提供智能化能力的另一核心支撑。公司自 2006 年组建算法团队，2012 年较早推动深度学习算法产品化，2021 年进入观澜大模型研发阶段，并于 2023 年发布观澜大模型，且通过信通院五级评测。观澜大模型采用三层架构：底层为基础大模型，涵盖多模态、语言和物联感知模型；中间层为行业大模型，通过注入行业知识和业务规则形成垂直行业能力；上层为场景应用大模型，将模型、产品和解决方案封装到具体业务流程中。依托约 70 个垂直行业线和 300 个细分行业经验，海康威视形成了覆盖云、边、端的软硬件一体化产品体系，使人工智能能够更加稳定地适配能源、核电等复杂行业场景。
在核电应用中，智能感知首先体现在 AI 实景地图和鹰眼全景感知上。通过摄像头构建厂区、河道、园区和重点区域的全景实景地图，并将视频、告警、位置和业务数据叠加呈现，管理人员能够直观掌握现场状态，实现实时监测、风险预警和区域化管理。这种方式提升了复杂场景下的信息透明度，也为后续的事件研判、联动处置和应急指挥提供了基础。
核电站通常具有周界长、环境复杂、靠山靠海等特点，传统防护系统容易受到小动物、树影、光照变化、遮挡、小目标和体貌不完整目标的干扰。海康威视通过视觉大模型识别复杂目标和异常行为，并融合雷达、视频、振动光纤等多维数据，结合目标分类、数据特征判断和白名单管理机制，有效降低误报。该体系可使周界防护误报率降低 90% 以上，从而提升核电实体保护系统的可靠性和可用性。
针对沿海核电站面临的海域安全防护需求，海康威视构建了全景可视雷达系统，能够从总体图、主体图、细节图到目标定位形成多层级感知能力，对船舶、无人机、人员、车辆等目标进行监测。系统结合两百多类算法，实现快速识别、预警上报和大场景扫描，帮助核电站对海域面形成持续、立体、全方位的安全防护。面向低空空域安全，则通过全频段侦测、重点频段反制以及侦测、反制、查打一体化能力，应对无人机等低空目标带来的新型安全风险。
核电场景中还存在高辐射区域，常规视频设备难以长期稳定运行。对此，海康威视推出耐辐照相机，包括固定机和云台形态，能够在高辐射环境下进行视频采集，最高支持约 4057 Gray 辐照能力，并已推出 800 万像素高分辨率耐辐照设备。这类设备可用于核岛等特殊区域的安全监控和人员入侵预警，解决了传统相机在高辐射环境中防护难、寿命短、可靠性不足的问题。
在智能决策层面，海康威视通过后端智能分析和算仓管理补足前端感知的不足。对于前端设备难以完全判断的复杂场景，系统可在后端进行多目标、多类型算法分析，并通过算仓对算法进行统一管理、调度和灵活配置。大模型的引入进一步提升了复杂场景识别、行为识别、视频内容理解和图片内容识别能力，同时增强了小样本学习和跨区域泛化能力，使算法能够更好适应核电场景中样本稀缺、环境差异大、业务规则严格等特点。
AI 算力编排也是核电智能化应用的重要组成部分。海康威视推出 AI 势能巡检能力，可承载大模型事件预警，并支持多类视频算法编排和策略调优。系统能够根据时间、地点和任务需求叠加单个或多个算法，动态匹配不同场景下的识别任务，从而提升算力资源利用效率和任务执行能力。这种机制使核电站能够在有限算力条件下实现更灵活、更精准的智能分析。
人工智能还可延伸到能源生产预测和运营优化。以新能源风力发电为例，通过采集气象、发电并网、风电运行等多类型数据，并结合大数据建模，可形成发电功率预测模型，支持超短期、短期和中期预测。这类能力虽然以新能源场站为例，但也体现出海康威视在能源运营数据分析、预测建模和生产辅助决策方面的能力积累，可为能源行业提升运行效率和管理水平提供支撑。
在执行与运维环节，智能巡检是人工智能落地核电的重要方向。海康威视将震动、声音、外观、温度等多维感知数据融合起来，支持二十余类仪器仪表读取和设备缺陷识别算法，并通过机器人、热成像、视频等多种形态开展巡检。巡检结果可按照流程化方式上报，并结合二维地图、三维模型和数字孪生平台进行分析，帮助运维人员更快发现异常、定位问题和形成闭环处置。
智能助手则利用语言类大模型改善人机交互方式。用户可以通过自然语言对话进行视频翻查、图像搜索和信息检索，不再完全依赖传统菜单式操作。系统还可结合安防知识库和行业知识库，辅助进行问题查询、事件追溯、运行报表生成、视觉故障识别和设施设备根因分析，从而提升核电站运营管理人员的工作效率和使用体验。
在具体解决方案方面，智慧园区方案面向核电园区的管理、服务和运营，集成视频、传感、人工智能等能力，覆盖综合安防、消防、后勤、行政办公、仓储、运营应急等领域，并通过本地化算法服务提升园区整体管理效率。实体保护解决方案则结合核电实体保护政策和标准，构建三道防护圈整体防护体系，通过 AI 降低误报、提升预警能力，并结合国密门禁和国产化技术路线保障系统安全可信。
核电工地管理解决方案聚焦安全、质量、进度、环境、成本和人员管理，通过视频监控构建立体化防护体系，利用 AI 进行人员考勤、风险隐患识别和重点设备监测，对塔吊、升降设备等关键装备进行安全监管，同时辅助环境治理，降低工地污染风险。巡检解决方案则面向设施设备状态管理，支持现场巡检、远程巡检和自动化巡检，通过 AI 工程化落地、低代码引擎和中心端、边缘端多元产品形态，降低定制开发成本并提升方案性价比。
除核电外，海康威视还将相关能力拓展到风电、矿山等能源与高风险生产场景。自适应功率预测方案可针对不同风机场站的工况和气候条件建模，结合气象和运行数据提升预测准确性。智慧矿山方案则面向高风险生产环境，融合多维感知、人工智能和数字孪生技术，实现作业可视、隐患可控、风险可查，提升生产过程中的隐患识别和安全管理能力。
整体来看，海康威视面向核电与能源行业的实践并非单一算法或设备应用，而是以多维感知为入口，以人工智能和大模型为核心，以云边端协同、算力编排、数字孪生和行业知识沉淀为支撑，形成覆盖感知、分析、决策、执行和运维的完整体系。其目标是在安全可信的前提下，提升核电及相关能源场景的风险识别能力、运维效率、应急响应能力和智能化管理水平，并与行业伙伴共同推动更加安全、高效、智能的能源未来。
