大模型时代智能巡检应用设计与商业模式

CONTENTS 目录 前言02 行业难点： 差异化竞争打破市场格局，跳出价格内卷03 行业趋势04 破局难点05 "大模型+巡检"的商业模式06 设计一款智能巡检应用08 产品功能设计09 技术方案设计21 前言 PREFACE 过去，我们仅需花费200-500元，就能购入一款家用摄像头，随时了解家里发生的情况，广受用户喜爱，彼时在大众认知里，它不过是个小型硬件设备。若家用摄像头加上AI能力，将为用户带来全新体验： 试想，若这款摄像头能够守护家中婴儿与老人的日常安全，精准识别外卖送达、快递签收等事件，甚至在你为找寻钥匙焦头烂额时，快速定位其所在之处——那么，它早已超越传统摄像头的范畴，化身成你的家庭安全卫士与私人智能助手。 若它还能化身生活记录官，在你外出工作时，自动捕捉宠物猫的一举一动，并将这些可爱瞬间智能制作为趣味相册、温馨回忆录——此刻，它便成为了承载美好生活的专属记录仪。 饮品店、超市、工厂等场所同样会采购摄像头，但大多仅用于事后追溯或日常监督。倘若摄像头能够实时监测商品库存，及时提醒补货；自动核查员工是否规范佩戴口罩；精准判断饮品配料摆放是否合规；智能识别拉货车停放是否符合规定——如此一来，它摇身一变，成为了高效智能的巡检专家。 类似场景还有很多。在大模型技术浪潮的推动下，摄像头等硬件的消费属性正经历着深刻且不可逆的变革。产品形态被重塑，价值体系被重新定义，共同驱动人们迈向更加智能、便捷、美好的未来生活。 然而，产品形象与价值体系的重构绝非一朝一夕之功。如今，豆包大模型携手火山方舟，为行业发展带来全新解决方案。 大模型解决方案白皮书 行业难点： INDUSTRYDIFFICULTIES 差异化竞争打破市场格局，跳出价格内卷 大模型解决方案白皮书 第三阶段 着力于满足个性化需求、应对泛化场景的管理 需求，以及提升视频数据使用效率 大模型技术成为目前解决这些问题的唯一可行方案 第二阶段 致力于提升人脸识别、报警准确率以及事件/报警视 频的自动召回（视频还原）能力 核心在于计算机视觉（CV）算法的广度与精度 第一阶段 要围绕解决各类场景、光线条件下的清晰度问题 重点聚焦于镜头与解析算法 —04— 大模型解决方案白皮书 行业趋势 智能巡检行业正从“看得清、报得准”的基础竞争，走向以“谁更懂客户”为核心的高阶竞争。以家庭场景为例，家用安防行业聚焦于家用监控场景，主要涵盖具备摄像功能的智能家居产品，包括摄像头、智能门锁、电子猫眼、扫地机器人、手办玩具以及走地/桌面机器人等。 在市场竞争格局方面，头部品牌虹吸效应显著，市场占有率快速向头部集中。小米、萤石等六家头部企业占据较大份额，且市场份额愈发向头部前三企业聚拢。在此形势下，各品牌纷纷在“AI+”领域寻求突破，以满足市场刚需。 会员业务已成为产业内各品牌重要的增长曲线，既能增强用户粘性，又能促进产品销量。然而，当前各品牌会员付费率相较于2023年均有所下降，因此，提升用户付费意愿与会员附加值成为当务之急。 从行业竞争阶段来看，市场已历经清晰度竞争与自动化竞争阶段，目前行业普遍认为，前两个阶段已趋近技术与成本上限，现进入智能化竞争新阶段。 破局难点 大模型解决方案白皮书 用户端新兴诉求： 随清晰着度智、能基摄础像报头警日功均能产成生为海行量业视标频配数后据，，产传品统功产能品趋能同力导已致难企业支只撑能用通户过日价益格泛战化争、夺多市元场、份高额阶，的进实而际引发需全求行。业毛利率持续下滑、市场份额迅速被头部品牌蚕食的困境。 想看看不见 用户难以从海量视频中快速定位有效信息，人工筛查耗时耗力； 想用用不上 基础的监控与报警功能无法支持视频数据的深度挖掘与二次创作，导致数据价值沉睡； 想记记不住 不同场景下用户对数据处理的侧重点差异大，厂商难以提供定制化服务； 想玩玩不了 传统设备缺乏趣味性和交互性，无法满足用户对安防系统多元化、娱乐化的新期待。 供给端同质化竞争： 清晰度、基础报警功能成为行业标配后，产品功能趋同导致企业只能通过价格战争夺市场份额，进而引发全行业毛利率持续下滑、市场份额迅速被头部品牌蚕食的困境。 那么，在智能化竞争阶段，智能巡检企业如何构建差异化壁垒？如何提升产品附加值？如何以更低的创新成本、更高的创新效率响应用户不断升级的需求？ 在此背景下，亟需通过技术革新实现产品迭代升级，以满足用户个性化需求、泛化场景管理等新兴诉求，而大模型提供了唯一的解决方案——凭借其强大的自然语言处理、图像理解与生成能力，以及对海量数据的学习和推理优势，大模型能够高效率、低成本开发出即好用又好玩的新产品，并实现品牌差异化，这成为突破智能巡检行业发展瓶颈、重构竞争格局的核心驱动力。 —05— "大模型+巡检"的 商业模式 "BIGMODEL+PATROL"BUSINESSMODEL 大模型解决方案白皮书 大模型解决方案白皮书 "大模型+巡检"已成行业必争赛道，头部品牌加速落。数据显示，先行企业增值服务付费转化率、会员付费率显著提升，相关项目升级为企业战略级项目。 三类主流商业模式 会员服务升级 整合AI功能提升会员权益，提升月费；某品牌实测，新增AI功能（价格不变）使会员付费率从3%升至近10%。 独立AI增值服务 基础会员保留存储/报警功能，AI增值服务单独定价，品牌验证免费试用1个月后付费转化率达20%。 超级会员生态 推出SVIP服务，覆盖VIP权益及全量AI功能。 —07— 设计一款 智能巡检应用 DESIGNASMARTSECURITYAPPLICATION 接下来，我们从产品功能设计和技术方案设计层面，详细介绍大模型在家用安防与企业巡检两个领域的落地步骤，帮助您从0-1构建一款智能安防应用。 大模型解决方案白皮书 产品功能设计 01家用安防的新玩法 大模型解决方案白皮书 新场景 离家/离店模式 在用户离开家庭或门店后，系统可自动切换至“安防高敏模式”，实现如下智能行为： 异常事件识别与报警：基于大模型理解能力，对疑似入侵、滞留、破坏行为进行精准识别，生成详细报警描述。 事件还原与证据链构建：将多个摄像头的视角拼接为清晰事件流程，辅助用户快速回顾现场，提升事后溯源效率与可信度。 监控内容定制化 支持用户根据自身管理需求自定义监控标签与事件类型，满足中小商户、垂直行业用户的精细化管理诉求。例如： 餐饮门店可设置“顾客排队异常”、“后厨人员未戴帽子”等特定监控要点； 社区可关注“高空抛物”、“宠物未牵绳”等事件，实现差异化风险防控。 看护/陪伴 针对老人、儿童等重点人群，系统可提供更具温度的“看护+陪伴”能力： 安全监测：如老人长时间静止不 动、夜间异常走动、跌倒等； 健康提醒：配合IoT设备，提醒吃药、睡眠、喝水等； 情感陪伴：结合语音/视觉识别，识别情绪状态，提供安抚、问候等 语义对话，提升心理安全感。 家庭访客 通过多模态识别技术，系统可实现： 人员身份识别：自动区分家庭成 员、常客与陌生人； 场景理解与互动：识别访客行为，如快递投递、朋友到访； 智能对话：联动语音助手生成个性 化欢迎语或自动问候。 短视频发布 基于大模型的理解与生成能力，实现自动成片能力： 记录家庭中趣味、温馨、纪念性 事件； 内置趣味脚本与特效模板，一键生成短视频，适配社交平台分享； 面对面聊天(偏机器人) 基于大模型的理解与生成能力，实现自动成片能力： 情绪疏导：主人不开心时，能识 别情绪，提供关心、问候等情绪疏导能力； 趣味沟通：现在有扫地机器人与主人的互相吐槽模式出现，趣味 性很高。 —09— 大模型解决方案白皮书 新功能 功能一：录像内容摘要（报警通知） 功能二：AI每日总结 在时间轴模式下，AI自动分析视频内容，提炼关键信息，生成简短的摘要。帮助用户快速了解录像内容，精准定位所需片段，告别繁琐查找，节省时间，轻松高效！已趋近技术与成本上限，现进入智能化竞争新阶段。 系统可自动生成每日视频摘要，帮助用户聚焦当天重点事件。无论是家人团聚、宠物互动，还是突发异常，用户均可快速了解当日高光时刻，无需逐帧回看海量视频内容。 录像智能摘要快速了解录像内容 功能三：个性化语言提示 录像摘要和录像总结的语言风格，可随自己喜好定义。既能化身段子手，爆梗金句频出；也能秒变学术大咖，严谨论述拉满；还能切换二次元吐槽体；亦或优雅的甄嬛体。想怎么设定就怎么设定，告别千篇一律的机械式表达，情绪价值直接拉满。 —10— 功能四：AI智能搜索（文搜视频） 大模型解决方案白皮书 想在海量录像里找想要的片段，用户只需通过APP搜索框输入简单语言描述，即可快速定位到视频中的特定场景或事件，大大提升了视频检索的效率和便捷性。例如，输入“猫咪爬架子”，系统即可定位相关内容。比如，想查看“小猫爬架子的视频”，只需轻松说一句“小猫爬架子”，AI智能搜索就能快速找到相关片段。 小猫爬架子已帮你找到3条小猫爬架子的录像 功能五：智能语音助手功能六：身份和人物轨迹识别 各终端设备挂载统一语音助手，打通摄像头、门锁、机器人、扫地机器人等智能家居设备，实现AI与智能家居的深度融合。 支持基于视觉大模型的身份识别能力，可自动标记和识别视频中人物身份，如家庭成员（父母、孩子）、访客等，实现个性化安全策略与智能告警。系统还可跟踪特定人群（如老人、小孩）的活动轨迹，识别异常情况。例如：老人连续3小时未离开卧室，系统将自动预警，防止风险事件发生。 功能七：报警预测功能八：一键成片 根据环境情况推测可能发生危险的位置和原因，例如地板上撒了一片水，可能会有人滑到，模型需要识别出监控画面中存在的可能引发危险的情况和位置，及时提醒。 自动生成“今日高光”视频合辑，并基于场景自动生成配文说明，支持用户长期保存、便捷分享，记录生活点滴，分享美好瞬间，助力从“记录安全”向“记录生活”拓展升级。 —11— 大模型解决方案白皮书 02企业巡检的新方案 历史痛点 企业业务与管理需求的多样性，使得B端市场难以通过标准化产品提供有效服务。目前行业多依赖厂商定制功能与算法，导致交付质量参差不齐，且过程繁琐、周期漫长、成本高昂，还伴随较高风险，往往难以达到预期管理要求。 当下亟需轻交付、高灵活性、低成本的解决方案，大模型正是当前最优选择。依托市面上摄像头普遍自带的SDK抽帧能力，仅需编写prompt、调用接口两步，即可将自定义识别结果入库，实现正常的业务推送报警与统计分析。标签定制最快1天即可完成，且基本无需开发成本。 新用法 安全合规 借助监控摄像头的定时抽帧，将获取的图像信息输送至视觉理解大模型，可对各类安全风险进行自动检查，精准识别危险区域人员是否佩戴头盔、面具、防尘口罩等防护装备，同时核查车辆停靠位置是否符合规范、车辆地锚是否锁好等情况。具体用法如下： 输入prompt 1输入的图片中是否有车辆的车头无铁链连接地面。 2如果车辆无铁链连接地面，则该车辆未锁好地锚，看不到完整车头的不识别， 3描述方位，然后输出未锁好地锚的车辆坐标。 输出结果 代码块 1在图像中，右侧（1号卸料门）的白色JAC卡车车头无铁链连接地面，未锁好地锚2765531967756 —12— 大模型解决方案白皮书 消防安全 准确识别环境中是否产生消防火灾，检查消防设施是否防止妥当完善，在复杂环境中依然准确，例如CV在混乱环境中很难识别光影和火苗，导致火灾误报警频发，大模型凭借强大推理能力，依然识别准确。用法如下： 输入prompt和截帧 代码块 1输入的图片中是否着火。 2冒烟和火苗都是火灾危险。 3描述火灾发生的方位，然后输出坐标。 图片一 图片二 输出结果 图片一的识别结果 1图片中有多处明显光影，无火灾危险 图片二的识别结果 1图中着火了 2着火方位为图中左侧偏左位置，坐标为172327235475