Hikvision Guanlan 2026: от видеоаналитики по правилам к пониманию сцены

17 июля на Всемирной конференции по искусственному интеллекту WAIC 2026 компания Hikvision представила обновленную белую книгу Guanlan. Документ объемом 179 страниц описывает архитектуру больших моделей, аппаратные и программные продукты, отраслевые решения и примеры внедрения.

Это не независимое исследование рынка, а технологический отчет производителя. Однако он хорошо показывает, в каком направлении Hikvision развивает видеоаналитику: от отдельных алгоритмов распознавания к системам, которые понимают содержание сцены, принимают команды на естественном языке и участвуют в управлении объектом.

От распознавания объектов к пониманию событий

Традиционная видеоаналитика работает с заранее определенным набором задач. Камера умеет обнаруживать человека, автомобиль, пересечение линии или вход в зону. Для нового сценария часто требуется отдельный алгоритм, сбор данных и дополнительное обучение.

Guanlan строится на другой логике. Большая модель предварительно обучается на крупных массивах данных, после чего адаптируется под конкретную задачу. По данным Hikvision, для некоторых сценариев достаточно от нескольких до нескольких десятков целевых изображений, а период адаптации может сокращаться с нескольких месяцев до половины рабочего дня.

Главное изменение заключается не только в повышении точности. Система получает возможность работать с более сложными формулировками: определить сотрудника без сигнального жилета, обнаружить человека, выполняющего высотные работы, найти транспортное средство по свободному текстовому описанию или оценить совокупность признаков опасной ситуации.

Такой подход уменьшает зависимость от жесткого перечня встроенных функций. Аналитика становится инструментом, который можно настраивать под задачу объекта, а не только выбирать из списка, предусмотренного прошивкой.

Четыре уровня интеллектуальной камеры

В отчете Hikvision предлагает разделить камеры с большими моделями на четыре уровня.

L1 - обнаружение динамических объектов. Камера определяет людей, автомобили, мотоциклы, животных и другие базовые классы. Результатом становится тревожное событие, изображение или видеопоток.

L2 - распознавание признаков и элементов сцены. Система анализирует атрибуты объектов, текст, отдельные действия и состояние окружающей среды. На этом уровне появляется более подробное структурированное описание события.

L3 - понимание сцены и взаимодействие с текстом. Камера может формировать описание изображения, создавать краткое содержание видео и принимать задания на естественном языке. Пользователь фактически описывает условие тревоги текстом.

L4 - анализ задачи и подготовка решения. Модель разбивает сложный сценарий на этапы, объединяет результаты нескольких алгоритмов и формирует рекомендации по дальнейшим действиям.

Эта классификация может оказаться полезнее привычного деления камер только по количеству встроенных алгоритмов. Она описывает не список функций, а глубину понимания происходящего.

Большая модель переезжает в камеру

Одним из наиболее показательных продуктов отчета стала новая мультимодальная камера. По данным Hikvision, устройство получило вычислительную производительность 26T и встроенную модель с 2 млрд параметров.

Обработка выполняется непосредственно на устройстве. Пользователь может задать условие вроде обнаружения человека без сигнального жилета в строительной зоне, после чего камера преобразует текст в правило контроля. При совпадении условий она формирует тревогу и может управлять подключенными устройствами, включая светозвуковое оповещение или систему доступа.

Перенос вычислений на уровень камеры дает несколько преимуществ. Сокращается задержка, уменьшается объем передаваемых данных, а базовая аналитика может продолжать работу без постоянного обращения к облачной платформе. Для удаленных и инфраструктурных объектов это особенно существенно.

Но при проектировании одной цифры производительности недостаточно. Необходимо учитывать размер установленной модели, поддерживаемые сценарии, количество одновременно выполняемых задач, энергопотребление, температурный режим, порядок обновления и совместимость с платформой управления.

Архив превращается в поисковую систему

Вторая важная часть Guanlan связана с видеозаписью. Hikvision развивает семейство NVR, CVR и вычислительных устройств с поиском по естественному языку.

Вместо просмотра архива по времени и камерам пользователь может сформулировать запрос: красный электроскутер, белый фургон, человек с черным рюкзаком или мотоциклист без шлема. Мультимодальная модель сопоставляет текст с содержанием изображений и формирует подборку подходящих фрагментов.

Для крупных систем предлагается поиск по массивам порядка 100 млн элементов с выдачей результата за несколько секунд. Подобная функция меняет назначение регистратора или системы хранения. Архив становится не просто доказательной базой, а доступным для анализа массивом данных.

При выборе такого решения потребуется оценивать не только глубину хранения и входящий битрейт. В спецификации появляются новые параметры: количество каналов индексации, скорость обработки архива, поддерживаемые типы запросов, время построения индекса и возможность работы с уже установленными камерами.

Guanlan Coding: экономия архива без отказа от H.265

Отдельное направление получило название Guanlan Coding. Модель определяет значимые участки изображения, например людей, автомобили и номерные знаки, после чего применяет дифференцированное кодирование.

Ключевые объекты сохраняются с повышенным качеством, а статичный фон и второстепенные области сжимаются сильнее. Для этого используется технология ROI, то есть раздельная обработка значимых и фоновых зон кадра.

В официальном сообщении Hikvision заявлено, что при круглосуточной записи такой подход позволяет в среднем сократить занимаемое пространство более чем на 50%. При этом видеопоток сохраняет соответствие стандарту H.265.

Для крупных систем это может влиять не только на количество жестких дисков. Снижаются требования к пропускной способности сети, энергопотреблению и резервному хранению. Реальный коэффициент экономии при этом будет зависеть от динамики сцены, количества значимых объектов и требований к качеству архива.

Не только видеонаблюдение

Guanlan охватывает значительно больше источников данных, чем обычная камера. В систему входят модели для видимого изображения, звука, тепловизионных данных, рентгеновского излучения, миллиметровых волн, оптоволоконных датчиков, спектрального анализа и комбинированных радарно-визуальных систем.

Такой набор показывает более широкую стратегию Hikvision. Компания стремится объединить разные средства восприятия в одной вычислительной архитектуре. Камера дает визуальную информацию, радар определяет расстояние и скорость, оптоволоконная линия фиксирует вибрацию, а тепловизор контролирует температуру.

В результате система может оценивать событие не по одному сигналу, а по совокупности признаков. Это особенно важно для транспорта, промышленности, протяженных периметров, энергетики и объектов со сложными условиями наблюдения.

От камеры до отраслевой платформы

Архитектура Guanlan включает четыре последовательных уровня:

• базовые модели восприятия, мультимодального анализа и обработки языка;
• отраслевые модели для промышленной безопасности, производства, транспорта, городской инфраструктуры, ритейла и других направлений;
• аппаратные и программные продукты для устройства, периферийного вычислительного узла и центра обработки данных;
• прикладные сценарии и системы управления.

Программная часть построена по схеме 1+3+X. Единая базовая платформа отвечает за подключение, обучение, развертывание и контроль моделей. Три класса приложений включают интеллектуальные инструменты, автоматизированные рабочие процессы и программных агентов. Компонент X обозначает отраслевые платформы и прикладные решения.

По данным производителя, экосистема уже охватывает более 1000 аппаратных и программных продуктов, свыше 90 отраслей, 2000 сценариев и более 600 готовых решений. Среди приведенных примеров есть системы производственной безопасности, мониторинга лесных пожаров, контроля водных объектов, транспортной аналитики, технического зрения и автоматизированного досмотра.

Как оценивать приведенные показатели

В белой книге указано, что применение Guanlan позволяет снизить количество ложных тревог при охране периметра более чем на 90%, обеспечить выявление микродефектов с показателем 99,99% и довести обнаружение запрещенных предметов на рентгеновском изображении до уровня выше 97%.

Сравнивать эти цифры напрямую нельзя. Они относятся к разным задачам, наборам данных и условиям эксплуатации. Снижение количества ложных тревог, вероятность обнаружения и точность классификации являются разными метриками.

Кроме того, отчет не содержит единой методики тестирования для всех продуктов. Поэтому показатели следует рассматривать как заявленные результаты отдельных решений и проектов, а не как гарантированные характеристики любой камеры Guanlan.

Перед включением оборудования в проект необходимо запросить описание испытаний, состав тестовой выборки, исходный уровень ошибок и ограничения алгоритма. На ответственном объекте потребуется проверка на собственных сценах, включая ночь, осадки, перекрытие объектов и характерные для площадки помехи.

Что меняется для проектировщиков и интеграторов

Появление больших моделей не отменяет обычные требования к видеосистеме. Разрешение, оптика, чувствительность, динамический диапазон, подсветка и правильное расположение камеры по-прежнему определяют качество исходных данных. Модель не сможет надежно распознать то, что камера изначально не видит.

Одновременно усложняется проектирование вычислительной части. Теперь необходимо заранее определить:

• где выполняется основная обработка: в камере, на периферийном устройстве или в центре;
• какие функции требуют отдельных лицензий;
• можно ли использовать существующие камеры;
• какие регистраторы и платформы поддерживают нужную модель;
• как выполняются обновление, аудит и журналирование решений;
• где хранятся исходные данные и поисковые индексы;
• как система ведет себя при потере связи;
• каким способом будет подтверждаться точность на объекте.

Особое значение получает совместимость компонентов. Hikvision описывает единую цепочку от датчика до исполнительного устройства. Это упрощает развертывание внутри одной экосистемы, но требует внимательно проверять поддержку конкретных функций между камерой, регистратором, вычислительным модулем, программной платформой и версией прошивки.

Итог

Белая книга Guanlan 2026 показывает следующий этап развития Hikvision. Основная конкуренция постепенно смещается от количества отдельных алгоритмов к способности системы понимать сцену, быстро адаптироваться к новым задачам и работать с данными разных типов.

Наиболее заметные изменения уже понятны: настройка событий на естественном языке, локальная обработка в камере, смысловой поиск по архиву, интеллектуальное распределение качества записи и объединение нескольких средств восприятия. Камера в такой архитектуре становится не только источником видео, но и самостоятельным узлом анализа.

При этом белая книга описывает китайскую продуктовую экосистему и не является каталогом оборудования для российского рынка. Доступность конкретных моделей, функций, лицензий и прошивок необходимо проверять отдельно.

АМИКОМ следит за развитием решений Hikvision и помогает подобрать камеры, системы хранения, вычислительное оборудование и программные платформы под конкретную задачу. При подготовке проекта специалисты компании могут проверить совместимость оборудования и определить, какие функции действительно доступны в выбранной конфигурации.