观澜 | AI+编码 重构智能视频底层逻辑

2015年,参加一个视频技术的论坛。时任公大安全防范系主任洪卫军教授有个演讲,到现在印象都非常深刻。2015年,正是视频大数据刚刚提出并兴起的时候,洪卫军教授在那次论坛上说,视频大数据,突出在一个“大”字。所谓大,就是无差别的吸收,而不是取样。这样才能保证数据的完整性和客观性。所以在大数据时代,如何高效的处理海量数据并有效存储,是对我们的考验。

2026年,已经是视频智能化2.0时代,结构化后的视频大数据成为大模型的核心输入。视频数据的宽度、广度、精度、清晰度也是在2015年时我们所不能想象的。视频的高清化、智能化,让视频能够深入千行百业,解决生产生活中的诸多需求。但高清和智能所带来的信号处理和存储压力,就像洪教授当年说的一样,越来越成为我们关注的重点。在智能+视频赋能百业的今天,如何能够“多快省”的利用视频,从而达到“好”这个主观的结果,是摆在AIoT企业面前亟待解决的要务。

今年初,面对存储成本的突飞猛进,且在短期内价格压力无法释放,海康威视推出的“观澜编码技术”,就是直面这一问题给出的海康答案。

视频编码技术的发展史,本质上是一部“对抗冗余”的历史。从MPEG-4到H.264,再到H.265,每一次代际更迭都在追求同一个目标:用更少的比特,承载更多的信息。然而,当压缩效率逼近理论极限,一个根本性的问题浮现出来——是否所有的比特都值得被平等对待?海康威视“观澜编码”给出的答案是:不。

演进:编码技术的三次跃迁道

从MPEG-4到H.264:让视频“存得下”

2000年-2010年,安防行业正处于从模拟向数字转型的关键期。彼时主流的MPEG-4编码标准,压缩效率有限,产生的数据量使得长期存储和远程调用成为沉重的负担。系统能力更多停留在“能看见”,却难以支撑规模化部署。

2003年,海康威视率先将H.264标准引入安防领域。相较于MPEG-4,H.264的压缩效率实现显著提升,使视频数据得以标准化压缩与系统化落地,直接推动了DVR/NVR产品的规模化应用普及。这是一次质变。视频监控由此从“可用”迈向“可规模化部署”,解决了行业最基础的问题:视频能不能“存得下、用得起来”。

从H.264到H.265:平衡“更清晰”与“更可控的成本”

2010年后,同轴电缆和模拟监控退潮,高清化和网络化时代到来,1080P乃至更高分辨率成为标配,视频数据量呈指数级增长。H.265(HEVC)标准应运而生,在H.264基础上实现约30%–50%的码率压缩优化,为超高清视频的普及提供了关键支撑。

这一阶段的核心命题,是在“更清晰”与“更可控的成本”之间寻找平衡点,让高清监控得以规模化铺开。

但一个关键局限始终存在:无论是H.264还是H.265,编码逻辑的本质都是对像素数据的数学压缩优化。编码器“看见”的是像素矩阵,而非画面中的真实世界。它不理解自己正在处理的是一个人、一辆车,还是一面静止的墙。这也是在模拟和非智能时代,让行业内非常头疼的主动性问题。

H.265 + 大模型:编码开始“理解画面”

进入大模型时代,行业需求进一步升级。用户的诉求不再仅仅是“更省”,而是更精确的表达:“关键内容不能丢”。

一辆夜间停放的车辆,14个小时的静止画面与5秒的剐蹭瞬间——在传统编码器眼中,它们只是码率不同的画面帧;但在安全防范的业务逻辑中,前者几乎毫无价值,后者则是决定性证据。

海康威视基于自研“观澜大模型”,将场景与对象理解能力引入H.265编码体系,推出观澜编码技术。这一技术能够智能识别人、车、物等关键目标并施以高优先级保障,对背景信息进行大幅压缩。在各类场景下,24小时周期内至少节省50%存储。

至此,编码开始真正“理解画面”,以业务价值为核心进行数据表达优化。这不是另起炉灶的颠覆,而是积累的顺其自然。

本质:观澜编码就是标准H.265

理解观澜编码,首先要澄清一个根本问题:它是什么,以及它不是什么。

观澜编码不是一种新的视频格式,也不是一种私有协议。它在严格遵循H.265(HEVC)国际视频编码标准的基础上,融合海康观澜大模型能力,实现“智能理解驱动编码”的升级。

这一表述需要被准确理解:

1、观澜编码输出的是完全符合H.265标准的视频码流。整个编码流程中,不篡改视频原始像素、时间戳、分辨率、帧率等任何核心元数据。所有的海康及第三方合规H.265摄像机、存储设备均可即插即用。

2、技术创新的着力点不在标准之外,而在标准之内。观澜编码所做的,是通过AI驱动的自适应码率控制,合理分配压缩参数。也就是说,它改变的不是“怎么编码”的标准化流程,而是“给谁多分配码率、给谁少分配”的决策机制。

这一定位具有重要的行业意义。长期以来,安防行业对私有协议、封闭生态保持警惕。观澜编码选择在H.265标准体系内进行智能优化,完整维护了行业互联互通的标准生态,也在最大程度上保护了用户的既有投资。

它不是“兼容”H.265体系——它本身就是H.265,是H.265在AI时代的自然进化形态。

原理:三位一体的智能编码体系

观澜编码的技术内核,可以概括为“AI场景理解 + ROI差异化编码 + 场景自适应码率分配”三位一体的智能编码体系。

大模型场景感知:从“看像素”到“理解场景”

这是整个技术体系的逻辑起点。

传统编码器面对一帧画面,处理的是一个个像素块的亮度和色度分量。它不具备对画面内容的认知能力。而观澜编码依托观澜大模型,对视频画面进行理解,能够精准识别并区分关键目标与背景信息。

行人、车辆、车牌——这些是业务价值高度集中的区域,需要重点保障。道路、墙面、天空、绿化带——这些是信息密度较低的背景区域,可以实施更高效的压缩策略。

这一过程,本质上是让编码器从“处理像素”升级为“理解场景”。它不再是机械的压缩工具,而是具备判断力的智能体。

ROI差异化编码:让重要的更清楚,让不重要的更省让关注目标更清晰,背景压缩不突兀

在完成场景理解后,系统对画面进行ROI精细化编码,实施差异化的压缩策略:

关键目标区域:采用高质量编码策略,重点保障人脸、车牌及行为细节清晰可辨,确保事后取证无遗漏。

非关键背景区域:采用高压缩策略,大幅降低冗余信息占比,实现码率压缩的最大化。

静态或低价值区域:可进行极高比例压缩,进一步减少存储空间。

这一策略的核心逻辑清晰而有力:在保证“关键画面质量不降级”的前提下,最大化降低整体码率。有限的存储和带宽资源不再被平均分配,而是依据业务价值进行精准投放。

场景自适应码率分配:让资源“按需流动”

现实场景是动态变化的。白天的人流密集与夜间的空旷寂静,对编码资源的需求截然不同。

观澜编码引入场景感知机制,根据视频内容复杂度动态调整编码策略:在人员密集或运动复杂场景中,提高码率分配,保障细节清晰可见;在静态或低动态场景中,降低码率,压缩冗余,减少无效存储占用。

这种“先省后用,按需动态分配资源”的机制,使得设备工作全周期内的综合效率达到最优。它不是简单地在某个时刻压缩码率,而是让资源在时间轴上智能流动,始终服务于最有价值的画面内容。

实证:至少节省50%存储的硬数据

技术原理的合理性,最终需要由实测数据来验证。

观澜编码在不同场景下的表现具有高度一致性:在保障关键目标画质不打折的前提下,24小时录像周期内至少节省50%存储空间。

场景一:公司食堂,白天饭点

人员高度聚集、频繁移动,画面信息密度极大。观澜编码在此场景下保障每一个移动目标的清晰度,同时对静止的桌椅、餐具等背景进行高效压缩。关键目标清晰可辨,整体存储大幅下降。

场景二:企业大厅,白天少量人员流动

偶尔有人员经过,大部分时间背景画面相对静态。观澜编码对偶尔出现的人员保持高码率编码,而对大面积的地板、墙面等稳定背景实施深度压缩。

场景三:商业街/沿街路面,多人多目标同行

多目标交错移动,场景复杂度高。观澜编码能够同时锁定多个关键目标并保障其清晰度,对街道路面等低价值背景进行压缩优化。

场景四:企业园区出入口,人车混行

人车混合、目标类型多样。观澜编码准确区分行人与车辆,分别实施差异化保障策略。

场景五:园区车道/出入口,低照度、逆光

光线条件恶劣,传统编码容易出现噪点增多、码率失控的问题。观澜编码借助大模型目标精准识别能力,将宝贵的码率资源集中用于还原人、车的关键特征,而非浪费在背景噪点优化上。

这些场景共同指向一个结论:观澜编码的“省”,是建立在“智能判断”基础上的有序压缩,而非牺牲画质的盲目削减。

价值:省硬盘、省电费、省空间

对于工程商、集成商和最终用户而言,技术优势最终体现为可量化的商业价值。

 以一个中等规模项目为模型:2000路1080P@2Mbps,90天存储周期。

与传统编码方案相比,观澜编码实现的效果是:

硬盘数量节省60%:24小时周期内平均码率下降超过50%,所需总存储容量大幅缩减,物理硬盘采购量相应降低。

机房空间节省60%:硬盘减少直接导致NVR、CVR等存储节点数量下降,占用机柜空间大幅压缩。对于租金敏感的城市机房,这部分节省尤为可观。

5年电费平均节省50%:设备减少带来功耗下降,同时散热需求降低,空调等制冷系统能耗同步缩减。综合测算下,运营周期内的电力成本减半。

“降本不降效”是这一方案的核心主张。它并非以牺牲图像质量为代价换取低成本,而是通过智能手段剔除冗余信息,使资源利用效率实现结构性提升。

观澜编码适用于校园、园区、企业、医疗等多类智能视频应用场景,为海量视频数据场景提供了一种可落地、可量化的降本路径。

趋势:从编码优化到认知智能的入口

站在更宏观的视角审视,观澜编码的诞生不仅解决了一个具体的成本痛点,更揭示了视频感知技术未来的演进方向。这是观察海康威视及整个AIoT行业大模型趋势的重要窗口。

判断一:编码将成为前端智能深化的战略支点

观澜编码在编码环节植入了场景理解能力。这一能力不会止步于编码,而是会以此为原点向更多感知环节辐射。未来的前端设备将不再是单纯的图像采集器,而是集采集、理解、结构化分析、画面优化于一体的认知传感器。编码,是这个进化链条中承上启下的关键节点。

判断二:垂直大模型将重塑行业竞争格局

观澜大模型在视频场景中的有效应用表明,AIoT领域的竞争焦点正在从硬件参数和通用算法,转向行业大模型的能力构建。谁拥有更懂场景、更懂物理世界运行逻辑的垂直模型,谁就掌握了定义数据价值的主动权。

判断三:视频数据将从“成本中心”转向“价值中心”

长期以来,视频数据以存储成本的形式存在于财务报表中。观澜编码先解决了“降本”问题。而随着大模型持续提升理解能力,视频中潜藏的业务洞察——客流分析、行为预警、运营效率——将被更高效地挖掘。存储下来的不再是冗余像素,而是高价值信息资产。

结语

近期看到杭州日报发的视频号,采访海康的董秘奉玮。奉玮说:“我们从一个产品供应商,变成方案供应商,为千行百业解决具体的问题”。与海康一起走过多年,我看到的是,他们在自己的能力边界内,不断打破自己的经营边界,如今已走了很远。2006年刚入行时,看到的海康是DVR,是视频监控。20年弹指一挥间,他们已经走出了安防,走出了监控,甚至走出了可见光,向着更深处探索。但核心一直未变,就是用自己的内生能力,不断地去适应市场,去适应客户,去找自己活下去的出路。观澜编码,仅仅是其中一个小小的分支,这样的创新,在活下去、活得好的理念下,只会越来越多,就像奉玮说的一样:“用户有问题,海康有办法”。不是为了做而做,而是用自己的能力去满足市场和用户需求,才能让企业走的更远,更有力。

责任编辑：石旭