來源：雷科技
6月26日，海康威視旗下安全智能生活品牌螢石在杭州舉辦了一場特殊的發布會——以「藍海潮生，全域進化」為主題的2025ECDC螢石雲開發者大會，雷科技受邀前往杭州，線下參加了這場會議。
記得今年3月上海的AWE2025展會上，雷科技針對螢石的展位進行了專項探展報道，發現螢石藉助自身在AI技術和多維視覺識別技術上的優勢，打造了一系列掃地/掃拖機器人。其中，一款面向公共場所使用的雲視覺商用機器人BS1令我們印象深刻，他可以做到語義三維識別、語義三維空間計算、語義導航、語義重定位等，還可以接入電梯、閘機等，展現出螢石強大的視覺識別能力和端雲協同計算+多平台硬體打通的優勢。
在AI技術高速迭代、集中爆發的大環境下，螢石在2024年推出了家居行業首個具身智能大模型——螢石藍海大模型，以及新一代AI核心架構EZVIZ HomePlay OS，將AI作為發力點，利用自身在視覺能力領域的技術優勢，兩者相結合，緊緊跟隨了AI時代，又滲透進千行百業。
這一次，螢石決定挺進垂直大模型領域的深水區，以及打造一個更開放的「底座」，用儘可能大的自由度覆蓋更多行業、賽道、以及場景。但話又說回來，面對市場，螢石是怎麼樣解決行業痛點，維持優勢的？
更專業、更聰明的藍海大模型2.0來了
2024年6月27日的螢石雲ECDC開發者大會上，螢石正式發布了首個自研大模型——螢石藍海大模型，提供智能語音交互服務、設備配置、通用問答；具備文本、圖像、語音、光電等多模態感知，以及生成能力；具備場景化AI能力，能實現空間級具身交互。
準確來說，螢石藍海大模型本身就是一個面向智能家居、智能物聯場景的垂類大模型，不過它支持的特性和功能很多，應用場景豐富，本質上是一個綜合能力很強的「框架」。
識別是螢石的看家本領，這次發布的螢石藍海大模型2.0，在原來的基礎上進行了感知、理解、記憶等演算法能力的升級，並針對性的推出螢石自研的消費類的萬物模型、千鳥識別演算法等，比如萬物模型支持1200種常見的目標感知和屬性感知，千鳥識別演算法支持7100種，超國內外標杆競品10%以上，算力消耗卻做到同類競品的百分之一。
像危險動物識別模型，也能識別36種動物大類和150種以上的詳細種類。此外，針對視頻、聲音等理解，螢石藍海大模型2.0支持2分鐘以內的視頻理解，和50種聲音事件理解能力，甚至能結合視覺、聽覺、健康感測信號、運動感測信號等混合分析。
垂直大模型的一大優勢就是「專業」，針對某個場景的專項能力更強，比如通用大模型是語數英都能及格，而垂直大模型則是語數英當中的其中一科可以做到優秀，同時體積小，性能開銷不大，很適合布局在各種設備上。
螢石在現場利用看護大模型給我們舉了一個例子，同樣一段老人坐在客廳看電視的視頻，基於泛化能力的通用大模型只能描述出畫面表象的內容，而看護大模型可以根據人物屬性、時間線、行動軌跡等信息，給出更具體的結果，比如誰幾點在做什麼，甚至能進一步延伸更多服務，如是否需要進行久坐提醒等。
而記憶系統也讓AI大模型有了「積累經驗」的能力，簡單點來說就是越用越好用，大模型也越了解用戶，推送的提醒也會越精準。
有了垂直大模型，就可以更好地服務某個場景的細分需求，而開發者也可以藉助螢石藍海大模型的能力訓練優化出自己的垂直大模型，並部署在硬體上，也能聯合雲端和更多的設備，去做一套自動化的服務體系。
對於B端市場，通用大模型並不是「硬通貨」，螢石在發布會上拿出來一個數據，2025年6月18日，國家互聯網信息辦公室在「世界移動通信大會（上海）」開幕式上正式公布：我國已有433款大模型完成國家網信辦備案並上限提供服務，其中語言類大模型佔比最高達78%，視頻類模型和多模態大模型成創新焦點。
而從應用來看，通用大模型佔比28%，垂類大模型佔比72%，互聯網、金融、醫療、教育等行業大模型佔比均超過10%。也就是說，商用領域更需要具備專項能力的垂直大模型。
這就是剛剛提到的，垂直大模型體積小，術業有專攻，有什麼場景就用什麼垂直大模型，還可以適配更多的算力平台，滿足端側計算的需求，而螢石的藍海大模型2.0，更像是為各行業和各個開發者打造了一個具備更強泛化能力的「大模型底座」。
低成本滲透千行百業，螢石造了一個「AI沙盒」
說完了螢石藍海大模型2.0，接下來的內容可以理解為：螢石給企業和開發者打造了一個更開放的架構。
EZVIZ HomePlay OS不同於以音視頻為核心的架構，這是一個將AI作為核心，能夠讓AI獲得像人類一樣感知、計算、執行的能力，並在這個過程當中不斷學習並成長的架構。上面提到的螢石藍海大模型，只是EZVIZ HomePlay OS里的一個部分。
它可以將大模型和服務、工具融合在一起實現代理封裝，更好地融合到不同的使用場景和業務當中，還能結合雲端協同、大小模型協同等方式實現方案最優化，大幅降低部署成本和縮短開發周期。
這次2025ECDC，螢石對EZVIZ HomePlay OS進行了升級，設計場景化智能體、螢石設備開放和螢石App開放等多個層面，並且完成了端雲協同和技能協調升級、系統安全和隱私保護方面的升級。
完全開放的架構設計的確給開發者和企業提供了諸多便利，還能有效降低定製成本，以往想要達到相同的效果，攝像機、固件和演算法都要專門找供應商定製，泛用性一般，還相當耗費金錢、時間和人力，對於財力不足又站在數字化轉型風口上的小微企業來說，這種高度定製的產品太過遙遠。
但同時，越是開放的架構，越有可能「魚龍混雜」，越需要關注數據隱私方面的安全。
基於一系列升級，螢石推出了超10項協同演算法，攔截超99%的端側演算法誤報，比起單純的雲端檢測，成本降低了超過90%，並且內置智能控制、內容檢索（天氣、股票等），支持數十項協同技能。
有了這套更完善的EZVIZ HomePlay OS，就可以鋪設場景了。
螢石舉了個例子，在汽車4S店裡，經常會出現利用智能攝像機記錄銷售對話並進行話術分析的場景，要分析交易成功/不成功的原因，好的可以用來內部傳播和交流，不好的則可以及時整改。
然而，攝像機每天錄下的素材數不勝數，匯總、檢索、定位是相當麻煩的事情，如果要交給AI來完成，必須要一套軟硬體完全打通的解決方案。
另一個案例則是一位創業者開了3家牙科診所，需要一套先進的符合他們企業需求的巡檢方案進行員工管理。問題是市面上的一站式巡檢系統，部署成本太高，而且系統的很多功能用不上，急需一套簡單低成本的方案。
或者，你想把閑置的相機運用起來，用於直播或者拍攝Vlog等，無人值守等自動化服務，EZVIZ HomePlay OS都可以實現。
這些案例都是碎片化且考驗AI專項能力的場景，通用AI難以適應，演算法模型和算力晶元適配之間的矛盾難以解決。這時，定義程度高，操作更簡單的EZVIZ HomePlay OS架構就能夠化解這樣的矛盾。
同時螢石還提到了一個國內相當重視的養老場景，基於EZVIZ HomePlay OS架構打造的「養老智能體」，相當於給老人構建了一套24小時不間斷的「賽博護工」，前端小模型和硬體收集居家老人的日常行為、異常行為，再通過雲端大模型複核，提高識別精度，再執行一系列的決策，包括但不限於提醒、建議等。
甚至，這套方案還可以模擬子女的聲音，讓指定聲音提醒或播報新聞，針對的就是一些具有認知障礙的老年群體。
可以說，EZVIZ HomePlay OS就是一個巨大的「智能沙盒」，螢石自研的一整套先進的解決方案都濃縮在一個龐大的智能架構當中，開發者和企業只需要像「堆積木」一樣，把自己需要的組件和演算法「拼」在一起，做成一套適配企業、行業需要的成品即可。
帶著「底座思維」，螢石把場景定義留給開發者
看完整個ECDC開發者大會，雖然有很多技術細節不是我們普通人能夠一秒看懂，當中的許多場景都是面向B端市場，但其實螢石的目的也很明確，就是他們不希望做定義場景的那個，只想把EZVIZ HomePlay OS打造成一個適應各行各業的「底座」，幫助企業、開發者去解決碎片化場景的難題。
只不過，為了讓更多人儘可能看懂EZVIZ HomePlay OS，螢石在開發者大會上列出了相當多的碎片化場景，以及HomePlay OS是如何解決這些場景的客制化痛點的。光是螢石列舉的例子，就涵蓋了養老、管理、家庭攝像等多個場景。
換句話說，螢石這次對藍海大模型和EZVIZ HomePlay OS的升級，更強化了他們「不想做場景定義者，只想做更強的AI底座」的打法，他們並沒有把AI大模型、組件、演算法和設備「綁定」來賣，而是把儘可能高的軟硬體定義權給開發者和企業，讓他們像拼積木一樣自建解決方案。
千行百業迫於數字化轉型的今天，更需要專業的，能夠「按需取用」，又能夠「剛好滿足」行業需求的解決方案。根據螢石的市場洞察，預計2025年超60%的企業會通過雲平台調用大模型能力，邊緣計算和大模型融合的協同架構會支撐實時性要求更高的場景，EZVIZ HomePlay OS大概就是面向了未來的那一個。
可能等到AI大模型迎來新的風口，行業應用出現更多挑戰時，螢石又會第一時間站出來，拿出更強的迭代方案吧。
