在千行百业数智化发展的道路上，离不开先进技术的演变与升级。在第十九届中国国际社会公共安全博览会现场，大华股份众多先进技术与创新应用悉数亮相，为全球观众线上了一场科技盛宴。
全域6D感知 探索多维感知世界
从视频采集到多维感知，再到全域6D感知，大华股份从未停止对感知世界的探索。大华以深度感知能力，基于空间、时间、色彩亮度、多频谱波段，围绕全空域、全时域、全色域、全频域，构建全方位的智能感知体系，在数字世界真实呈现美好物理世界，驱动业务创新与纵深发展。
大华全域哈勃守望者
以大华全域哈勃为例，将传统哈勃的全景高空AR加载热成像技术，实现空域纵深拓展、时域运动目标自适应跟踪、色域智能图像处理与频域热成像多光谱融合。在江河水域监测中，在环境可见度高的情况下实现全景检测，在雨雾霾等天气或者夜晚低照度情况下，通过热成像进行补盲识别目标船只，高效检测船只及其运行状态、轨迹，助力禁渔监测、河道采砂监测、船只撞击监测等。
全智能深化应用赋能行业创新发展
会场上，大华股份发布的大华“星汉”大模型备受关注。大华“星汉”大模型是以视觉解析为核心的多模态融合行业大模型，能够带来AI算法准确性和泛化性跃升，在正常、强光、污渍及雨水等各类复杂场景下算法准确率和场景适配性大幅提升;具有更好的理解能力，直接满足漏油检测、鸟巢识别等各种场景化业务需求;突破视觉认知能力，更易实现流程合规、暴力抛物等更多复杂行为类的识别业务;全场景自主解析，自动适配水位等环境变化，无需规则配置，让用户使用更便捷;大小模型与算力协同，实现大模型系统算力成本可控，加速商业落地。
大华星汉大模型架构
例如在电力行业，大华发布电力行业大模型，从整个变电站场景全貌，到变压器等仪器仪表设备运行状态等，通过大模型对电力场景全貌真实孪生重现，辅助可视化管理，并可助力施工操作推演实训、运维数据自主分析决策等，实现对电力行业高效运营管理。基于诸如电力、交通等行业实现多个行业视觉大模型落地实践，沉淀一套通用算法框架，加快大模型跨行业复制，不断拓宽视觉大模型应用领域，赋能更多行业创新发展。
网络全连接构筑数字新底座
5G、人工智能、大数据、云计算等为代表的新一代数字技术改变了数据和信息的传输方式，开启了数字全球化的新时代。大华股份通过路由、交换、无线、网安等产品，实现智能终端、边缘计算、云端服务完成全融合、全连接，将TR069、IoT、IPV6、Wi-Fi7、RedCap等最新数据通讯技术，结合园区、运营商、教育、能源、零售等行业场景，构筑数字化新底座。
比如在偏远地区、地形复杂地区、不易布线的厂矿港口、重大活动应急保障等场景，4G网络受到带宽和时延限制，无法满足此类特殊场景的连接需求，大华全新推出8A全智能5G球机，集成深度学习算法、深度图像处理技术，实现复杂场景的视频结构化、周界入侵检测等需求。
边端云协同高效地发挥算力价值
围绕前后端智能能力分散，算力资源整合困难，算力、数据孤岛等问题，大华 “全计算”理念通过统一调度协同端边云的算力和算法，实现包括通用算力，图像算力，AI算力，专用算力等的资源化，从数据感知，数据融合，到数据协同处理，数据高效计算，构建大华全计算链路框架，满足各行各业数字化转型升级的多样性的场景诉求。
在智慧交管领域，要实现整个城市多个路口的交通态势优化和拥堵治理，单一节点计算无法满足需求，通过多个路口端边云的算力算法协同、调度可实现指令的高效下发和执行，形成场景下最优计算能力配置。
物联数智平台2.0 赋能城市高效治理与企业数智化
大华股份发布的物联数智平台2.0，全面融合了物联感知、算网融合、视觉大模型、数据智能等技术，激活以视频为核心的数据要素价值，围绕城市高效治理与企业数智化升级，赋能合作伙伴释放数据价值。
物联数智平台
在城市高效治理方面，大华以城市治理痛点为突破口，助力某市级项目探索“感知”+“智能”+“治理”的城市治理新模式，打造道路交通、行政管理、消防安全、城管市政、工业生产、市场监管、水利水务等7个场景化方案，147余种算法模型。如针对违章停车、出店经营等城市管理，通过“以机代人”实现前端智能感知报警，平台自动流转处置等，以违章停车管理为例，一旦有车辆进入违停区域，前端将自动感知并联动现场远程喊话，提醒车主及时驶离，协助城管部门实现人员减负近50%，一线管理时长缩减65%，有效提升城市管理水平。
在企业数智化升级方面，以智慧制造为例，大华深入企业生产核心领域，实时采集、汇聚、加工、分析及应用全领域数据，实现基地生产业务执行、物流发货、产品质量、能耗使用、员工在册在岗等可视化管理，实现可追溯及数字化的生产管控，生产效率和人均产值稳步提升。
大华股份将始终坚持以行业业务为驱动，持续增强科技创新能力，为产业发展提供更多新技术、新产品、新动能，为构建一个更安全、更智能、更和谐、更有温度的美好社会而不懈努力。更多技术创新与数智化实践成果，欢迎莅临2023安博会大华展台参观指导。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
