本文是火山引擎火山方舟发布的智能巡检场景大模型解决方案白皮书，围绕 “大模型 + 巡检” 展开全面阐述，核心内容如下。
一、行业态势与趋势
智能巡检行业竞争从 “看得清、报得准” 的基础阶段，迈向以 “懂客户” 为核心的高阶阶段，目前已进入智能化竞争新阶段，大模型技术是解决个性化需求、泛化场景管理及提升视频数据使用效率的关键方案。
市场呈现头部品牌虹吸效应，小米、萤石等头部企业占据主要份额且集中度持续提升，各品牌纷纷布局 “AI+” 领域；会员业务是重要增长曲线，但会员付费率较 2023 年下降，提升用户付费意愿与会员附加值成当务之急。
二、行业破局难点
清晰度、基础报警功能成为标配后，产品功能趋同引发价格战，企业利润空间受挤压。
智能摄像头日均产生海量视频数据，传统产品能力难以满足用户日益泛化、多元、高阶的实际需求。
三、“大模型 + 巡检” 商业模式
该模式已成行业必争赛道，头部品牌加速落地，先行企业增值服务付费转化率、会员付费率显著提升。
主流商业模式包括三类：会员服务升级（整合 AI 功能提升权益及月费，某品牌会员付费率从 3% 升至近 10%）；独立 AI 增值服务（基础会员保留核心功能，AI 服务单独定价，免费试用 1 个月后付费转化率达 20%）；SVIP 超级会员生态（覆盖 VIP 权益及全量 AI 功能）。
四、智能巡检应用设计
从产品功能和技术方案层面，介绍了大模型在家用安防与企业巡检领域的落地步骤，涵盖录像智能摘要（快速了解录像内容）、AI 智能搜索（文搜视频）等功能。
提及评测数据相关的任务分工，明确火山引擎与客户在事件召回、抽帧检测、大模型理解等方面的协作模式。
五、应用开发降本方案
主流抽帧策略包括关键帧抽取（极限降本但可能损失信息）、平均抽帧（全面覆盖但成本较高）、混合抽帧（头部品牌主流方案，性价比高）。
主流压像素策略涉及固定尺寸裁剪、降低清晰度、算法动态裁剪。
通过 VLM 仅输出必要字段、LLM 处理其他字段提取的方式，优化处理效率。
白皮书最后指出，大模型时代的摄像头将成为 “智能伙伴”，并邀请用户与火山引擎合作打造智能巡检应用。
