在推动AI落地进程中，安防是最具代表性的场景之一。随着国家战略“人工智能+”行动的深入实施，以及大模型能力不断提升，安防行业已经从传统CV进入多模态大模型时代。
为满足复杂多变的安全治理需求，从“被动处置”升级为“主动防控”，格灵深瞳打造面向泛安防场景的下一代AI基础设施：深眸视觉智能工坊（简称“深眸”）。
深眸产品架构
深眸深度融合CV模型与多模态大模型能力，通过可视化、低代码、灵活可配置的算法编排引擎，支持从算法构建到任务部署的全流程，可实现对视频、图像、文本等多源异构数据的联合分析、智能推理与精准预警，构建“感知-研判-处置-迭代”的全闭环体系，让安防应用从“看得见”进化到“会思考”，提升社会治理智能化水平。
全可视化编排，像拼乐高一样搞定算法模板
传统模式下构建一个算法，需要写代码、跑模型、反复调试。相比之下，深眸的可视化编排能力大幅提升算法构建和部署效率，降低一线业务人员使用门槛。
深眸支持面向具体业务场景的可视化编排能力，业务人员只需要像搭乐高一样，把算子/任务/规则模块拖拉拽组合配置，零代码即可按需快速构建算法模板与业务逻辑，让业务人员能够“当天配置，即刻上线”，实现复杂场景的端到端智能检测流程，及时响应突发性管理需求。
具体来说，深眸将算法灵活封装为标准化模块，并通过可视化编排界面自由组合成面向具体场景的“算法包”。每个算法包可按需集成多个模型、逻辑判断规则与后处理策略，形成端到端的智能分析流水线。例如人员聚集、异常行为、违规排查、生态治理、灾害预防等，都可以自定义拼装，大幅提升算法与场景适配的灵活性。
除了算法，深眸还支持可视化任务编排，用户可基于时间、地点以及视频源类型三个核心维度，灵活配置算法包的执行策略，实现算力调度、资源复用。在规则编排方面，通过智能告警决策引擎，深眸可对CV算法与多模态算法输出的检测结果进行融合分析与逻辑判断，支持高级策略，实现异常轨迹、跨区域行为联动。深眸的智能告警功能支持精准告警分级推送，就像一台智能过滤器，可以有效过滤误报，把真正重要的风险筛选出来，及时准确送达，帮助一线人员摆脱无效警报，实现告警准确率的跃升。
多模态零样本启动，描述场景即可生成新算法
新场景的算法适配是安防智能化的一大痛点。传统方式需要采集大量样本和标注，训练周期长、成本高。深眸支持零样本启动，通过场景化描述和任务化配置，就像给新员工布置任务一样，用自然语言描述场景需求，便能生成初步算法。如果需要更高精度，本地化标注少量样本即可现场快速迭代算法，让模型持续进化。
深眸产品亮点
基于格灵深瞳自研的视觉基础模型底座Glint-MVT和多模态大模型Glint-VL，深眸支持跨模态语义理解，用户可以直接用日常语言搜索视频中的目标，像用搜索引擎一样精准查阅监控，秒级定位目标线索，告别过去人工数小时翻看录像的传统工作方式。
训推一体化闭环，模型越用越聪明
深眸搭载轻量级算法训练平台，实现训推一体化闭环：通过“启动数据-训练初始模型-下发至推理引擎-业务端预警分析-数据回流”的正负向循环反馈，数据价值得以充分发挥，反哺模型在本地持续优化。在长期训练迭代中，模型会在垂直领域越用越懂业务，越用越聪明——深眸不是一个简单的AI分析平台，而是一个能理解、会推理、可进化的智能系统，真正实现“训得快、用得好、可持续”的一线AI落地应用。
从实战效果来看，在某城市智慧安防项目中，深眸整合全市监控资源，一线人员快速搭建算法模板，并结合多任务联动实现跨区域风险研判。从运行数据看，告警准确率提升85%，视频查阅工作量减少70%，重大风险事件响应时间从数周级压缩至小时级。
基于格灵深瞳自研的多模态大模型Glint-VL，深眸能深度融合视觉、行业数据等多种维度信息，做出更接近行业的精准判断。更重要的是，模型支持针对行业数据进行针对性“喂养”与迭代，真正实现从“通用识别”向“行业专家”的蜕变。
下一步，深眸将持续优化升级产品能力，面向泛安防场景，如公安、应急、交通、能源等行业，将底层的AI能力转化为面向具体场景的业务价值，让社会治理更精准、更高效、更智能。
