大模型带来变革是具有历史意义的，不同于深度学习的监督学习，大模型采用Transformer自监督学习机制，能够做到通用数据预训练，领域数据后训练，然后经过迁移学习去适应多场景的任务需求。以Transformer为代表的多模态AI最大的突破在于它使得模型的跨领域的通用性和泛化性显著增强。

　　据了解，依图天问大模型可以根据环境和需求的变化快速适配，相比于传统的机器学习模型的收集数据、训练模型时间达1-3个月以上，依图天问升级了预训练模型，可实现1分钟内对极少样本的新算法进行冷启动，1小时内完成在线标注训练，1天内快速部署上线，每天花几分钟对齐数据、简单点击对错，几天时间就可让算法达到超过90%的准确率。

　　基于此，段爱国一直强调，大模型在安防行业的应用将驱动安防行业再次站在了技术应用的前沿，全面数智化的发展步伐进一步加速，步入新一轮的发展的快车道。

　　在行业陷入消极情绪的当下，这样的乐观态度确实能给大环境注入一股强心剂。

　　AI范式变革带来商业模式变革

　　大模型使得AI模型跨领域的通用性和泛化性显著增强，但从方案部署的易用性和便捷性的角度考虑，我们发现，轻量化的模型部署需求在当下也呈现出直线增长，MaaS（Model as a Service）模式正在走入安防视野。

　　MaaS模式通过提供AI模型及其相关服务的集成解决方案，为安防产业带来了新的商业模式和增长点。而安防企业也将从早期硬件销售，搬箱子的角色逐渐转向以运营为核心的MaaS服务商的角色。

　　MaaS模式具有几个典型优势：

　　灵活性和可扩展性：MaaS模式可以根据具体需求进行灵活配置和调整，适应各种复杂场景和业务需求。

　　高效性和经济性：通过共享和复用大模型资源，降低研发和部署成本，提高资源利用效率。

　　技术支持和持续改进：MaaS模式通常伴随专业团队的技术支持和维护，确保模型的高可用性和持续优化。

　　综合而言，MaaS模式以其灵活性、经济性和高效性，有望成为未来场景数智化解决方案的最优解。

　　谈及MaaS 模式下的业务开展方式，依图科技在会后的采访中告诉a&s，在数智化解决方案中，"创新 X 场景 X 伙伴"将会是打造MaaS模式的关键。

　　AI+行业”落地需要3大关键需求：一方面通过持续创新和场景深入，提升模型的智能化水平，满足复杂、多样的业务需求，尤其是长尾算法的智能应用，确保满足各种细分市场的需求；另一方面优化算法和提升模型效率，提供高性价比的智能产品，确保商业逻辑的可持续性，这对于大规模部署和应用尤为重要。同时，构建完整的业务闭环，并进行持续运营，确保模型和算法的稳定性和可靠性，建立并维护商业信用，这是实现长久合作和客户信任的基础。

　　MaaS模式催生 “行业AI系统的六边形战士”

　　无疑，AI范式变革带来商业模式变革，MaaS模式必然需要依赖各方的合作和优势互补。

　　一个真正实用的、完整的AI系统，不仅仅依赖于数据、算法、算力这些核心要素，还需要AI架构、领域专业知识以及运营服务的综合支撑。AI在行业中的成功落地，更是离不开算法、数据、算力、AI架构、领域专业知识、运营服务这六大核心能力的全面整合。

　　这个过程中，像依图这样顶尖的AI原生科技公司在算法、数据、算力、AI架构等方面通常具有显著优势，能够为大模型的应用提供坚实基础。而行业伙伴自身在各自的专业领域拥有深厚的产业知识和技术know-how。他们深入了解行业需求，与技术提供商形成优势互补。因此，完成场景大模型落地的最后一公里，将更多由行业合作伙伴来补齐。

　　段爱国在发布会上特别提出“行业AI系统的六边形战士”概念。“依图多年来在算法、数据、算力、AI架构方面积累了显著优势。但在各行各业的具体场景中，合作伙伴们在领域知识和运营服务方面的优势更为突出。因此，当依图携手更多行业伙伴时，便能形成优势互补，构建出强大的“行业AI系统的六边形战士”，共同输出完善的场景大模型解决方案，携手推动各行业的数智化进程。”

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