国产算力的下一关，不只是“能用”：海光信息加速AI安防落地

近日，以“智能引擎 重塑安全”为主题的2026中国国际社会公共安全产品博览会（以下简称“安博会”）在北京开幕。作为同期举办的2026中国安防“人工智能+”行动大会的支持单位，海光信息集中展示了国产算力在公共安全领域的技术布局和应用实践。
 
海光信息总裁助理、政法业务部总经理朱恒伟在接受媒体采访时表示，当前公共安全行业对人工智能的需求正在发生明显变化，客户的关注点正从“建系统”转向“用出效果”，人工智能也正在从试点验证走向日常运营。


 
“客户关心的不再是单点演示的惊艳，而是长期运行的稳定性、成本和可持续性。”朱恒伟指出，随着大模型和智能体加速进入公安政法业务，算力基础设施正在从后台支撑走向影响智能化应用落地的关键环节。
 
从“建系统”到“用出效果”，AI安防迈向深度应用
 
近年来，人工智能在公共安全领域的应用不断深化，从早期的视频识别、数据分析，逐步延伸至智慧警务、应急指挥、城市治理等复杂业务场景。特别是随着大模型和智能体技术的发展，行业对视频理解、数据处理、风险预警及跨系统协同提出了更高要求。
 
这一趋势也对底层算力平台提出了新的挑战。相比单一算法的部署，复杂业务场景往往需要同时处理海量数据、运行多个模型，并保证系统持续稳定运行。
 
对此，海光信息持续推进高端通用处理器CPU与深度计算单元DCU的“双芯”技术路线。其中，CPU主要承担业务系统运行、大数据处理等通用计算任务，DCU则面向大模型训练推理、视频智能分析等高性能计算需求，两者相互配合，为不同层级的安防应用提供算力支持。
 
在DCU产品层面，海光深算系列采用GPGPU通用计算架构，产品布局覆盖模型训练、训推一体及边缘推理等需求，能够适应从数据中心到一线业务终端的不同计算场景。
 
值得关注的是，大模型时代的算力竞争已经不再局限于单颗芯片的计算性能，芯片之间的互联效率、软件生态兼容性以及集群稳定性，同样决定着整体应用效果。
 
朱恒伟介绍，海光采用DCU加速卡、HySwitch专用交换芯片与HSL总线型协议相结合的互联架构，以提升大规模并行计算的数据通信效率，缓解模型训练和推理过程中的通信瓶颈。
 
软件生态方面，海光构建了由DTK、DAS、DAP组成的全栈软件体系，覆盖底层开发工具、AI基础软件和应用开发平台，并通过DTK工具栈与GPU Fusion兼容层提升对CUDA生态的适配能力，降低现有模型和应用向国产算力平台迁移的成本。
 
朱恒伟透露，目前海光算力产品已与多款行业主流大模型完成深度适配，并支撑国内多个十万卡级规模集群稳定运行。在他看来，规模化部署不仅是产品性能的体现，也是对系统稳定性、软硬件协同及长期运行能力的综合检验。
 
从智慧警务到低空安全，国产算力走向实战
 
对于公共安全行业而言，算力平台最终能否创造价值，关键还是要看其在实际业务中的表现。
 
目前，海光已参与公安大数据智能化建设、检察智能化辅助、法院“一张网”办案平台等重点项目，在治安防控、交通管理、侦查打击和法律监督等业务中积累了应用经验。
 
在公安智能体应用方面，海光围绕行业大模型和知识库提供算力支持，服务于知识问答、预案分析和指挥调度等场景，推动业务人员通过自然语言调用系统功能，实现不同业务流程之间的协同。
 
与此同时，低空安全正在成为公共安全智能化的新应用方向。
 
本届安博会期间，海光信息在低空经济分论坛上分享了“双芯”算力支撑无人机安全管控的技术路径。随着无人机在巡逻防控、应急救援和重大活动安保等场景中应用增多，低空安全管理对目标探测、轨迹分析、数据处理和联动响应的需求也在持续提升。
 
针对这些需求，海光提出通过“云边端”协同架构，利用中心平台开展大规模数据分析和模型训练，由边缘节点就近处理多架无人机的数据流，终端则承担实时采集和轻量化推理任务，以满足不同场景下的计算需求。
 
此外，针对公安政法业务对数据安全的严格要求，海光通过芯片内置密码加速、可信计算以及安全虚拟化、可信执行环境等技术，为敏感数据处理和跨域业务协作提供底层安全支持。
 
从公安智能体到无人机安全管控，这些应用也反映出公共安全行业对国产算力的需求，正从单一硬件替代转向软硬件协同的系统解决方案。
 
从“可用”到“信赖”，国产算力进入新阶段
 
随着国产算力深入公安政法核心业务，客户对技术平台的要求也在不断提高。
 
朱恒伟认为，公安政法客户选择算力伙伴，最看重的是三个方面：安全可靠、平滑演进和长期陪伴。
 
其中，安全可靠是底线，而平滑演进则是现实需求。公安政法行业经过多年信息化建设，已经积累了大量软硬件系统与数据资产，新技术的引入不能简单推倒重来，而是需要充分考虑现有系统的兼容性，尽可能降低迁移和升级成本。
 
此外，由于公共安全行业应用场景复杂，涉及芯片、服务器、基础软件、算法和业务应用等多个环节，单一厂商难以覆盖所有需求。
 
为此，海光依托光合组织，联合整机、基础软件、算法及行业应用厂商，共同开展产品适配、技术优化和解决方案开发，推动国产算力与实际业务需求深度融合。
 
展望“十五五”时期国产算力在公共安全领域的发展，朱恒伟提出了“可用”“好用”和“信赖”三个阶段。
 
在他看来，“可用”解决的是国产算力有没有的问题，行业已经基本跨过这一阶段；“好用”则需要持续改善产品性能、使用体验和部署成本，也是当前竞争的重点；而最终实现“信赖”，则意味着国产算力能够凭借长期稳定的表现，成为行业客户在关键业务中的常态化选择。
 
朱恒伟表示，海光未来将继续加大技术投入，提升产品性能、互联能力和软件生态成熟度，并通过开放合作推动国产算力在公共安全领域的规模化应用。
 
结语
 
可以看到，随着人工智能从技术展示走向业务常态化运行，国产算力的竞争重点也正在发生转变。从单颗芯片的性能比拼，到硬件架构、软件生态、系统交付和长期运行能力的综合较量，如何让国产算力真正“好用”、值得长期信赖，正成为产业发展的下一道考题。