异常行为监控中的模型选择策略：大模型与小模型的协同之道

摘要：随着人工智能技术在安防、交通、工业等领域的深度渗透，异常行为监控系统正面临日益复杂的场景与更高的精准度要求。本文深入探讨了在异常行为监控任务中，如何在大模型（通用大语言/多模态模型）与小模型（专用轻量模型）之间进行战略选择与协同部署的核心问题。通过系统分析两类模型在性能、成本、实时性、泛化性与隐私安全等维度的优劣，本文提出了一个基于“场景需求-任务复杂度-资源约束”的三维决策框架，并阐述了“大模型作为分析中枢，小模型作为感知终端”的混合架构。研究表明，不存在普适的最优解，正确的选择源于对业务场景的深刻理解与对技术特性的精准把握，而未来趋势将走向大小模型深度融合的协同生态。

关键词：异常行为监控；大模型；小模型；模型选择；边缘计算；多模态融合

1 引言

异常行为监控，作为保障公共安全、提升运营效率的关键技术，其核心在于通过计算机视觉、传感器数据分析等手段，自动识别如入侵、打架、跌倒、拥堵等偏离正常模式的事件。传统的监控系统普遍依赖于专门为特定任务训练的小模型（轻量级深度学习模型），其在特定场景下表现出高效、低耗的优势。然而，随着应用场景的复杂化（如需理解复杂事件上下文、应对未知异常类型），其泛化能力弱、依赖大量标注数据、功能单一的局限性日益凸显。

近年来，大模型凭借其强大的通用知识、上下文理解、零样本/少样本学习及跨模态推理能力，为异常行为监控带来了新的范式。然而，其庞大的计算需求、高昂的推理成本与隐私风险，使其难以直接替代小模型在所有场景下的作用。因此，如何在异常行为监控体系中科学地选择与部署大、小模型，实现优势互补，已成为产业界与学术界亟待解决的核心问题。

2 大模型与小模型的核心特性对比

为了做出科学选择，首先需要系统性地对比两类模型的核心特性。

表1：大模型与小模型在异常行为监控中的特性对比

特性维度	大模型	小模型
认知与泛化能力	强。具备世界知识，能理解复杂上下文，进行零样本/少样本推理，应对未知或长尾异常。	弱。专注于特定任务，严重依赖标注数据，对训练集外的异常类型泛化能力差。