投資者關(guān)系
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5月29日，2026網(wǎng)易創(chuàng)新企業(yè)大會(huì)在杭州盛大開幕。大會(huì)以“智行合一”為主題，匯聚千余名AI產(chǎn)業(yè)鏈的行業(yè)專家，共同探尋AI在千行百業(yè)中的落地路徑。大華股份總裁趙宇寧應(yīng)邀出席大會(huì)，發(fā)表《視覺智能 ╳ AI Agent：融智于視，重構(gòu)行業(yè)價(jià)值》主題演講。
大會(huì)上，趙宇寧表示，從“看得清”到“看得懂”，再到“邁向自主認(rèn)知”，大華股份持續(xù)推進(jìn)視覺智能技術(shù)演進(jìn)，讓 AI 能力不斷深入真實(shí)行業(yè)場(chǎng)景。面向 AI 走向產(chǎn)業(yè)腹地的新階段，大華立足行業(yè)積累與核心感知能力，將場(chǎng)景 Know-how、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、產(chǎn)品能力與 AI 大模型深度融合，打造面向行業(yè)的智能體，推動(dòng) AI 從技術(shù)演示走向價(jià)值閉環(huán)，賦能城市高效治理與企業(yè)運(yùn)營(yíng)提質(zhì)增效。
以下為整理后的趙宇寧演講實(shí)錄：
位伙伴、各位朋友，大家上午好，非常高興受邀參加網(wǎng)易創(chuàng)新企業(yè)大會(huì)。今天主要分享一下大華在 AI 方面做出的一些探索和創(chuàng)新，以及我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn) AI 價(jià)值的落地。近兩年，AI以前所未有的速度爆發(fā)式發(fā)展，也大幅改變著我們的工作和生活。從底層算力、大模型，到數(shù)據(jù)質(zhì)量，再到各行業(yè)的落地實(shí)戰(zhàn)效果，AI 的技術(shù)演進(jìn)和應(yīng)用價(jià)值正在逐步顯現(xiàn)。自2023 年以來，基礎(chǔ)算力、模型持續(xù)快速發(fā)展，一些基礎(chǔ)模型甚至以三個(gè)月為周期迭代，許多過去難以實(shí)現(xiàn)的想法正在不斷變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。
但基礎(chǔ)模型能力強(qiáng)，并不意味著一定能真正發(fā)揮價(jià)值。模型再好，如果不能與行業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景相結(jié)合，也很難轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力。AI 的火熱已經(jīng)毋庸置疑，AI算力規(guī)模加速擴(kuò)大，AI應(yīng)用百花齊放，與此同時(shí)詞元經(jīng)濟(jì)也在蓬勃發(fā)展。但我們也要看到AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展“冰”的一面：AI場(chǎng)景化價(jià)值落地、產(chǎn)業(yè)規(guī)模化發(fā)展依然任重道遠(yuǎn)。個(gè)人消費(fèi)側(cè)的 AI 應(yīng)用，更多是帶來體驗(yàn)的提升，但要實(shí)現(xiàn)真正的價(jià)值變現(xiàn)并不容易。相比之下，在城市治理和企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景下，客戶具有更明確的付費(fèi)能力和付費(fèi)意愿，但整體仍處于探索階段，價(jià)值難量化、商業(yè)模式不清晰、算力空轉(zhuǎn)與資源利用率不足等問題依然存在。
因此，AI 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展重點(diǎn)，正在從“比參數(shù)、比 Demo”轉(zhuǎn)向“比落地、比價(jià)值閉環(huán)、比 ROI、比行業(yè)理解”。真正決定 AI 能否產(chǎn)生價(jià)值的，不只是模型本身，而是能否抓住真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐，并將對(duì)工作流的理解轉(zhuǎn)化為與大模型深度結(jié)合的行業(yè)能力。
大華整體業(yè)務(wù)主要聚焦兩大核心方向：一是助力城市實(shí)現(xiàn)更高效的治理，二是推動(dòng)企業(yè)提升安全水平與運(yùn)營(yíng)效率。支撐這一業(yè)務(wù)布局的重要能力之一，正是大華持續(xù)深耕數(shù)十年的多維感知能力。
多年來，大華的感知能力已從視頻感知拓展至音頻、聲波、X光、雷達(dá)、聲紋等多維感知，持續(xù)推動(dòng)感知智能化演進(jìn)。依托對(duì)千行百業(yè)的深度理解，大華在城市業(yè)務(wù)領(lǐng)域，聚焦公共安全、交管、大交通、泛政府等行業(yè)，已積累 5000 多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景、打造 120 多個(gè)解決方案；在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，圍繞電力、石化、工業(yè)制造、文教衛(wèi)、金融等行業(yè)，積累 3000 多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景、打造 180 多個(gè)解決方案。
面向 AI 時(shí)代，大華正將深厚的行業(yè)積累和沉淀、高質(zhì)量多維感知核心能力與AI大模型能力深度融合，構(gòu)建起一套云邊端一體化的行業(yè)智能體，真正實(shí)現(xiàn)感知、理解、決策、執(zhí)行的全鏈路閉環(huán)，推動(dòng)AI場(chǎng)景化、價(jià)值化落地。
大華 AI 能力發(fā)展經(jīng)歷了一個(gè)“三級(jí)跳”：從 “看得清“到“看得懂”，再到現(xiàn)在“邁向自主認(rèn)知”，逐步具備提前預(yù)警、輔助決策，以及一定程度上的自主執(zhí)行能力。
2023年，我們推出了星漢大模型，圍繞語言、多模態(tài)、視覺三大方向持續(xù)布局，全方位升級(jí)AI應(yīng)用與場(chǎng)景化落地能力。
在語言大模型上，我們推動(dòng)系統(tǒng)從簡(jiǎn)單的人機(jī)交互走向人機(jī)協(xié)作，依托深厚的行業(yè)知識(shí)沉淀與業(yè)務(wù)理解，讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更大作用。
在多模態(tài)大模型上，我們推動(dòng) AI 從“對(duì)象識(shí)別”走向“場(chǎng)景理解”，讓AI不再只是識(shí)別單一對(duì)象，而是理解完整的業(yè)務(wù)過程與具體場(chǎng)景。例如在餐廳場(chǎng)景中，食物掉落后又被撿起放回盤中，原來AI只能看動(dòng)作并不能判斷有無違規(guī)，但大模型可以理解完整過程，并判斷其屬于不合規(guī)行為。再如防溺水管理，傳統(tǒng)方式需要通過劃線、畫方格界定水面，但水位會(huì)隨著天氣變化而改變，可能導(dǎo)致圈定范圍出現(xiàn)偏差。通過大模型可以自動(dòng)進(jìn)行水位判斷和圈定范圍調(diào)整，實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)環(huán)境變化的自適應(yīng)，消除環(huán)境變化帶來的影響。
在視覺大模型上，我們重構(gòu)視覺識(shí)別底層邏輯，以視覺特征為基準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的泛化能力和萬物識(shí)別能力。過去，視頻智能主要識(shí)別人臉、車牌；如今，鞋子、背影、體態(tài)、局部特征等更多視覺信息都能被泛化識(shí)別。過去往往需要完整圖像才能進(jìn)行識(shí)別，現(xiàn)在局部特征也可能成為有效線索。
大華AI能力正在各行各業(yè)場(chǎng)景中加速落地。我們并不追求千行百業(yè)的業(yè)務(wù)覆蓋，而是優(yōu)先聚焦各領(lǐng)域里核心度最高、行業(yè)痛點(diǎn)最突出的場(chǎng)景，針對(duì)性打造專屬行業(yè)垂類大模型，把行業(yè)做深、把價(jià)值做實(shí)。
公共安全:借助視圖大模型，人員走失找回更迅速
節(jié)假日期間，人員走失是公共安全管理中的高頻問題。傳統(tǒng)主要依靠人工查看視頻、判斷軌跡，對(duì)完整圖像和完整特征依賴較高?，F(xiàn)在，大模型可以基于個(gè)性化描述和局部特征快速生成線索，例如“5月7日在步行街，穿黑白格子、獨(dú)自走的小孩”，通過自然語言理解與智能識(shí)別，綜合衣服圖案、鞋帽、背影、背景等線索，快速定位目標(biāo)軌跡，讓視頻中的更多信息被有效利用，提升找人效率。
智慧交管:借助語言大模型，助力城市通勤更暢通
信號(hào)機(jī)調(diào)優(yōu)是城市通勤是否順暢的關(guān)鍵。過去信號(hào)優(yōu)化主要依賴交通專家經(jīng)驗(yàn)?，F(xiàn)在，通過知識(shí)萃取和 AI Agent，可以將大量路口優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)沉淀到大模型算法中，用自然語言交互代替復(fù)雜操作流程，輔助信號(hào)調(diào)優(yōu)。在浙江等地已有案例實(shí)踐，相關(guān)應(yīng)用落地后，城市擁堵指數(shù)下降，通行效率得到大幅提升。
智慧交通:借助多模態(tài)大模型，讓交通出行更安全
在高速公路等場(chǎng)景中，拋灑物、行人闖入、輪胎脫落等事件如果不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，極易引發(fā)二次事故，造成重大交通安全隱患。而傳統(tǒng)視頻智能分析多為單點(diǎn)告警，誤報(bào)較多、復(fù)核壓力大?，F(xiàn)在，通過多元融合和時(shí)空關(guān)聯(lián)，可將無效報(bào)警壓降70%。同時(shí)，關(guān)聯(lián)預(yù)警 Agent可融合多維路況信息并匹配預(yù)案，讓應(yīng)急處置從分鐘級(jí)縮短到秒級(jí)。在山東某高速，通過對(duì)視頻進(jìn)行大模型二次研判，上線首月無效報(bào)警減少60%以上，應(yīng)急響應(yīng)效率從平均 3 分鐘提升到5 秒，真正把事故風(fēng)險(xiǎn)消滅在萌芽狀態(tài)。
公共民生:借助音視頻融合大模型，生物多樣性保護(hù)更科學(xué)
在野生動(dòng)物保護(hù)場(chǎng)景中，監(jiān)測(cè)區(qū)域往往位置偏遠(yuǎn)、識(shí)別難度高，過去較依賴專家判斷。如今，通過音視頻雙模態(tài)感知與推理大模型，可以將原本需要專家完成的識(shí)別工作，轉(zhuǎn)化為護(hù)林工也能看懂的監(jiān)測(cè)結(jié)果。目前，大華已沉淀 1000 余種長(zhǎng)期物種庫記憶認(rèn)知能力，助力生態(tài)保護(hù)工作更加智能、科學(xué)。在四川某自然保護(hù)區(qū)，大華運(yùn)用大模型，實(shí)現(xiàn)20余種珍稀物種的動(dòng)態(tài)分布監(jiān)測(cè)，真正做到底數(shù)清、情況明。
智慧零售:數(shù)字督導(dǎo)員工，助力門店管理提效升級(jí)
在零售場(chǎng)景中，門店運(yùn)營(yíng)面臨兩類核心問題：一是門店數(shù)量多，人工巡店覆蓋不足；二是經(jīng)營(yíng)問題難以分析。圍繞安全、消防、服務(wù)、運(yùn)營(yíng)等高頻巡檢項(xiàng)，我們通過細(xì)節(jié)小模型與多模態(tài)大模型提升AI巡檢能力，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)巡檢和自動(dòng)分析。同時(shí)，基于客流轉(zhuǎn)化漏斗、顧客行為、停留時(shí)長(zhǎng)、講解過程等信息，幫助門店快速定位經(jīng)營(yíng)問題。目前相關(guān)能力已在汽車門店等場(chǎng)景落地，助力經(jīng)營(yíng)管理提效。
安全生產(chǎn):隱患“智”理，賦能企業(yè)安全生產(chǎn)
在煤炭、電力等高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)，安全隱患往往不只體現(xiàn)在單一表面動(dòng)作上。通過多攝相機(jī)、多模態(tài)大模型，并結(jié)合穿戴識(shí)別、煙火識(shí)別等模型進(jìn)行二次研判，我們可以從多場(chǎng)景、多細(xì)節(jié)中發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警，幫助企業(yè)從“看到表象”走向“識(shí)別本質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)”。
智慧金融:大小模型協(xié)同，提升網(wǎng)點(diǎn)巡檢效率
在金融場(chǎng)景中，網(wǎng)點(diǎn)對(duì)員工行為合規(guī)要求高，但海量視頻中真正異常的情況占比很低，形成“海量數(shù)據(jù)”和“有限人力”之間的矛盾。通過大小模型協(xié)同，小模型先對(duì)人、車、行為等數(shù)據(jù)進(jìn)行篩查和結(jié)構(gòu)化，大模型再根據(jù)任務(wù)規(guī)則進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，自動(dòng)完成巡檢、檢測(cè)和結(jié)果呈現(xiàn)，幫助管理者更高效地發(fā)現(xiàn)問題。
智慧園區(qū):依托大模型，提升園區(qū)全域智慧治理能力
園區(qū)管理中，人員復(fù)雜、事件分散，傳統(tǒng)系統(tǒng)易誤報(bào)，處置效率有限。我們通過融合圖片、地點(diǎn)、時(shí)間、文本等多類向量數(shù)據(jù)，并結(jié)合多模態(tài)大模型決策，系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)檢索，快速定位遺失物品、陌生目標(biāo)軌跡等信息，推動(dòng)園區(qū)管理向更智能、更高效的方向升級(jí)。
任何新技術(shù)的發(fā)展都會(huì)經(jīng)歷期望膨脹期，AI也不例外，未來AI技術(shù)能否可持續(xù)、穩(wěn)步發(fā)展，關(guān)鍵在于能否實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)規(guī)?；涞?。
如果企業(yè)無法將 AI 轉(zhuǎn)化為實(shí)際價(jià)值，反而可能在算力、存儲(chǔ)等成本上升中承壓。因此，企業(yè)用好 AI，需要結(jié)合自身能力積累，聚焦核心戰(zhàn)略控制點(diǎn)，并與AI技術(shù)深度融合，發(fā)揮AI的乘數(shù)效應(yīng)。
未來，大華將持續(xù)利用對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深度理解，以視覺感知為核心的多維感知能力，并融合AI技術(shù)，打造面向行業(yè)的AI Agent。同時(shí)，我們將進(jìn)一步強(qiáng)化工程化能力，保障AI 有效落地，構(gòu)建從業(yè)務(wù)閉環(huán)驅(qū)動(dòng)、場(chǎng)景匹配部署到現(xiàn)場(chǎng)優(yōu)化實(shí)施的工程化體系，打通從算法模型到系統(tǒng)工程的全鏈路落地，真正建立完善的工程化體系，實(shí)現(xiàn)AI從技術(shù)化向場(chǎng)景化、價(jià)值化轉(zhuǎn)變。
最后，祝愿大家能把握住AI發(fā)展的浪潮，用好 AI，為企業(yè)更快、更高質(zhì)量發(fā)展添磚加瓦。謝謝大家。