“大模型技术只是升级不是革命，宇视选择走装备大模型化的路线。”

在宇视科技CEO张鹏国看来，上一个深度学习时代，“AI+产业”与“产业+AI”的路径之争中，“产业+AI”最终取得了胜利。在大模型时代，这个逻辑将依然成立。

从2023年大模型兴起以来，整个行业都被“焦虑”和“机会”所围绕：大家兴奋于大模型带来的新能力与新机会，同时也焦虑于模型背后的庞大参数与高昂成本。

从行业特征来看，通用大模型只可能是少数科技巨头的疆场。提供更低成本、贴近更精准需求的行业大模型，已经成为企业谋求商机的更佳路径。

然而，要用大模型实现对千行百业更加精准、深度的赋能，繁荣生态，才能摆脱对未来增长的焦虑。

今年是宇视渠道营销变革的第二年，受邀参加4月16日于乌镇举办的2024宇视合作伙伴大会，宇视将核心主题从去年的“生态为先，繁荣共生”，进一步转变为“生态共荣，蓄力远行”。

坚信装备大模型化，在最新发布的行业大模型“梧桐2.0”上，宇视已开启与合作伙伴在边端云上的进一步探索和落地。

上一个AI时代，卖算法的商业模式没能实现闭环，以AI四小龙为代表的公司，最终在海大宇等做硬件设备的公司前败下阵来。

正如以往的“AI+产业”与“产业+AI”之争，目前围绕大模型也有两类公司在做技术的迭代。

一类是大模型公司，以技术底座为入口，寻找赋能软件工具或硬件设备的机会。

目前中国许多新成立的创业公司，走的都是“大模型装备化”的路径，本质上仍是“AI+产业”。

另一类是原本做软件工具或硬件装备的公司向大模型化方向发展。

比如微软最初提供软件工具，如今正在试图用大模型改变操作系统和交互体验，再比如宇视作为AIoT设备供应商，如今已发布行业大模型“梧桐”，为行业开放产品底层能力，这类公司依然秉持“产业+AI”的发展方向。

在后者看来，大模型技术虽是这个时代最大的技术变量，但其本质上只是一个加强版本的AI算法，没有办法一劳永逸的解决问题，技术不是目的，最终还是要为解决产品化、工程化问题而服务。

作为AIoT产品和解决方案供应商，宇视将“装备大模型化”拆解成了三个关键的步骤：

一是软件硬件化，解决的是产品长尾需求和碎片化需求的问题；

二是硬件装备化，解决的是工程化的问题；

三是装备序列化，解决的是产品更新迭代，匹配不同行业需求的问题。

在碎片化场景落地挑战加剧的现实下，宇视坚定选择“装备大模型化”，也遵循着深刻的产业逻辑。

首先，客户群体和渠道群体不变。

在AIoT领域，宇视已经建立起了完备的客户群和销售渠道，宇视要做的并非换一个赛道，而是借助大模型技术，一边通过产品的更新迭代，让老业务焕发生机，一边通过解决传统AI解决不了的问题，发掘新兴业务，从而满足不断变化的需求和市场挑战。

其次，营销基本盘不变。

宇视的市场定位、品牌定位、渠道建设等基础架构和策略不变，对视频价值的认知依然坚定，借由大模型的出现，寻找的是以更低成本挖掘海量视频所蕴含的丰富价值的机会。

再者，技术平权会降低大模型技术的应用门槛。

随着通用大模型开源成为明显趋势，必将为全行业带来一次影响深刻的技术平权。这意味着宇视这类走“装备大模型化”路线的公司，在开源的通用大模型的基础上，叠加各细分行业的训练数据、细分场景需求、管理模式及运营模式的需求，就可以构建行业大模型。

最后，是强大的工程落地与交付能力。

相较而言，“装备大模型化”的公司，由于本身就出身于产业，具备丰富的行业知识，拥有成熟的产品体系能力，对产业的理解和把握更具备优势，而这恰恰是“大模型装备化”的公司所欠缺的。

在吸取了上一个AI时代教训后，大模型时代，相较于技术突破与厂商竞争，如今大家将目光更多投向了落地。

与此同时，来自碎片化场景、工程能力上的挑战，随着大模型技术的来临并没有得到改变，也变得更加突出了。

因此，对于宇视这类做硬件设备的企业及其合作伙伴来说，做行业大模型，走装备大模型化的路线，是更好的选择。

在政策支持设备更新、传统安防设备大模型化、企业数字化转型升级的背景下，所有设备都值得用大模型重新做一遍。

问题在于，应该从何处着手？以及如何一步步实现这个目标？

企业首先需要想清楚的是，大模型时代，要先从“边端云”哪一侧开始发力。

张鹏国表示：“大模型技术是AIoT行业当下最大的技术变量，必定会给我们带来新的市场机会点。一个大的机会点就是大量在网产品的更新迭代。借助于行业大模型技术，边、端产品有望用更低的成本，在某些细分场景实现更好的应用效果。”

宇视首先选择了边缘侧，作为“装备+梧桐”的第一落地点。

目前，端侧主要是小模型为主，云端主要是行业大模型，从模型参数量和推理算力成本来看，边缘侧的大模型更有可能会率先落地，随后便是端侧的更新和改造。

基于“梧桐”大模型，目前在边缘侧，宇视已经发布了AI NVR、AI BOX、AI控制器和AI互动发布屏等一批“装备大模型化”产品；在端侧，也发布了基于“猎光2.0 -AI-ISP”图像引擎的AI全彩感知终端产品。

技术进步催生了更多非安防场景，企业需要明确先从哪个行业发力。

宇视的判断是文教体行业，这一点也直观地表现在宇视的会场上，展示了非常多的体测类产品，如如用于校园AI体育的室外AI体测一体机、室内AI体锻屏等。

文教体行业的一个显著特征是，用户基数与市场空间足够庞大。体育强国建设目标下，体育产业愈发火热，且日益多元化、细分化。首当其冲的便是校园体育，学校提升体育重视程度，提高中小学生的体质健康水平，已成为不可逆转的趋势。

文教体产品的价值在于，可以把孩子们从题海中捞出来，把中年人从文山会海中拽出来，把老人们从过度治疗的医院中救出来。

此外，从对于一项新技术的应用来看，相比于以往安防等对视频有高精度要求的场景，文教体行业对于精度没有过于严苛的要求，因此为大模型技术的迭代留出了空间。

找到支撑大模型时代发展的关键行业，也十分重要。

对信息和能源的利用效率的提升一直是推动人类社会进步的两条主线。在大模型时代，这二者之间的关系越来越紧密，如同一对双螺旋。

现有的大模型技术，训练和推理过程需要大量的计算资源，需要消耗大量的电能。

这个问题的解题思路无非两种，一是降低大模型训练和推理的能耗水平，二是改变能源供给结构，构建分布式能源系统。

基于这一认知，宇视果断进军新能源业务领域，并首先从充电桩产品和家庭储能系统切入市场，和AIGC技术一起迭代进步。

AIoT行业的特点是碎片化，过去只有不到10%的需求被满足，有的因为技术难以实现，有的因为实现成本太高、商业不闭环。

到了大模型时代，一是AI变得更聪明了，能够做到以前做不到的事情；二是门槛降低了，需求实现变得更简单、快速，商业闭环的机会随之提高。

AI技术平权，将使AIoT行业有更多的细分市场需求都得到满足，但与此同时，太多的参数，太多的细分产品，也进一步放大了碎片化。

对于宇视这样的产品和解决方案供应商来说，渠道营销能力、品牌营销能力都将面临新的挑战。

宇视的打法是，先将自己的能力全面向渠道开放，而后让渠道去赋能各个细分领域，从而完成各个细分场景的商业闭环。

为此，宇视去年第一次提出“一切为了渠道、为了一切渠道、为了渠道一切”的口号。只要是渠道想要的，从研发、制造到质量管理、品牌营销，宇视都快速赋能给合作伙伴。

过去一年，基于梧桐大模型和边缘侧、端侧装备，和渠道一起做了国家东北虎野生动物园、海南环岛公路、濮院时尚古镇等有价值的行业案例。

在视频价值的挖掘上，宇视科技首席产品官朱兵提出了一个公式，“视频”价值=（边端装备+大模型）x 生态业务。

这个等式蕴含的意思是，大模型赋能边端装备是基础，想要放大视频价值，解决方案供应商和渠道伙伴缺一不可。

在产品底座开放能力上，宇视AI首席科学家李聪廷介绍道，梧桐2.0提供了更彻底的开源能力，将业务整合效率整体提升了70%，此外梧桐还提供更智能的软件开发方式，借助AIGC辅助生成代码工具，帮助开发人员通过文本交互或原型快速自动创建代码，同时及时纠错，提高开发效率。

如果说，过去宇视与合作伙伴的关系是“产品的交换”，那么大模型时代，宇视和合作伙伴的关系则是“能力的交换”。

宇视将大模型的能力，将研发、制造、采购、测试的能力，将整个公司的交付平台的能力赋能给渠道伙伴。渠道伙伴则可以用宇视的能力，培育自己的品牌，扩大影响力。

在这个新型的生态中，宇视和渠道伙伴都获得了更好地服务新业态，实现新价值的机会。

在由大模型开启的新时代中，有不少企业忙着追热点、炒概念，抢占风口。

但是，抛开产品和技术能力的空谈，是永远无法落地的，这样的企业终将自扼于自己的短视。

宇视的骨子里是一名长期主义者，追求的是自我造血的良性循环，这一点在大模型时代也并未发生改变。

宇视一边从自身实际出发，一边从上一波AI时代的经验教训中获得反思，打破自身边界，坚定瞄准“装备大模型化”的路线，是清醒实际，同时不乏果敢。

宇视传统但并不拘泥，除传统优势行业如智能交通、智慧园区、机场、高校、医院等之外，今年还新增了在AI体育、新能源两大核心业务，更是积极探索了旅拍兔Vlog、宇视写真等为品牌和流量服务的产品。

这家已成立十三年的企业，变得越来越务实与创新。