“大模型技術隻是更新不是革命，宇視選擇走裝備大模型化的路線。”
在宇視科技CEO張鵬國看來，上一個深度學習時代，“AI+産業”與“産業+AI”的路徑之争中，“産業+AI”最終取得了勝利。在大模型時代，這個邏輯将依然成立。
從2023年大模型興起以來，整個行業都被“焦慮”和“機會”所圍繞：大家興奮于大模型帶來的新能力與新機會，同時也焦慮于模型背後的龐大參數與高昂成本。
從行業特征來看，通用大模型隻可能是少數科技巨頭的疆場。提供更低成本、貼近更精準需求的行業大模型，已經成為企業謀求商機的更佳路徑。
然而，要用大模型實作對千行百業更加精準、深度的賦能，繁榮生态，才能擺脫對未來增長的焦慮。
今年是宇視管道營銷變革的第二年，雷峰網受邀參加4月16日于烏鎮舉辦的2024宇視合作夥伴大會，宇視将核心主題從去年的“生态為先，繁榮共生”，進一步轉變為“生态共榮，蓄力遠行”。
堅信裝備大模型化，在最新釋出的行業大模型“梧桐2.0”上，宇視已開啟與合作夥伴在邊端雲上的進一步探索和落地。
大模型時代，什麼是好的商業模式？
上一個AI時代，賣算法的商業模式沒能實作閉環，以AI四小龍為代表的公司，最終在海大宇等做硬體裝置的公司前敗下陣來。
正如以往的“AI+産業”與“産業+AI”之争，目前圍繞大模型也有兩類公司在做技術的疊代。
一類是大模型公司，以技術底座為入口，尋找賦能軟體工具或硬體裝置的機會。
目前中國許多新成立的創業公司，走的都是“大模型裝備化”的路徑，本質上仍是“AI+産業”。
另一類是原本做軟體工具或硬體裝備的公司向大模型化方向發展。
比如微軟最初提供軟體工具，如今正在試圖用大模型改變作業系統和互動體驗，再比如宇視作為AIoT裝置供應商，如今已釋出行業大模型“梧桐”，為行業開放産品底層能力，這類公司依然秉持“産業+AI”的發展方向。
在後者看來，大模型技術雖是這個時代最大的技術變量，但其本質上隻是一個加強版本的AI算法，沒有辦法一勞永逸的解決問題，技術不是目的，最終還是要為解決産品化、工程化問題而服務。
作為AIoT産品和解決方案供應商，宇視将“裝備大模型化”拆解成了三個關鍵的步驟：
一是軟體硬體化，解決的是産品長尾需求和碎片化需求的問題；
二是硬體裝備化，解決的是工程化的問題；
三是裝備序列化，解決的是産品更新疊代，比對不同行業需求的問題。
在碎片化場景落地挑戰加劇的現實下，宇視堅定選擇“裝備大模型化”，也遵循着深刻的産業邏輯。
首先，客戶群體和管道群體不變。
在AIoT領域，宇視已經建立起了完備的客戶群和銷售管道，宇視要做的并非換一個賽道，而是借助大模型技術，一邊通過産品的更新疊代，讓老業務煥發生機，一邊通過解決傳統AI解決不了的問題，發掘新興業務，進而滿足不斷變化的需求和市場挑戰。
其次，營銷基本盤不變。
宇視的市場定位、品牌定位、管道建設等基礎架構和政策不變，對視訊價值的認知依然堅定，借由大模型的出現，尋找的是以更低成本挖掘海量視訊所蘊含的豐富價值的機會。
再者，技術平權會降低大模型技術的應用門檻。
随着通用大模型開源成為明顯趨勢，必将為全行業帶來一次影響深刻的技術平權。這意味着宇視這類走“裝備大模型化”路線的公司，在開源的通用大模型的基礎上，疊加各細分行業的訓練資料、細分場景需求、管理模式及營運模式的需求，就可以建構行業大模型。
最後，是強大的工程落地與傳遞能力。
相較而言，“裝備大模型化”的公司，由于本身就出身于産業，具備豐富的行業知識，擁有成熟的産品體系能力，對産業的了解和把握更具備優勢，而這恰恰是“大模型裝備化”的公司所欠缺的。
在吸取了上一個AI時代教訓後，大模型時代，相較于技術突破與廠商競争，如今大家将目光更多投向了落地。
與此同時，來自碎片化場景、工程能力上的挑戰，随着大模型技術的來臨并沒有得到改變，也變得更加突出了。
是以，對于宇視這類做硬體裝置的企業及其合作夥伴來說，做行業大模型，走裝備大模型化的路線，是更好的選擇。
從邊緣側到端側，大模型帶來的機會與挑戰
在政策支援裝置更新、傳統安防裝置大模型化、企業數字化轉型更新的背景下，所有裝置都值得用大模型重新做一遍。
問題在于，應該從何處着手？以及如何一步步實作這個目标？
企業首先需要想清楚的是，大模型時代，要先從“邊端雲”哪一側開始發力。
張鵬國表示：“大模型技術是AIoT行業當下最大的技術變量，必定會給我們帶來新的市場機會點。一個大的機會點就是大量在網産品的更新疊代。借助于行業大模型技術，邊、端産品有望用更低的成本，在某些細分場景實作更好的應用效果。”
宇視首先選擇了邊緣側，作為“裝備+梧桐”的第一落地點。
目前，端側主要是小模型為主，雲端主要是行業大模型，從模型參數量和推理算力成本來看，邊緣側的大模型更有可能會率先落地，随後便是端側的更新和改造。
基于“梧桐”大模型，目前在邊緣側，宇視已經釋出了AI NVR、AI BOX、AI控制器和AI互動釋出屏等一批“裝備大模型化”産品；在端側，也釋出了基于“獵光2.0 -AI-ISP”圖像引擎的AI全彩感覺終端産品。
技術進步催生了更多非安防場景，企業需要明确先從哪個行業發力。
宇視的判斷是文教體行業，這一點也直覺地表現在宇視的會場上，展示了非常多的體測類産品，如如用于校園AI體育的室外AI體測一體機、室内AI體鍛屏等。
文教體行業的一個顯著特征是，使用者基數與市場空間足夠龐大。體育強國建設目标下，體育産業愈發火熱，且日益多元化、細分化。首當其沖的便是校園體育，學校提升體育重視程度，提高中國小生的體質健康水準，已成為不可逆轉的趨勢。
文教體産品的價值在于，可以把孩子們從題海中撈出來，把中年人從文山會海中拽出來，把老人們從過度治療的醫院中救出來。
此外，從對于一項新技術的應用來看，相比于以往安防等對視訊有高精度要求的場景，文教體行業對于精度沒有過于嚴苛的要求，是以為大模型技術的疊代留出了空間。
找到支撐大模型時代發展的關鍵行業，也十分重要。
對資訊和能源的利用效率的提升一直是推動人類社會進步的兩條主線。在大模型時代，這二者之間的關系越來越緊密，如同一對雙螺旋。
現有的大模型技術，訓練和推理過程需要大量的計算資源，需要消耗大量的電能。
這個問題的解題思路無非兩種，一是降低大模型訓練和推理的能耗水準，二是改變能源供給結構，建構分布式能源系統。
基于這一認知，宇視果斷進軍新能源業務領域，并首先從充電樁産品和家庭儲能系統切入市場，和AIGC技術一起疊代進步。
宇視與合作夥伴：從産品交換到能力交換
AIoT行業的特點是碎片化，過去隻有不到10%的需求被滿足，有的因為技術難以實作，有的因為實作成本太高、商業不閉環。
到了大模型時代，一是AI變得更聰明了，能夠做到以前做不到的事情；二是門檻降低了，需求實作變得更簡單、快速，商業閉環的機會随之提高。
AI技術平權，将使AIoT行業有更多的細分市場需求都得到滿足，但與此同時，太多的參數，太多的細分産品，也進一步放大了碎片化。
對于宇視這樣的産品和解決方案供應商來說，管道營銷能力、品牌營銷能力都将面臨新的挑戰。
宇視的打法是，先将自己的能力全面向管道開放，而後讓管道去賦能各個細分領域，進而完成各個細分場景的商業閉環。
為此，宇視去年第一次提出“一切為了管道、為了一切管道、為了管道一切”的口号。隻要是管道想要的，從研發、制造到品質管理、品牌營銷，宇視都快速賦能給合作夥伴。
過去一年，基于梧桐大模型和邊緣側、端側裝備，和管道一起做了國家東北虎野生動物園、海南環島公路、濮院時尚古鎮等有價值的行業案例。
雷峰網發現，時隔一年，宇視對大模型時代下的生态建設，又有了更加深度的了解和賦能。
在視訊價值的挖掘上，宇視科技首席産品官朱兵提出了一個公式，“視訊”價值=（邊端裝備+大模型）x 生态業務。
這個等式蘊含的意思是，大模型賦能邊端裝備是基礎，想要放大視訊價值，解決方案供應商和管道夥伴缺一不可。
在産品底座開放能力上，宇視AI首席科學家李聰廷介紹道，梧桐2.0提供了更徹底的開源能力，将業務整合效率整體提升了70%，此外梧桐還提供更智能的軟體開發方式，借助AIGC輔助生成代碼工具，幫助開發人員通過文本互動或原型快速自動建立代碼，同時及時糾錯，提高開發效率。
如果說，過去宇視與合作夥伴的關系是“産品的交換”，那麼大模型時代，宇視和合作夥伴的關系則是“能力的交換”。
宇視将大模型的能力，将研發、制造、采購、測試的能力，将整個公司的傳遞平台的能力賦能給管道夥伴。管道夥伴則可以用宇視的能力，培育自己的品牌，擴大影響力。
在這個新型的生态中，宇視和管道夥伴都獲得了更好地服務新業态，實作新價值的機會。
結語
在由大模型開啟的新時代中，有不少企業忙着追熱點、炒概念，搶占風口。
但是，抛開産品和技術能力的空談，是永遠無法落地的，這樣的企業終将自扼于自己的短視。
宇視的骨子裡是一名長期主義者，追求的是自我造血的良性循環，這一點在大模型時代也并未發生改變。
宇視一邊從自身實際出發，一邊從上一波AI時代的經驗教訓中獲得反思，打破自身邊界，堅定瞄準“裝備大模型化”的路線，是清醒實際，同時不乏果敢。
宇視傳統但并不拘泥，除傳統優勢行業如智能交通、智慧園區、機場、高校、醫院等之外，今年還新增了在AI體育、新能源兩大核心業務，更是積極探索了旅拍兔Vlog、宇視寫真等為品牌和流量服務的産品。
這家已成立十三年的企業，變得越來越務實與創新。