智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 李水青
編輯 | 漠影
“2024年底(di)DeepSeek爆(bao)火(huo)很(hen)好地教育了一波市場(chang)，帶動整個行業的熱度高漲(zhang)。”大(da)華股份大(da)數據研究院(yuan)院(yuan)長周明偉告訴智東西，大(da)量客戶(hu)主動要求將(jiang)大(da)模(mo)型與智能體(ti)深度嵌入業務鏈，降本增效需求呈現“井噴”之勢。
他坦言，不少客戶寄望于“一個DeepSeek解決所有問題”，大華則引導客戶聚焦技術的能力邊界與可落地的實際價值，推出聚焦垂直場景的智能體產品。
2025年6月，大華股份問數智能體一體機通過中國信通院“大模型驅動的智能數據分析工具”專項測試，其中應用的智能體包括智能問數、知識中樞、通識問答、智能搜圖等不同功能、專長的智能體。用戶通過統一入口提問，即可觸發多智能體協同響應，實現復雜問題的高效和精準解答。
▲大華股份智能體演示視頻(pin)
與互聯網、AI獨角獸推出的智能體不同，大華的差異化在于聚焦AIoT垂直領域。其智能體以政企獨有(you)的多模態數據資源，以及深(shen)植行業的Know-How為護城河(he)，驗(yan)證垂直領域(yu)大模型在政企場景(jing)的落地路(lu)徑。
在市場被DeepSeek“點燃”之前，這家靠智能安防崛起的AIoT巨頭已悄然起跑。 “看到DeepSeek再動就晚了。”周明偉強調，“早在2023年(nian)底行業(ye)熱潮未起之(zhi)際，大華便前(qian)瞻性(xing)布局(ju)‘AI for Data’戰略，探索大模型與(yu)大數(shu)據的融合；2024年(nian)初領先行業(ye)推出智能體原型，落(luo)地客戶側(ce)。”
大模型與智能體能給AIoT行業帶來什么樣的變革？大華股份推出的智能體是什么樣的？背后有什么樣的技術亮點和產業邏輯？通過對話周明偉，我們對此進行了深(shen)入(ru)探(tan)討。
一、AIoT革命：行業智能體打通數據價值閉環
“原來查份數據要半天，現在一句話搞定。”周明偉(wei)說，“大模型賦(fu)予機器語言和推理能力，而智能體如同裝上(shang)手腳(jiao)——讓數據自己‘跑’起來。”
在大華股份的設計中，AIoT智能體不僅能調用大模型，還能將外部實時數據轉化為知識和記憶，把任務規劃很好地銜接起來，這樣就有機會去解決客戶實實在在的問題。
以智能問數智能體為例，其(qi)支(zhi)持多維剖析數據(ju)，自動渲染直觀可(ke)視化(hua)圖表，為(wei)用戶提供深度(du)的(de)數據(ju)洞(dong)察。
今(jin)年5月，寧波(bo)(bo)市公安(an)交(jiao)(jiao)通(tong)管理研究所搭建的寧波(bo)(bo)交(jiao)(jiao)警“鷹智”大(da)模型v2.0版本，已接入大(da)華問(wen)數(shu)智能體一體機(ji)，其中智能問(wen)數(shu)智能體可(ke)通(tong)過自然語言問(wen)答方式，實(shi)現跨(kua)業務(wu)、跨(kua)系統(tong)的數(shu)據深度挖(wa)掘(jue)，高(gao)效完成交(jiao)(jiao)通(tong)領域的大(da)數(shu)據自動提取、精準分析(xi)與價值(zhi)洞察(cha)。
以(yi)交通肇事(shi)逃逸、模糊線索(suo)追蹤場景為例，原本需人工跨系統篩查(cha)數(shu)小(xiao)時的任務，智能體(ti)10秒內(nei)完成(cheng)，效率提升(sheng)超百(bai)倍。根(gen)據獲得的線索(suo)查(cha)詢“3月15日00:30左右在興寧路上(shang)被(bei)抓(zhua)拍的尾號是7的白(bai)色奔馳轎車”，智能問(wen)數(shu)智能體(ti)可精(jing)準解析語義(yi)指(zhi)令，快速完成(cheng)數(shu)據篩選(xuan)、輸出結果。
▲問數智(zhi)能體一體機使(shi)用(yong)界面
雖然都叫智能體，但與市面上互聯網大廠、大模型獨角獸推出的不同，大華股份智能體的差異化在于“行業深耕+融合數據”雙輪驅動。
基于(yu)高質量多模態數據及數據處理能力、多年積累的政企行業KnowHow，以(yi)及自研星漢大模型與DeepSeek等(deng)外部模型混合架(jia)構支持，大華股份打(da)造(zao)了其技(ji)術護城河(he)。
眾所周知，早期大模型的“幻覺”都比較嚴重，這對to C場景來說尚可接受，但對to B客戶來講是巨大的信任危機。大華股份推出的智能體通過“大模型+智能體+實時更新數據”，有望解決大模型To B落(luo)地的(de)巨大信任危機。
二、數據割裂嚴峻，“賈維斯”級的數據服務如何煉就？
政企行業(ye)苦數據割裂久矣，智能體或許是一劑良(liang)藥。
數(shu)(shu)(shu)據(ju)中臺(tai)爛尾，是前些年政(zheng)企(qi)數(shu)(shu)(shu)字化進程中多(duo)發的痛心案例(li)。很(hen)多(duo)企(qi)業、政(zheng)府搭建了(le)數(shu)(shu)(shu)據(ju)中臺(tai)，將很(hen)多(duo)數(shu)(shu)(shu)據(ju)匯(hui)在一塊，然后(hou)就沒有后(hou)文(wen)了(le)。政(zheng)企(qi)普遍完成(cheng)了(le)數(shu)(shu)(shu)據(ju)存儲與線上(shang)化管理，但海量割裂的數(shu)(shu)(shu)據(ju)正異化成(cheng)負擔(dan)。
周明偉認為，癥結主要就在于“取數難”和“數據質量差”兩個痛點。在多元異構的(de)數據割裂的(de)情況(kuang)下，即(ji)便AI取數難(nan)度降低，但80%曾被忽視的(de)數據的(de)質量問題將集中爆發(fa)，治理效率成(cheng)為(wei)新瓶頸(jing)。
面對數據沼澤，大華試圖用“賈維斯”級智能助理破局——讓數據從負擔變(bian)為流動的資(zi)產。
賈維斯(si)，漫威電影(ying)宇宙中(zhong)鋼鐵俠(xia)的(de)AI助手(shou)，是很(hen)多人(ren)對智能體的(de)終(zhong)級想象。“從企業(ye)角度來說，如果別人(ren)有這個(ge)賈維斯(si)了(le)，我們還是用自己雙手(shou)在地里‘鋤禾日當午’的(de)話，肯定會被淘汰的(de)。”周明偉說。
這非簡單工具升級，而是依托一個全維度的“五全”技術基座，如同(tong)智(zhi)能(neng)體的‘骨(gu)骼系統’”，構建徹底釋放數據(ju)價值(zhi)的企(qi)業終身式(shi)助理：
全感知：通過視覺、多頻譜、時間、空間等多維融合應用，保持產品與技術的(de)(de)場景精(jing)準適配，構(gou)建一(yi)套行業(ye)領(ling)先的(de)(de)全方(fang)位感知(zhi)體系，在(zai)數字世界真實呈現物理世界；
全智能：面向(xiang)行業需求(qiu)，為(wei)實現從(cong)感(gan)知智能(neng)(neng)(neng)到數(shu)據(ju)智能(neng)(neng)(neng)，再到業務智能(neng)(neng)(neng)的閉環，基于算(suan)法、大數(shu)據(ju)和(he)業務平臺，構(gou)建了一套自治系統，實現客(ke)戶(hu)數(shu)據(ju)價值挖掘和(he)智能(neng)(neng)(neng)決策；
全連接：構建(jian)適應(ying)多元化場景需求的數(shu)據連接(jie)體系(xi)，夯實物聯感知和信息(xi)互聯相融合(he)的數(shu)據價值(zhi)連接(jie)基礎，持續提升物聯感知接(jie)入與集成能力；
全計算：全面(mian)實現包括(kuo)圖像算(suan)力、AI 算(suan)力、通用(yong)算(suan)力等(deng)計(ji)算(suan)資源化，統一(yi)調度協同端邊云算(suan)力和算(suan)法，構建一(yi)套全網計(ji)算(suan)架構體系；
全生態：全面開(kai)放業務、軟件、算(suan)法、硬(ying)件等(deng)合作生(sheng)態，構建(jian)共(gong)(gong)建(jian)、共(gong)(gong)贏、共(gong)(gong)生(sheng)的生(sheng)態圈，打造智(zhi)慧物(wu)聯生(sheng)態共(gong)(gong)同體。
為了深化“五全”能力，大華股份進行了大規模研發投入。根據財報，2024年大華股份研發投入達42.13億元，同比增長6.2%，營收占比超13%。
從技術投資圖譜來看：聚焦數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據智能，大華股份(fen)依托(tuo)云原生(sheng)、大數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據框架、異構融(rong)合計算、數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據中(zhong)臺(tai)等技術(shu)，提供視圖(tu)(tu)和(he)信(xin)息融(rong)合，集成、治理、開發、服務等一(yi)站(zhan)式數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據智能底座；基于AI、圖(tu)(tu)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)融(rong)合、數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據挖掘(jue)、知識圖(tu)(tu)譜等技術(shu)深入挖掘(jue)視圖(tu)(tu)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據內涵，大華股份(fen)還構建了(le)圖(tu)(tu)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)融(rong)合高(gao)價值數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)倉，釋放數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據價值。
未來，智能(neng)(neng)(neng)體(ti)將進一(yi)步連通(tong)互動，向數據服務的賈維斯(si)更進一(yi)步。據悉(xi)，大華股份正加(jia)速智能(neng)(neng)(neng)問數、知識(shi)中樞、通(tong)識(shi)問答、智能(neng)(neng)(neng)搜(sou)圖等智能(neng)(neng)(neng)體(ti)融(rong)合(he)協作(zuo)，推動AIoT從“單點智能(neng)(neng)(neng)”邁向“群(qun)體(ti)智能(neng)(neng)(neng)”，喚醒更多沉睡數據的價(jia)值。
三、AI 3.0生存之道：立足數據資產，漸進式釋放
從部署智能體到構建企業的“賈維斯”，周明偉并不主張“一步到位”。
“由點及面，小步快跑。我們最怕(pa)客戶‘梭(suo)哈(ha)’式投入(ru)，半年(nian)不見效就放棄。”周明偉建議企(qi)業(ye)(ye)從(cong)可量化的(de)小場景切入(ru)。例如某能(neng)源(yuan)企(qi)業(ye)(ye)，先從(cong)單臺設備故障(zhang)預測(ce)起步，驗證(zheng)價(jia)值后逐步擴展至全局能(neng)效優化，最終實現數(shu)據資產(chan)滾雪(xue)球(qiu)式增(zeng)值。
“數字化轉型(xing)沒(mei)有萬能(neng)藥，每次(ci)聚焦解決1-2個問題，讓效果說(shuo)話(hua)。”周明偉說(shuo)。
在(zai)AI 2.0時(shi)代(dai)(dai)，計算機視覺技(ji)術催生智能安(an)防(fang)行業繁榮，卻也留下“時(shi)代(dai)(dai)的(de)眼(yan)淚”——高昂(ang)投入與碎(sui)片(pian)化場景(jing)的(de)錯配，讓一批AI企業陷入困境。周明偉直言教訓：“客戶只為可量化的(de)業務價值買單(dan)，而非技(ji)術本(ben)身。”
隨著AI 3.0時代開啟，數據智能如何避免重蹈覆轍？周明偉指出兩大生存法則：
1、泛化能力是底線：客戶期望AI如人類般適應碎片化場景。“初(chu)期‘三板斧’可行，但(dan)若無法(fa)持續突(tu)破業務邊界，終將被淘汰。”
2、普惠決定生命力：技術必須下沉(chen)到(dao)千(qian)元級終端。“AI 2.0時，當普通攝像(xiang)頭都能加載AI算法，才(cai)是(shi)行(xing)業變(bian)革(ge)的真正起(qi)點。”
而實現這兩點，需要企業“躬身入局”：這也是(shi)融(rong)入到(dao)大(da)華股份工程師骨髓里(li)的理念。在過去數(shu)十(shi)年里(li)，周明偉(wei)及(ji)其團隊(dui)堅持走進每一個具體場景，目前已將AIoT、AI、軟件(jian)運營技(ji)術落地到(dao)了全國幾百個城市(shi)的千行(xing)百業。
“我們(men)的(de)政(zheng)企客戶有大(da)量的(de)數據，其中百(bai)分之(zhi)七(qi)八十都是視(shi)頻物聯數據，在這種場景之(zhi)下怎么讓(rang)數據更好地服務用戶，是我們(men)思(si)考的(de)事。”周明偉(wei)說，“我們(men)不做底(di)層(ceng)模型(xing)軍(jun)備競賽(sai)，目(mu)標是用最小(xiao)算力解決(jue)客戶最大(da)痛點。”
結語：數據驅動×智能體：政企決策鏈的重構時刻
當DeepSeek點燃(ran)政企AI熱(re)情時，大(da)華股份選擇了一條更艱難的路：不做大(da)模(mo)型軍(jun)備競賽，而(er)是躬身潛(qian)入千行百業的場景(jing)深(shen)水區。
當行業不(bu)少選(xuan)手沉迷(mi)于參(can)數(shu)(shu)競賽時，大華的選(xuan)擇揭示AI 3.0的本質：用垂直場景的“數(shu)(shu)據驅動×智能體”小(xiao)閉環驗證(zheng)價值，讓數(shu)(shu)據從負擔變為資產。這或(huo)許是(shi)對普惠(hui)AI的重新(xin)定義。
