下半場突圍：格靈深瞳的AI祛躁與進化
科創板放寬人工智能大模型企業的上市門檻，給國內一衆AI科創公司打開了新的發展窗口。
前段時間，證監會主席吳清在2026陸家嘴論壇開幕式上明確表示，科創板第五套標準適用範圍將擴大至人工智能大模型行業。這爲那些因高研發投入而暫時虧損，但擁有核心技術和發展潛力的AI企業，打開了在A股直接上市的大門。
2013年成立、被稱作“A股科創板人工智能第一股”的格靈深瞳，可以說是見證了中國人工智能技術概念從普及到產業落地到完整週期。
回看過去幾年的發展，吳一洲更願意用“匆匆忙忙”來形容格靈深瞳所處的狀態。在 AI 技術快速突變的過程中，技術路線持續演進、客戶需求不斷變化，商業化路徑也在反覆被驗證和重塑。對身處其中的 AI 企業而言，很多時候不是按部就班地推進，而是一邊趕路、一邊校準方向。
在吳一洲看來，AI 技術落地並不是一條平直大道，更像是在一條崎嶇山路上前行。對格靈深瞳而言，真正的挑戰不是簡單跨過某個階段性低谷，而是在持續探索中逐漸明確方向：聚焦視覺AI，把長期積累的技術能力、場景經驗和工程化能力，沉澱爲更可複製、可迭代的產品化能力。
面對公司上市後業務方向、客戶結構和產品化能力建設等現實問題，2024年，吳一洲出任公司CEO後，從內部組織架構到外部產品管理做了一系列革新。格靈深瞳2025年營收同比增長32.61%，爲1.55億元；歸母淨利潤虧損1.86億元，同比減虧。
業績的改善爲其進一步轉型提供關鍵支撐。吳一洲認爲，格靈深瞳想要長成蒼天大樹，要在過往經驗和自身能力上紮根，聚焦視覺AI這一主幹業務，而後在產品化沉澱和持續迭代中結出豐碩果實。
從技術快速迭代中的路徑探索，到如今更加聚焦視覺 AI 主航道和產品化沉澱，格靈深瞳正在嘗試走出一條 AI 科創企業的真實落地之路。
01 從項目交付到AI原生產品化
早期的視覺AI行業，大多都是“客戶要什麼，公司就做什麼”的定製項目模式。這在行業起步階段很有效，能快速接項目、攢經驗、打開市場。
但隨着產業深入發展，客戶需求增多，每提出新需求、每疊加場景變量，都意味着算法團隊都需要重新訓練模型、搭建規則體系。這樣一來，不僅研發成本高、交付週期長，還出現了產品交付後如果不更新，產品就變得越用越不好用的情況。
基於以上痛點，格靈深瞳推動傳統項目交付模式向 AI 原生產品化升級，推出核心產品視覺智能工坊VE²S(以下簡稱“視覺智能工坊”)。這一步也成爲格靈深瞳從項目經驗積累走向產品能力複用。
格靈深瞳早期以計算機視覺小模型算法起家，2019年佈局視覺大模型基座，在智慧金融、智慧城市等核心賽道積累了大量模型訓練、系統搭建和現場落地的實戰經驗。視覺智能工坊則是把分散在各個定製項目中的碎片化技術能力、場景經驗進行提煉整合，沉澱爲一套標準化、通用化、可迭代的平臺級能力，把“一次性的項目經驗”，變成了“能反覆複用的產品能力”。
“VE²S中的E²指的是end to end。基於VE²S的產品架構，客戶從我們這裏買到的就不再只是一個特定算法，而是我們和客戶一同基於真實業務場景，打磨出一套標準化的、易用工具集。”吳一洲說道。
視覺智能工坊三大核心能力
視覺AI的使用者有些是業務人員而不是算法工程師。這些人不太懂如何調整模型、改寫規則，而視覺智能工坊能讓他們能直接參與算法訓練、規則編排和效果糾偏，相當於使用者擁有了一個隨叫隨到的好搭檔，極大提升了企業的經營效率。
例如，過去識別違章佔道、檢測消防通道堵塞等場景，都需要定製開發一個新算法。但是視覺智能工坊可以把標準化的AI能力與靈活的部署方式結合，極大降低了定製成本。並且，視覺智能工坊支持軟硬一體化交付形式，實現了設備即插即用。
更關鍵的是，視覺智能工坊解決了傳統項目“做完就結束”的痛點，搭建出一套可以自我成長的閉環迭代體系。其打通了“數據採集—模型訓練—業務編排—邊緣部署—實時告警—數據回流—模型迭代”全鏈路，能在真實業務裏不斷吸收新數據、適配新場景、自主優化升級，具備長期成長性。
吳一洲在公開採訪中多次提到“讓產品有成長性”。在她看來，視覺AI下一階段的競爭，已經不只是模型指標的競爭，多模態、Agent、國產化適配和邊緣計算，最終都要回到產品能不能讓客戶用起來、用得好、持續好用。“以前是項目產品化，現在是能力產品化。後者纔是真正的賦能。”
02 從客戶集中到多元場景打開
產品化轉型，也讓格靈深瞳在客戶結構和商業質量上出現新的變化。
一直以來，智慧金融都是公司的核心收入來源，甚至在2023年出現農業銀行貢獻了公司超80%的營收的情況。這種“把雞蛋放在一個籃子裏”的模式，既會影響經營穩定性，也會限制公司能力在更多場景中的複用。
吳一洲上臺後，立刻着手梳理公司戰略、調整內部架構，推出了“2+2”戰略，穩住智慧金融、城市管理兩大基本盤，同時發力政務特種、智慧教育兩大新賽道，依靠多元化佈局打破單一客戶依賴。
公司2025年財報顯示，來自中國農業銀行以外其他客戶的營收佔比超90%，收入金額同比增長近120%；前五大客戶以新拓展客戶爲主，客戶集中度顯著下降。
“2+2”戰略得到市場驗證後，今年格靈深瞳又將其升級爲“2+X”發展戰略，開啓規模化擴張的下半場。
新戰略依舊以智慧金融、城市管理作爲基石，同時依託AI原生產品體系的標準化能力，把成熟的AI解決方案、商業化落地經驗複製到政務、教育、泛安防等更多細分場景，實現核心能力的規模化複用。2026年第一季度，公司營收同比大幅增長170.87%，虧損持續收窄，戰略升級初顯成效。
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而在判斷一個場景是否值得投入時，吳一洲表示公司主要算兩本賬——用戶的收益賬和自己的商業賬。
他們發現，現在用戶對AI產品的需求正在深入核心業務運營。“我們發現越來越多的用戶已經不滿足於簡單的降本增效、不再只是關心最終結果，而是願意和格靈深瞳一起，參與到技術落地、共同成長的整個過程中來。我們希望捕捉到這些用戶的需求。”
在實際合作中，格靈深瞳相對務實，主動放棄那些零散、試水、沒有長期價值的場景，也不盲目追熱點、堆技術，避免浪費資源。
“客戶提出訴求後，我們先判斷到底是實驗性的還是普適性的。”吳一洲直言，並不是所有場景都需要視覺AI完成。“對於安全合規、安全管理、預警事件等能夠通過視覺感知捕捉現場變化的場景，可以考慮視覺智能工坊，格靈深瞳也有不同算力、不同部署形態的產品方案，適配不同大小場景的產品；但對於一些主要依賴交易數據、業務規則或多系統協同的問題，沒有必要爲了用視覺AI而用。”
商業層面，吳一洲嚴抓投入產出比。公司通過可迭代、可複用的標準化產品，持續爲客戶創造長期價值，逐步搭建起更健康、可持續的經營模式。
爲了支撐產品持續升級和業務落地，格靈深瞳一直在打磨自研多模態大模型，近期推出的全新開源多模態大模型LLaVA-OneVision-2.0，一改傳統抽幀分析的短板，實現全幀率視頻理解，在實時畫面分析、視頻監控、長視頻理解等場景中具備更強的連續理解能力，同時大幅減少數據運算量，有效降低落地成本。
不過，持續的高額研發投入，也在短期內拉低了公司的毛利率，帶來一定經營壓力。吳一洲坦言自己也很焦慮，思路卻很清晰：“儘量高效利用研發資金，確保每一筆錢花在刀刃上。不會讓公司陷入‘賺得越多虧得越多’的惡性循環中。”
03 從視覺感知到物理世界孿生智能
完成產品化轉型與商業化階段性改善後，步入下半場的格靈深瞳，不再只盯着現有業務，而是穩步完善上下游佈局。
在此過程中，吳一洲十分強調邊界感，拒絕無序擴張。“我們不會盲目開展收購，對公司長期發展無實質助力的擴張堅決不做。有這錢還不如投入到算力儲備這一核心根基上。”
過去幾年，格靈深瞳一直在圍繞算力、模型和場景落地能力進行佈局，逐漸摸索出一條高效能發展路徑。公司沒有選擇自建大型數據中心的重資產模式，而是採用“租賃訓練算力+國產推理算力”的混合算力模式，既保證算力夠用、好用，又貼合國產化信創的大趨勢。目前，格靈深瞳已經與華爲、百度、飛騰等頭部企業達成算力合作。
在吳一洲看來，上游算力佈局好，也便於公司下游賽道拓寬。“這些都是我們該做的事，過程中可以少走彎路，但不能走捷徑。”
格靈深瞳的合作客戶中不乏金融、泛安防等對數據安全性要求較高的企業。公司通過分佈式算力佈局，把算力下沉到攝像頭或本地服務器，讓原始視頻數據源、敏感信息“數據不出域”，僅上傳結構化業務數據，從源頭上降低數據安全風險。
算力佈局之外，市場也開始關注視覺智能能力在真實物理場景中的延展價值。6月初，物理AI概念持續升溫，帶動公司資本市場表現活躍。格靈深瞳連續6月5日、6月8日和6月9日連續3個交易日，收盤價格漲幅偏離值累計超過30%。
其發佈公告稱，不直接從事物理AI的產品及業務，公司現有的機器人感知與控制技術目前主要應用於軌交運維領域，應用場景較爲單一，且該部分業務2025年度營業收入佔公司合併報表營業收入的比例極小，對公司整體經營業績不構成重大影響。
“我們不會貿然進入具身智能。”但吳一洲透露，目前公司依託視覺AI核心技術優勢，爲多家機器人企業提供專業視覺分析賦能。
對於行業未來發展，吳一洲認爲，視覺智能是 AI 進入真實物理世界的重要基礎能力，它解決的不只是“看得見”的問題，更是“看得懂”的問題。未來智能系統將深度融合視覺感知與場景理解能力，這也是格靈深瞳長期深耕的核心優勢。
過去很多數字孿生更強調把物理世界映射到數字世界，但真正進入業務現場後，AI 需要理解攝像頭、傳感器等設備採集到的信息，識別場景中的人、車、物、行爲和事件，並在持續變化的業務環境中完成判斷和迭代。
如今，政策紅利持續釋放，AI行業正在告別浮躁。格靈深瞳轉身後的樸素成長邏輯，也給行業提供一定啓發：放下賺快錢的項目制紅利，利用產品化轉型扎穩技術根基，讓能力可沉澱、可複用；通過多元化商業化改善客戶結構，逐步提升經營質量，慢慢夯實經營質量；依靠聚焦穩健的產業佈局蓄力未來，不貪快、不冒進，守住邊界、深耕核心。
對於格靈深瞳而言，AI 下半場的突圍，不是追逐概念，也不是盲目擴張，而是在視覺 AI 主賽道上，把技術能力、場景經驗和工程化能力沉澱爲可持續成長的產品體系。
