5月29日 ，2026网易立异企业大会在杭州盛大开幕。大会以“智行合一”为主题 ，汇聚千余名AI工业链的行业专家 ，配合探寻AI在千行百业中的落地路径。乐天堂总裁赵宇宁应邀出席大会 ，宣布《视觉智能 ╳ AI Agent：融智于视 ，重构行业价值》主题演讲。
大会上 ，赵宇宁体现 ，从“看得清”到“看得懂” ，再到“迈向自主认知” ，乐天堂连续推进视觉智能技术演进 ，让 AI 能力不绝深入真实行业场景。面向 AI 走向工业要地的新阶段 ，乐天堂立足行业积累与焦点感知能力 ，将场景 Know-how、数据基础、产品能力与 AI 大模型深度融合 ，打造面向行业的智能体 ，推动 AI 从技术演示走向价值闭环 ，赋能都会高效治理与企业运营提质增效。
以下为整理后的赵宇宁演讲实录：
位同伴、列位朋友 ，各人上午好 ，很是兴奋受邀加入网易立异企业大会。今天主要分享一下乐天堂在 AI 方面做出的一些探索和立异 ，以及我们如何实现 AI 价值的落地。近两年 ，AI以前所未有的速度爆发式生长 ，也大幅改变着我们的事情和生活。从底层算力、大模型 ，到数据质量 ，再到各行业的落地拭魅战效果 ，AI 的技术演进和应用价置魅正在逐步显现。自2023 年以来 ，基础算力、模型连续快速生长 ，一些基础模型甚至以三个月为周期迭代 ，许多已往难以实现的想法正在不绝变为现实。
但基础模型能力强 ，并不料味着一定能真正发挥价值。模型再好 ，如果不可与行业业务场景相结合 ，也很难转化为实际生产力。AI 的火热已经毋庸置疑 ，AI算力规模加速扩大 ，AI应用百花齐放 ，与此同时词元经济也在蓬勃生长。但我们也要看到AI工业生长“冰”的一面：AI场景化价值落地、工业规� ；ひ廊蝗沃氐涝�。个人消费侧的 AI 应用 ，更多是带来体验的提升 ，但要实现真正的价值变现并禁止易。相比之下 ，在都会治理和企业生产运营场景下 ，客户具有更明确的付费能力和付费意愿 ，但整体仍处于探索阶段 ，价值难量化、商业模式不清晰、算力空转与资源利用率缺乏等问题依然保存。
因此 ，AI 工业的生长重点 ，正在从“比参数、比 Demo”转向“比落地、比价值闭环、比 ROI、比行业理解”。真正决定 AI 能否爆发价值的 ，不可是模型自己 ，而是能否抓住真实业务场景 ，形成高质量数据支撑 ，并将对事情流的理解转化为与大模型深度结合的行业能力。
乐天堂整体业务主要聚焦两大焦点偏向：一是助力都会实现更高效的治理 ，二是推动企业提升宁静水平与运营效率。支撑这一业务结构的重要能力之一 ，正是乐天堂连续深耕数十年的多维感知能力。
多年来 ，乐天堂的感知能力已从视频感知拓展至音频、声波、X光、雷达、声纹等多维感知 ，连续推动感知智能化演进。依托对千行百业的深度理解 ，乐天堂在都会业务领域 ，聚焦公共宁静、交管、大交通、泛政府等行业 ，已积累 5000 多个行业场景、打造 120 多个解决计划 ；在企业业务领域 ，围绕电力、石化、工业制造、文教卫、金融等行业 ，积累 3000 多个行业场景、打造 180 多个解决计划。
面向 AI 时代 ，乐天堂正将深厚的行业积累和沉淀、高质量多维感知焦点能力与AI大模型能力深度融合 ，构建起一套云边端一体化的行业智能体 ，真正实现感知、理解、决策、执行的全链路闭环 ，推动AI场景化、价值化落地。
乐天堂 AI 能力生长经历了一个“三级跳”：从 “看得清“到“看得懂” ，再到现在“迈向自主认知” ，逐步具备提前预警、辅助决策 ，以及一定水平上的自主执行能力。
2023年 ，我们推出了星汉大模型 ，围绕语言、多模态、视觉三大偏向连续结构 ，全方位升级AI应用与场景化落地能力。
在语言大模型上 ，我们推动系统从简单的人机交互走向人机协作 ，依托深厚的行业知识沉淀与业务理解 ，让数据发挥更着述用。
在多模态大模型上 ，我们推动 AI 从“工具识别”走向“场景理解” ，让AI不再只是识别简单工具 ，而是理解完整的业务历程与具体场景。例如在餐厅场景中 ，食物掉落后又被捡起放回盘中 ，原来AI只能看行动并不可判断有无违规 ，但大模型可以理解完整历程 ，并判断其属于不对规行为。再如防溺水治理 ，古板方法需要通过划线、画方格界定水面 ，但水位会随着天气变革而改变 ，可能导致圈定规模泛起偏差。通过大模型可以自动进行水位判断和圈定规模调解 ，实现对真实情况变革的自适应 ，消除情况变革带来的影响。
在视觉大模型上 ，我们重构视觉识别底层逻辑 ，以视觉特征为基准 ，实现更强的泛化能力和万物识别能力。已往 ，视频智能主要识别人脸、车牌 ；如今 ，鞋子、背影、体态、局部特征等更多视觉信息都能被泛化识别。已往往往需要完整图像才华进行识别 ，现在局部特征也可能成为有效线索。
乐天堂AI能力正在各行各业场景中加速落地。我们并不追求千行百业的业务笼罩 ，而是优先聚焦各领域里焦点度最高、行业痛点最突出的场景 ，针对性打造专属行业垂类大模型 ，把行业做深、把价值做实。
公共宁静:借助视图大模型 ，人员走失找回更迅速
节假日期间 ，人员走失是公共宁静治理中的高频问题。古板主要依靠人工检察视频、判断轨迹 ，对完整图像和完整特征依赖较高。现在 ，大模型可以基于个性化描述和局部特征快速生成线索 ，例如“5月7日在步行街 ，穿黑白格子、单独走的小孩” ，通过自然语言理解与智能识别 ，综合衣服图案、鞋帽、背影、配景等线索 ，快速定位目标轨迹 ，让视频中的更多信息被有效利用 ，提升找人效率。
智慧交管:借助语言大模型 ，助力都会通勤更流通
信号机调优是都会通勤是否顺畅的要害。已往信号优化主要依赖交通专家经验。现在 ，通过知识萃取和 AI Agent ，可以将大宗路口优化经验沉淀到大模型算法中 ，用自然语言交互取代庞大操作流程 ，辅助信号调优。在浙江等地已有案例实践 ，相关应用落地后 ，都会拥堵指数下降 ，通行效率获得大幅提升。
智慧交通:借助多模态大模型 ，让交通出行更宁静
在高速公路等场景中 ，抛洒物、行人突入、轮胎脱落等事件如果不可实时发明 ，极易引发二次事故 ，造成重大交通宁静隐患。而古板视频智能剖析多为单点告警 ，误报较多、复核压力大。现在 ，通过多元融合和时空关联 ，可将无效报警压降70%。同时 ，关联预警 Agent可融合多维路况信息并匹配预案 ，让应急处理从分钟级缩短到秒级。在山东某高速 ，通过对视频进行大模型二次研判 ，上线首月无效报警减少60%以上 ，应急响应效率从平均 3 分钟提升到5 秒 ，真正把事故危害消灭在萌芽状态。
公共民生:借助音视频融合大模型 ，生物多样性� ；じ蒲�
在野生动物� ；こ【爸� ，监测区域往往位置偏远、识别难度高 ，已往较依赖专家判断。如今 ，通过音视频双模态感知与推理大模型 ，可以将原本需要专家完成的识别事情 ，转化为护林工也能看懂的监测结果。目前 ，乐天堂已沉淀 1000 余种恒久物种库影象认知能力 ，助力生态� ；な虑樵椒⒅悄堋⒖蒲�。在四川某自然� ；で� ，乐天堂运用大模型 ，实现20余种珍稀物种的动态漫衍监测 ，真正做究竟数清、情况明。
智慧零售:数字督导员工 ，助力门店治理提效升级
在零售场景中 ，门店运营面临两类焦点问题：一是门店数量多 ，人工巡店笼罩缺乏 ；二是经营问题难以剖析。围绕宁静、消防、效劳、运营等高频巡检项 ，我们通过细节小模型与多模态大模型提升AI巡检能力 ，实现自动识别、自动巡检和自动剖析。同时 ，基于客流转化漏斗、主顾行为、停留时长、讲解历程等信息 ，资助门店快速定位经营问题。目前相关能力已在汽车门店等场景落地 ，助力经营治理提效。
宁静生产:隐患“智”理 ，赋能企业宁静生产
在煤炭、电力等高危害行业 ，宁静隐患往往不但体现在简单外貌行动上。通过多摄相机、多模态大模型 ，并结合衣着识别、烟火识别等模型进行二次研判 ，我们可以从多场景、多细节中发明潜在危害 ，实现提前预警 ，资助企业从“看到表象”走向“识别实质危害”。
智慧金融:巨细模型协同 ，提升网点巡检效率
在金融场景中 ，网点对员工行为合规要求高 ，但海量视频中真正异常的情况占比很低 ，形成“海量数据”和“有限人力”之间的矛盾。通过巨细模型协同 ，小模型先对人、车、行为等数据进行筛查和结构化 ，大模型再凭据任务规则进行精准识别 ，自动完成巡检、检测和结果泛起 ，资助治理者更高效地发明问题。
智慧园区:依托大模型 ，提升园区全域智慧治理能力
园区治理中 ，人员庞大、事件疏散 ，古板系统易误报 ，处理效率有限。我们通过融合图片、所在、时间、文本等多类向量数据 ，并结合多模态大模型决策 ，系统可以实现秒级检索 ，快速定位遗失物品、陌生目标轨迹等信息 ，推动园区治理向更智能、更高效的偏向升级。
任何新技术的生长都会经历期望膨胀期 ，AI也不例外 ，未来AI技术能否可连续、稳步生长 ，要害在于能否实现工业规� ；涞�。
如果企业无法将 AI 转化为实际价值 ，反而可能在算力、存储等本钱上升中承压。因此 ，企业用好 AI ，需要结合自身能力积累 ，聚焦焦点战略控制点 ，并与AI技术深度融合 ，发挥AI的乘数效应。
未来 ，乐天堂将连续利用对业务场景的深度理解 ，以视觉感知为焦点的多维感知能力 ，并融合AI技术 ，打造面向行业的AI Agent。同时 ，我们将进一步强化工程化能力 ，包管AI 有效落地 ，构建从业务闭环驱动、场景匹配安排到现场优化实施的工程化体系 ，买通从算法模型到系统工程的全链路落地 ，真正建立完善的工程化体系 ，实现AI从技术化向场景化、价值化转变。
最后 ，祝愿各人能掌握住AI生长的浪潮 ，用好 AI ，为企业更快、更高质量生长添砖加瓦。谢谢各人。
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