極視角 (06636.HK) 2026智通財經夏季路演大會
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會議摘要
對話探討了大模型與計算機視覺(CV)業務對盈利的影響，指出大模型毛利率約36%，低於傳統互聯網，但行業毛利率呈上升趨勢。AI行業商業化需經曆不同階段，CV領域已實現盈利。AI token經濟邏輯成立，底層應用優化推動行業發展。集視角科技，一家專注於大模型和AI基建設施的年輕團隊，已從計算機視覺算法平台升級為企業級AI操作系統提供商，擁有數百項專利和超100位AI研發人員，致力於AI技術與企業業務流程深度融合，通過智能體構建和運維服務實現規模化應用。公司商業模式涵蓋大B端和小B端，與大客戶合作驗證AI化轉型價值，未來計劃深化與客戶的業務流程融合，成為企業AI運行底座和token消耗的統一入口。
會議速覽
集視角科技：從算法平台到企業級大模型解決方案的轉型之路介紹了公司年輕化的管理團隊，自2015年成立以來，從計算機視覺算法商城到AI工程化平台，再到企業級大模型解決方案的升級曆程，強調了與産業資本合作，為企業提供AI落地全鏈條服務的能力。
企業級AI操作系統構建與大模型應用實踐闡述了公司構建企業級AI操作系統基礎設施的三層技術底座，包括視覺語言大模型、AI開發平台及智能體應用平台，強調了從AI工具鏈到大模型時代的轉型，以及與産業客戶的深度合作，探討了企業級大模型應用面臨的挑戰與機遇。
企業級AI落地：從模型部署到業務價值的轉型之路討論了企業級AI落地的關鍵在於解決曆史系統、內部流程、數據孤島等複雜問題，而非單純追求模型能力。通過與客戶建立的信任關系，將視覺算法和工具鏈價值轉化為大模型解決方案、運維授權及智能體使用收入，強調了企業AI落地的最後一公裏服務的重要性。
AI電網平台：企業級智能體生態與Token消耗的商業引擎通過電網與電力産業的類比，闡述AI電網平台在企業級應用中的重要性，強調平台標准化、産品化、服務化的能力，以及在深入業務流程後形成智能體生態和持續消耗Token的價值，預示大模型行業從效率工具轉向商業引擎的核心指標變化。
企業級技術落地的曆史規律與服務融合趨勢探討了企業級技術成功融入核心流程的規律，指出技術最終形態往往是軟件與服務的結合，強調了深入客戶業務流程的重要性，以及由此帶來的穩定收益模式。
大模型企業應用爆發：數據積累、成本下降與工程化成熟大模型企業應用爆發的關鍵在於數據資産原始積累、系統部署成本下降及工程化逐漸成熟，未來將嵌入企業操作系統，推動知識管理、智能體交互等升級，實現人機協同，改變企業運營模式。
構建企業級AI底座：從項目交付到長期價值創造討論了面向大B端客戶的全流程AI解決方案，包括咨詢、知識庫建設、智能體開發與運維，強調了通過深度覆蓋企業流程、沉澱智能體和活躍用戶，實現可持續、可擴張的訂閱性收入，以及從短期項目交付向長期價值創造的轉型。
構建企業級AI操作系統：從項目服務到平台服務的轉型討論了面向小B端用戶的Skill商城高性價比token服務，以及大B端用戶項目沉澱、開發者智能體、大廠産品接入和用戶UGC創建的商城生態模式。介紹了公司如何將項目型服務轉化為平台型服務，構建企業級AI操作系統，實現智能體構建、使用和管理，滿足政企客戶安全要求，旨在打造企業級AI操作系統的前台入口。
大模型賦能企業轉型：基站中台與智能體平台的實踐案例基站中台作為企業大模型能力生産調優和評估的後台體系，支持多模態數據接入及高效處理，集成推理引擎與微調方法，預制多種主流模型，助力企業低門檻高效率模型調優。通過軌道交通集團案例，展示大模型如何重構企業級業務流程，實現AI化轉型，提升故障修複效率，縮短流程時間，體現企業級用戶深度交互與持續使用價值。
極視角競爭優勢：三重護城河下的行業數據全棧技術與規模交付極視角憑借行業數據全棧技術、規模交付能力以及客戶粘性優勢，構建了三重護城河。其優勢包括豐富的政企項目經驗、專業AI咨詢團隊、一站式閉環交付能力，以及基於平台沉澱産生的複購需求，形成了長期價值基礎。
大模型業務增長策略：橫向擴張與縱向深化的雙輪驅動大模型業務增長依托於AI品牌影響力、區域合作、快速需求評估機制及豐富項目經驗，儲備客戶覆蓋多個領域，收入彈性源自客戶內部智能體數量增加，形成橫向擴張與縱向深化的複合增長曲綫。
極視角大模型轉型：從CV業務到企業AI能源管理入口極視角通過多年AI業務積累，驗證了AI商業化能力，包括持續收入增長、效率提升和盈利模式成熟。公司正從CV業務轉型為大模型技術提供商，致力於成為企業使用大模型和token的統一入口，構建多模態感知能力和行業數據資産，推動AI在企業中的深度應用與能源化管理。
業務收入模式與大模型經濟聯系探討討論了業務收入模式，包括傳統綫下收費、平台服務費及token計量收費。提及與大模型供應商的經濟聯系，以及24年盈利來源，包括大模型和CV兩部分。
大模型毛利率趨勢與AI行業盈利前景探討對話圍繞大模型毛利率的提升趨勢及AI行業盈利前景展開。指出大模型毛利率正逐步上升，未來可能接近傳統互聯網水平，但具體數值尚難預測。強調AI公司盈利需經曆不同階段，CV領域已實現盈利，而AI token經濟邏輯可行，關鍵在於底層應用模型的持續優化與場景拓展。
要點回答
Q：尊敬的各位投資人，能否請您先介紹一下集視角科技股份的管理團隊情況？
A：當然，我們的管理團隊非常年輕，董事長和兩位聯合創始人都是90後。其中，董事長是澳門青年，在內地創業並在港股上市中取得成功，同時也是國家萬人計劃的人才。團隊由兩位背景不同的聯合創始人組成，一位負責業務方向，另一位專注於人工智能技術方向，是一個集技術産品交付與資本市場連接於一體的複合型團隊。
Q：集視角科技股份的發展曆程是怎樣的？
A：公司自成立以來已有11年曆史，從15年開始以計算機視覺為核心創立，並於17年前後開創了計算機視覺算法商城，解決算法供給與行業需求匹配的問題。到了19年至22年，我們構建了算法開發、管理訓練、部署推理工具鏈和平台，形成AI工程化能力。24年以後，公司推出了多模態大模型智能體平台和訊推一體平台，實現了從算法供給平台到AI工程化平台再到企業級大模型基建與token聚合平台的升級。
Q：集視角科技股份的技術底座是如何構成的？
A：我們的技術底座分為三層：底層是視覺語言大模型基礎；中間層是一個包含AI開發訓練、推理評估和算力調度的平台；上層則是智能體構建的企業的ARG模型倉庫、多用戶隔離知識庫等應用平台。這表明集視角不僅開發單個應用或模型，更是在打造企業級AI操作系統所需的基礎設施。
Q：集視角科技股份的合作情況及産業客戶有哪些特點？
A：公司擁有數百項專利、軟著及資質認證，並擁有超過100位以AI為核心的研發團隊，近年來研發增速迅猛。過去合作的政企客戶超過三千家，覆蓋能源制造、汽車、建築、地産等行業，這些客戶未來將成為大模型智能體企業AI操作系統和token服務的優先轉化對象。
Q：集視角科技股份如何將客戶資源轉化為收入來源？
A：公司計劃將客戶基礎轉化為三類收入：第一類是大模型解決方案收入；第二類是持續的運維和授權收入；第三類是智能體使用加深帶來的token消耗收入。
Q：目前AI行業的現狀及集視角科技股份的市場定位是什麽？
A：目前，即使是強大的模型公司也開始重視企業的落地服務。許多中型企業已經采購了ChatGPT enterprise等AI套餐，但真正將AI嵌入核心業務流程的仍占少數。這是因為企業面臨複雜的系統、流程、數據孤島等問題，僅提供API無法解決。因此，集視角科技股份致力於做企業AI落地token聚合智能體系統和運維，彌補企業級落地服務的空白，成為企業AI使用的統一入口，隨着企業智能體數量增加和業務流程介入加深，平台粘性與價值將持續提升。
Q：大模型行業目前正經曆哪些階段？
A：大模型行業正在經曆三個階段。第一階段是通用應用爆發階段，AI可以用於問答、寫作和檢索等簡單生成任務。第二階段是專業崗位提效階段，AI深入到設計、編程、財報分析、辦公協同等領域。第三階段是AI深度嵌入企業業務流程，成為組織協作的一部分，這也是最大的機會。在這個階段中，對token的消耗會發生質變，從低頻離散變為企業業務運轉的基礎消耗。
Q：大模型行業核心指標的變化是什麽？極視角的定位是什麽？
A：隨着大模型進入企業核心流程，核心指標將從模型參數轉向落地價值，從效率工具轉變為商業引擎。真正有價值的平台是能夠進入業務流程，沉澱場景數據，形成智能體生態並持續消耗token的平台。極視角定位是圍繞提供一個平台來展開，強調全流程服務和陪伴，幫助客戶將智能體深入嵌入其核心業務流程，從而獲得更穩定、更高的平台費用和token消耗。
Q：對於企業級技術落地，有哪些曆史規律？
A：曆史規律表明，成功進入大企業核心流程的技術往往不是純粹的工具，而是軟件加上服務，以及流程重構的組合。例如SAP、Salesforce和盤鐵等公司都通過這種方式實現了與客戶的深度整合和長期價值創造。
Q：當前大模型落地具備爆發條件的關鍵變化有哪些？
A：關鍵變化包括：數據資産完成了原始積累，系統部署成本下降，幻覺問題得到降低，基礎工程化逐漸成熟，多模態能力湧現及人機協同機制的形成，使得大模型能夠規模化落地並持續運營。
Q：未來大模型在企業中的角色是什麽？
A：未來的大模型將成為企業內部的操作系統，連接各類業務系統、知識庫、審批管理權限體系及前端智能體，通過每一次業務流轉、系統調用和人機協同帶來token消耗，並隨着上下文積累消耗不斷累積。
Q：極視角的主要商業模式和針對大B端客戶的服務內容是什麽？
A：極視角主要面向大B端客戶提供全流程的大模型咨詢産品和運維服務，包括現狀診斷、場景設計、可行性評估等四步咨詢服務。此外，還負責知識庫和數據建設、智能體開發以及持續運維，以形成千萬級到數億元級別的解決方案收入，以及千萬到數千萬美元的運維和授權費用，構建長期穩定的AI預算入口和訂閱性收入模式。
Q：企業一旦將AI嵌入到全流程中，為何替換成本會逐漸增高？
A：當企業內部的AI平台成為主導地位時，它會統籌模型接入、智能體調用、權限控制、計費和成本管理等，隨着使用深度增加，替換成本也會隨之提高。
Q：消耗量大的原因是什麽？
A：當企業將AI深度嵌入業務流程後，日均token消耗可達到數億級規模，年度消耗甚至可能達到千億級規模，因此客戶對於token采購調度、成本優化以及效果管理的專業需求越來越高。
Q：公司未來如何衡量項目成功的關鍵指標？
A：未來公司將不再僅關注簽約項目數量，而是更看重平台覆蓋了多少企業流程、沉澱了多少智能體、産生了多少活躍用戶及消耗情況，這是公司從賺錢走向長期價值的關鍵橋梁。
Q：對於小B端用戶，公司有何規劃？
A：公司計劃提供一種高性價比的skill商城，其中包含半標准化的能力，並將定制化內容抽象為工具，如創意生成、AI編程助手等，以服務小B端用戶。
Q：公司商業化的方式有哪些？
A：商業化方式包括按token消耗付費、包月或包年資源包以及大模型服務費、定制化服務費等。公司致力於將項目型服務轉化為平台型服務，為大B端提供深度標杆，為SMB提供規模和生態，連接兩端形成公司極致産品。
Q：“極致”平台的戰略定位是什麽？
A：“極致”平台是面向企業智能體應用的核心平台，不僅是聊天機器人平台，更是在企業內部構建、管理和運營智能體的企業級平台，支持雲端本地部署，具備全鏈路操作審計、架構隔離等企業級安全特性。
Q：“基座”一體化中台的作用是什麽？
A：“基座”是一體化中台，作為企業大模型能力生産調優和評估的後台體系，支持多模態數據接入，完成數據預處理、增強和校驗，並通過集成推理引擎和先進微調方法，提供低門檻高效率的模型調優能力。
Q：某軌道交通集團案例展示了怎樣的價值？
A：該案例通過梳理535個智能體需求，重構了集團企業級業務流程，提供了包括咨詢、平台、知識庫、模型訓練和運維在內的全套AI化轉型能力。項目金額大、流程嵌入深，後續運維和投資消耗將持續，且智能體應用顯著提升了效率，如供電系統故障修複流程消耗減少了約80%。
Q：在AI接管業務流程後，token消耗是否成為一個緊致的指標，以及客戶為何願意持續使用Talking？
A：token的消耗現在不是一個簡單的緊致指標，它代表了業務流程在被AI接管後的實際用量。客戶願意持續使用Talking，是因為能夠切實感受到流程的縮短和效率的提升。
Q：極視角的競爭優勢主要體現在哪些方面？
A：極視角的競爭優勢可以概括為三重護城河：行業數據全棧技術和規模交付。具體包括三個方面：一是憑借豐富的管理咨詢經驗及專業的AI咨詢工程師團隊，能夠將複雜需求轉化為可落地的方案；二是具備從方案交付、開發部署運維到合規的一站式閉環能力，尤其擅長一綫定制類交付；三是擁有高客戶粘性優勢，通過沉澱的客戶平台和深入業務應用，促使客戶産生新的需求並産生複購，使得客戶更換供應商時需同時替換知識庫、流程權限模型配置等，形成獨特的長期價值基礎。
Q：未來大模型業務客戶的發展趨勢預測是什麽？
A：未來大模型業務客戶的發展趨勢是中期以服務大B端客戶為主，作為複制案例；同時，通過token消耗的增長來放大收入，支撐公司增長。
Q：支撐公司增長的因素有哪些？
A：支撐公司增長的因素主要包括：AI領域的品牌影響力帶來的高質量綫索；區域合作夥伴和重點區域資源助力覆蓋大客戶；已形成的快速梳理評估企業大模型需求和提供咨詢方案的機制；以及豐富的招投標經驗，能快速完成demo驗證和項目推進。
Q：目前儲備的客戶資源情況如何？
A：目前公司擁有軌道交通、城投運營集團、港口等大客戶儲備，客戶數量的增長是第一層，而收入彈性則來自於每個客戶內部智能體數量、需求增加以及流程覆蓋擴大的疊加效應，即橫向擴張與縱向深化共同形成公司的增長曲綫。
Q：極視角大模型轉型建立在哪些已驗證的商業基礎上？
A：極視角大模型轉型建立在已驗證的三大商業基礎上：AI産品能夠持續賣給企業且收入持續增長，客戶數量、交付量和複購率提升證明了企業級AI商業化能力；AI能不斷自我優化提升效率，毛利率持續上升，銷售和分銷開支下降；AI已能形成真實的經營結果，公司於24年實現經調整盈利，證明商業模式得到驗證，下一階段將致力於成為企業使用大模型和token的統一操作系統提供商和入口。
Q：CV業務對公司的作用及與大模型轉型的關系？
A：CV業務作為公司的重要基本盤，提供了穩定的現金流和客戶基礎，保持穩定增長並維持較好的毛利水平，體現了平台化交付和産品複用能力。更重要的是，CV業務在過去十年積累的行業客戶場景數據、圖像理解能力和項目交付經驗，成為大模型應用場景遷移的重要技術能力底座，助力公司在大模型轉型中取得成功。
Q：未來通過視覺大模型的協同和自然語言提示，能否實現標准化應用的統一性？
A：是的，未來可以通過視覺大模型大小模型的協同和對自然語言的提示，實現更高標准化的應用。CV將從過去的一個算法商城轉變為提供多模態感知能力、行業數據資産和公衆化交付能力的企業大模型底座。
Q：視覺語言大模型在公司大模型技術體系中的定位是什麽？
A：視覺語言大模型是公司大模型技術體系中的重要組成部分，其定位是為企業管理智能體提供精准穩定的多模態感知和理解能力，而非與其他通用模型大廠競爭參數量，而是利用近十年積累的10億級真實業務數據集、五千多萬行業數據集及大量上下文指令數據，通過細膩度視覺感知和理解能力生成不同版本，以滿足端側通用落地和雲端複雜應用需求。
Q：公司的整體業務收入模式是怎樣的？尤其是關於“token”的收費方式如何？
A：目前公司的業務收入主要采用綫下為主的方式，與客戶簽約後按照單體平台服務收費，例如AI中台整體費用以及其中不同智能體的費用。同時，公司逐漸開始對token進行計量並制定計費方案。
Q：公司是否與提供大模型的公司存在經濟聯系？
A：公司會根據客戶需求選擇不同的大模型適配到具體應用場景，並與相關大型公司簽約合作。
Q：調整後的盈利狀況是由原有業務還是大模型業務改善的？
A：2024年的盈利改善來自大模型和CV兩個部分。
Q：大模型的毛利率是否會向傳統互聯網行業靠近？您認為大模型業務最終能達到什麽樣的毛利率水平？
A：大模型的毛利率趨勢與互聯網行業有一定相似性，但目前尚無法完全判斷是否會達到傳統互聯網行業的水平。不過，公司內部的大模型業務毛利率確實在過去兩年呈上升趨勢。大模型業務的毛利率呈現上升趨勢，但具體能達到何種水平暫時無法給出明確數字，因為各大廠商對基礎設施投入巨大，能否看到商業轉化的臨界點還無法確定。
Q：在什麽情況下可以看到AI公司轉化比較清晰？
A：對於AI公司的轉化，不同階段有不同的分層，部分公司在特定領域如CV領域已經實現盈利。而在AI token經濟方面，隨着底層應用的發展，模型的使用和轉化是一個可成立的邏輯，未來會形成不同的節點。
