下半场突围：格灵深瞳的AI祛躁与进化

科创板放宽人工智能大模型企业的上市门槛，给国内一众AI科创公司打开了新的发展窗口。

前段时间，证监会主席吴清在2026陆家嘴论坛开幕式上明确表示，科创板第五套标准适用范围将扩大至人工智能大模型行业。这为那些因高研发投入而暂时亏损，但拥有核心技术和发展潜力的AI企业，打开了在A股直接上市的大门。

2013年成立、被称作“A股科创板人工智能第一股”的格灵深瞳，可以说是见证了中国人工智能技术概念从普及到产业落地到完整周期。

回看过去几年的发展，吴一洲更愿意用“匆匆忙忙”来形容格灵深瞳所处的状态。在 AI 技术快速突变的过程中，技术路线持续演进、客户需求不断变化，商业化路径也在反复被验证和重塑。对身处其中的 AI 企业而言，很多时候不是按部就班地推进，而是一边赶路、一边校准方向。

在吴一洲看来，AI 技术落地并不是一条平直大道，更像是在一条崎岖山路上前行。对格灵深瞳而言，真正的挑战不是简单跨过某个阶段性低谷，而是在持续探索中逐渐明确方向：聚焦视觉AI，把长期积累的技术能力、场景经验和工程化能力，沉淀为更可复制、可迭代的产品化能力。

面对公司上市后业务方向、客户结构和产品化能力建设等现实问题，2024年，吴一洲出任公司CEO后，从内部组织架构到外部产品管理做了一系列革新。格灵深瞳2025年营收同比增长32.61%，为1.55亿元；归母净利润亏损1.86亿元，同比减亏。

业绩的改善为其进一步转型提供关键支撑。吴一洲认为，格灵深瞳想要长成苍天大树，要在过往经验和自身能力上扎根，聚焦视觉AI这一主干业务，而后在产品化沉淀和持续迭代中结出丰硕果实。

从技术快速迭代中的路径探索，到如今更加聚焦视觉 AI 主航道和产品化沉淀，格灵深瞳正在尝试走出一条 AI 科创企业的真实落地之路。

01 从项目交付到AI原生产品化

早期的视觉AI行业，大多都是“客户要什么，公司就做什么”的定制项目模式。这在行业起步阶段很有效，能快速接项目、攒经验、打开市场。

但随着产业深入发展，客户需求增多，每提出新需求、每叠加场景变量，都意味着算法团队都需要重新训练模型、搭建规则体系。这样一来，不仅研发成本高、交付周期长，还出现了产品交付后如果不更新，产品就变得越用越不好用的情况。

基于以上痛点，格灵深瞳推动传统项目交付模式向 AI 原生产品化升级，推出核心产品视觉智能工坊VE²S(以下简称“视觉智能工坊”)。这一步也成为格灵深瞳从项目经验积累走向产品能力复用。

格灵深瞳早期以计算机视觉小模型算法起家，2019年布局视觉大模型基座，在智慧金融、智慧城市等核心赛道积累了大量模型训练、系统搭建和现场落地的实战经验。视觉智能工坊则是把分散在各个定制项目中的碎片化技术能力、场景经验进行提炼整合，沉淀为一套标准化、通用化、可迭代的平台级能力，把“一次性的项目经验”，变成了“能反复复用的产品能力”。

“VE²S中的E²指的是end to end。基于VE²S的产品架构，客户从我们这里买到的就不再只是一个特定算法，而是我们和客户一同基于真实业务场景，打磨出一套标准化的、易用工具集。”吴一洲说道。

视觉智能工坊三大核心能力

视觉AI的使用者有些是业务人员而不是算法工程师。这些人不太懂如何调整模型、改写规则，而视觉智能工坊能让他们能直接参与算法训练、规则编排和效果纠偏，相当于使用者拥有了一个随叫随到的好搭档，极大提升了企业的经营效率。

例如，过去识别违章占道、检测消防通道堵塞等场景，都需要定制开发一个新算法。但是视觉智能工坊可以把标准化的AI能力与灵活的部署方式结合，极大降低了定制成本。并且，视觉智能工坊支持软硬一体化交付形式，实现了设备即插即用。

更关键的是，视觉智能工坊解决了传统项目“做完就结束”的痛点，搭建出一套可以自我成长的闭环迭代体系。其打通了“数据采集—模型训练—业务编排—边缘部署—实时告警—数据回流—模型迭代”全链路，能在真实业务里不断吸收新数据、适配新场景、自主优化升级，具备长期成长性。

吴一洲在公开采访中多次提到“让产品有成长性”。在她看来，视觉AI下一阶段的竞争，已经不只是模型指标的竞争，多模态、Agent、国产化适配和边缘计算，最终都要回到产品能不能让客户用起来、用得好、持续好用。“以前是项目产品化，现在是能力产品化。后者才是真正的赋能。”

02 从客户集中到多元场景打开

产品化转型，也让格灵深瞳在客户结构和商业质量上出现新的变化。

一直以来，智慧金融都是公司的核心收入来源，甚至在2023年出现农业银行贡献了公司超80%的营收的情况。这种“把鸡蛋放在一个篮子里”的模式，既会影响经营稳定性，也会限制公司能力在更多场景中的复用。

吴一洲上台后，立刻着手梳理公司战略、调整内部架构，推出了“2+2”战略，稳住智慧金融、城市管理两大基本盘，同时发力政务特种、智慧教育两大新赛道，依靠多元化布局打破单一客户依赖。

公司2025年财报显示，来自中国农业银行以外其他客户的营收占比超90%，收入金额同比增长近120%；前五大客户以新拓展客户为主，客户集中度显著下降。

“2+2”战略得到市场验证后，今年格灵深瞳又将其升级为“2+X”发展战略，开启规模化扩张的下半场。

新战略依旧以智慧金融、城市管理作为基石，同时依托AI原生产品体系的标准化能力，把成熟的AI解决方案、商业化落地经验复制到政务、教育、泛安防等更多细分场景，实现核心能力的规模化复用。2026年第一季度，公司营收同比大幅增长170.87%，亏损持续收窄，战略升级初显成效。

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而在判断一个场景是否值得投入时，吴一洲表示公司主要算两本账——用户的收益账和自己的商业账。

他们发现，现在用户对AI产品的需求正在深入核心业务运营。“我们发现越来越多的用户已经不满足于简单的降本增效、不再只是关心最终结果，而是愿意和格灵深瞳一起，参与到技术落地、共同成长的整个过程中来。我们希望捕捉到这些用户的需求。”

在实际合作中，格灵深瞳相对务实，主动放弃那些零散、试水、没有长期价值的场景，也不盲目追热点、堆技术，避免浪费资源。

“客户提出诉求后，我们先判断到底是实验性的还是普适性的。”吴一洲直言，并不是所有场景都需要视觉AI完成。“对于安全合规、安全管理、预警事件等能够通过视觉感知捕捉现场变化的场景，可以考虑视觉智能工坊，格灵深瞳也有不同算力、不同部署形态的产品方案，适配不同大小场景的产品；但对于一些主要依赖交易数据、业务规则或多系统协同的问题，没有必要为了用视觉AI而用。”

商业层面，吴一洲严抓投入产出比。公司通过可迭代、可复用的标准化产品，持续为客户创造长期价值，逐步搭建起更健康、可持续的经营模式。

为了支撑产品持续升级和业务落地，格灵深瞳一直在打磨自研多模态大模型，近期推出的全新开源多模态大模型LLaVA-OneVision-2.0，一改传统抽帧分析的短板，实现全帧率视频理解，在实时画面分析、视频监控、长视频理解等场景中具备更强的连续理解能力，同时大幅减少数据运算量，有效降低落地成本。

不过，持续的高额研发投入，也在短期内拉低了公司的毛利率，带来一定经营压力。吴一洲坦言自己也很焦虑，思路却很清晰：“尽量高效利用研发资金，确保每一笔钱花在刀刃上。不会让公司陷入‘赚得越多亏得越多’的恶性循环中。”

03 从视觉感知到物理世界孪生智能

完成产品化转型与商业化阶段性改善后，步入下半场的格灵深瞳，不再只盯着现有业务，而是稳步完善上下游布局。

在此过程中，吴一洲十分强调边界感，拒绝无序扩张。“我们不会盲目开展收购，对公司长期发展无实质助力的扩张坚决不做。有这钱还不如投入到算力储备这一核心根基上。”

过去几年，格灵深瞳一直在围绕算力、模型和场景落地能力进行布局，逐渐摸索出一条高效能发展路径。公司没有选择自建大型数据中心的重资产模式，而是采用“租赁训练算力+国产推理算力”的混合算力模式，既保证算力够用、好用，又贴合国产化信创的大趋势。目前，格灵深瞳已经与华为、百度、飞腾等头部企业达成算力合作。

在吴一洲看来，上游算力布局好，也便于公司下游赛道拓宽。“这些都是我们该做的事，过程中可以少走弯路，但不能走捷径。”

格灵深瞳的合作客户中不乏金融、泛安防等对数据安全性要求较高的企业。公司通过分布式算力布局，把算力下沉到摄像头或本地服务器，让原始视频数据源、敏感信息“数据不出域”，仅上传结构化业务数据，从源头上降低数据安全风险。

算力布局之外，市场也开始关注视觉智能能力在真实物理场景中的延展价值。6月初，物理AI概念持续升温，带动公司资本市场表现活跃。格灵深瞳连续6月5日、6月8日和6月9日连续3个交易日，收盘价格涨幅偏离值累计超过30%。

其发布公告称，不直接从事物理AI的产品及业务，公司现有的机器人感知与控制技术目前主要应用于轨交运维领域，应用场景较为单一，且该部分业务2025年度营业收入占公司合并报表营业收入的比例极小，对公司整体经营业绩不构成重大影响。

“我们不会贸然进入具身智能。”但吴一洲透露，目前公司依托视觉AI核心技术优势，为多家机器人企业提供专业视觉分析赋能。

对于行业未来发展，吴一洲认为，视觉智能是 AI 进入真实物理世界的重要基础能力，它解决的不只是“看得见”的问题，更是“看得懂”的问题。未来智能系统将深度融合视觉感知与场景理解能力，这也是格灵深瞳长期深耕的核心优势。

过去很多数字孪生更强调把物理世界映射到数字世界，但真正进入业务现场后，AI 需要理解摄像头、传感器等设备采集到的信息，识别场景中的人、车、物、行为和事件，并在持续变化的业务环境中完成判断和迭代。

如今，政策红利持续释放，AI行业正在告别浮躁。格灵深瞳转身后的朴素成长逻辑，也给行业提供一定启发：放下赚快钱的项目制红利，利用产品化转型扎稳技术根基，让能力可沉淀、可复用；通过多元化商业化改善客户结构，逐步提升经营质量，慢慢夯实经营质量；依靠聚焦稳健的产业布局蓄力未来，不贪快、不冒进，守住边界、深耕核心。

对于格灵深瞳而言，AI 下半场的突围，不是追逐概念，也不是盲目扩张，而是在视觉 AI 主赛道上，把技术能力、场景经验和工程化能力沉淀为可持续成长的产品体系。