从“卖硬件”到“智能化共创”一家AIoT龙头的“智能体觉醒”

桐乡一座工厂的安防巡检，正在经历一场由智能体带来的“效率革命”。智能体被嵌入到日常巡逻的每个环节：视频巡逻实时分析厂房画面，精准定位异常；数字助理的介入，为安全员做好了巡逻路线规划及问题处理建议；同时，借助万物搜功能，可以快速翻找历史记录辅助决策；最后在安全员交班过程，系统还能自动生成报告，实现快速交接。最终保证了在提高突发事件处理效果的同时，由一个安全员替代了原来质检员和安保的工作，实现效率跃迁。 

这是在2025宇视合作伙伴大会上，宇视科技首席产品官朱兵讲述的公司桐乡工厂的真实巡检场景。“当前，AIoT发展迎来3.0时代，DeepSeek的开源新范式推动了行业大模型平权与智能体涌现，大模型技术重构的已不仅仅是算法，还有云能力向边端的进一步下沉。”朱兵总结。

如果说，去年宇视合作伙伴大会聚焦的“装备大模型化”，强调的还是在人工智能技术底座的优化上，那么今年大会对智能体赋能AIoT的关注，体现的则是宇视对AI能力在应用端的一次全面整合：大模型、边缘计算、硬件装备等抽象技术，已被其在大会上最新推出的全链路智能体产品具象化为可落地的“生产力单元”。 

AIoT新时代的“智能体革命”

桐乡工厂在安防巡检上的效率革命，正是AIoT产业跃迁至3.0时代的缩影：以大模型为核心驱动，通过行业技术平权催生智能体涌现，进而推动AIoT向高效、低成本的云边端协同智能化升级，赋能工业、安防等多重场景。

这一时代开始的标志性节点是CV大模型的开源，大幅度提高了云平台机器视觉长尾算法的开发效率。而到了今年，DeepSeek的开源新范式推动AIoT变革进一步深入：新一代GPU与AI-ASIC芯片结合，云边端协同计算成为主流，智能体由此开始成为行业最热关键词。

广义上的智能体即为基于大模型技术演进而来的自主化系统，具体到AIoT智能体，朱兵给出了宇视视角的定义：它是一种能够感知环境，形成记忆、进行思考、执行任务，并不断自我进化的智能实体；具体形态包括数字智能体、具身智能体以及空间智能体。 

决策和执行能力的高低决定着智能体的智能化水平。朱兵以自动驾驶的分级作为类比，将智能体的智能化水平也划分为L1-L5几个级别。

在他看来，L2即辅助执行级目前已经初步成熟，AIoT可以识别视图数据，进行语义交互辅助任务。L3-自动辅助执行则仍在开发中，开发实现后，AIoT智能体能进一步自主进化识别及理解能力，基于人工制定的规则做出部分规划决策，以此来辅助自动化执行简单任务。

而AIoT智能跃升的背后，不仅是简单的技术升级，还是整个生产关系的重构。传统IoT受限于算力与算法，形成“中心化星型结构”——数据汇聚云端处理，实体间简单连接。而大模型时代，算力与算法的平权让每个实体进化为智能体，连接网络也蜕变为去中心化的“全网状结构”。

宇视总裁张鹏国总结了这个全网状结构的特征：智能体基于能力互补，自主交互完成任务，平等协同；自然语义理解消弭协议壁垒，跨品牌设备得以无缝协作；单个节点的能力贡献，正在催化全局智能跃升，智能生态初步涌现。“总而言之，因为技术和组织的变化、连接方式的演化，以及时空和语言障碍的消失，千行百业都会发生巨大的变化，类人智能奇点的来临，让千行重启、万物皆智成为可能。”

宇视打造智能体的“硬核肉身”

可以看到，智能体革命的核心逻辑在于：大模型平权与端边云协同重构了AIoT的底层技术范式，但技术理念的抽象性必须通过“可触摸的硬件”与“可复用的技术架构”才能真正落地。在今年的合作伙伴大会上，宇视给出了自己具象化落地方案：“梧桐2025”AIoT大模型，以及全链路智能体产品Agent Link。

梧桐模型历经进化，而它的演进史本质上可以说是，AIoT从功能固化到动态进化的底层逻辑显现。去年发布的梧桐2.0解决了长尾算法开发效率与低光成像难题，为“装备大模型化”打下基础。到了梧桐2025AIoT大模型，在原本的通用模型+行业模型两层结构之上，又增加了任务模型，得以支持AIoT智能体的感知、思考、进化及对话能力，由此实现了对AIoT智能体底座的完整搭建。

传统AIoT的痛点在于算力、成本、效能的“不可能三角”，宇视在实践中探索了一个可落地的解决方案：在技术逻辑上，将多模态大模型拆解至云边端——端侧专注视觉感知、边侧对齐多模态数据、云端强化语言逻辑，算力利用率提升40%；在商业逻辑方面，通过模型蒸馏与硬件定制，边缘域产品价格低于行业20%，破解中小场景部署成本难题。

底层架构之上的全链路产品，则真正意义上将底层技术范式及理念落地为“生产力”，可以说，这系列产品并非孤立的功能单元，而是生态协同的能力模块。

感知端囊括夜视能力提升5倍的摄像机、60GHz毫米波雷达报警设备等，解决复杂环境适应性；雷视融合抓拍机适配车路协同，实现交通治理向城市数字孪生的延伸。边缘域的代表产品之一——1024T算力的“昆仑”一体机，满足高并发需求，国产化存储计算降低信创依赖，政企客户可各取所需。云端能力支撑以文搜图、以图搜图的“万物搜”功能，将数据从资源转化为资产，辅助应急指挥、智能运维等场景决策。

总体而言，通过多样化的硬件产品组合和强大的大模型应用能力，宇视推出了全套的智能解决方案，助力解决算力分配、成本控制、成像质量、设备智能化、本地适配等系列行业痛点。 

这样的实践一定程度上代表了AIoT智能化发展的两大趋势。首先是硬件智能生态化，摄像机、门禁、报警器等硬件设备不再是孤立终端，而是智能体的“硬核肉身”，功能随模型迭代动态升级。另一个趋势则是国产化突围，从芯片适配到系统集成，宇视的实践再度证明，国产替代不仅是当前地缘政治环境下的必要选择，更是成本与安全的商业最优解。 

业务场景裂变，实现万物皆智

通过梧桐AIoT智能体底座与全场景硬件矩阵，宇视构建了智能体的“感官-神经-大脑”体系，但技术赋能的终极目标并非堆砌指标和参数，而是让智能体真正融入千行百业的毛细血管，转化为真正的“生产力”。为此，宇视提出了用户视角下的全场景智能化业务，即覆盖指挥监控、数据研判、运维管理和移动巡检四个主要场景的万物X智能化业务及数字助理交互体验。本质上，这解决的是“如何使用”的技术可行性问题。

总体而言，全场景智能业务架构以"1+8+4"体系为支撑，即1个数字助理交互平台作为人机协同中枢，8大万物互联场景构建垂直领域解决方案，4大智能中心形成闭环服务能力。

其中，数字助理平台突破传统系统交互逻辑，基于大模型技术实现自然语言交互、预案推荐、任务调度等核心功能，通过开放形象自定义接口，使智能体成为企业数字孪生的有机组成。

万物互联场景包括了万物显、万物巡、万物控、万物核、万物搜、万物述、万物维和万物诊。在这八大场景中，宇视通过智能研判、REID追踪、自学习算法等技术革新，将传统安防作业效率提升百倍量级——视频筛查从20小时缩短至1分钟，目标追踪由3天压缩至10分钟，实现从物理安防到数据“智”能的质变跃迁。

四大智能中心构建了完整的价值实现路径：指挥监控中心通过智能调度降本操作流程；数据研判中心沉淀出可复用的行业知识图谱；运维管理中心实现故障自诊断；移动巡检中心构建起分钟级响应体系。这种从感知到决策再到执行的闭环架构，本质上是在重构传统安防的作业范式，将离散的设备网络转化为有机的智能化生态系统。

更具战略价值的突破，或许在于宇视提出的AIoT新生态智能体共创模式。通过开放梧桐大模型能力，赋能合作伙伴打造垂直领域智能体，形成覆盖多行业的解决方案矩阵。在商业闭环构建上，宇视提出了一个可以概括为“智能体即服务”的模式：售前阶段通过VR数字孪生技术提升工勘效率；售中构建无代码技战法平台沉淀行业Know-how；售后通过AIoT认证体系培育产业人才梯队。这一闭环生态不仅降低了中小企业的技术门槛，更通过知识服务开辟可持续盈利路径，实现“技术赋能+经验共享”的双向价值流动。

至此，宇视的AIoT智能体业务蓝图已经全面铺开，而这套战略的本质是构建新型生产力工具。不同于传统软硬件堆砌，宇视正通过数字助理实现自然交互，借助大模型解构行业知识，并利用生态网络激活长尾场景，最终达到“智能体即生产力”的目标价值。这种从技术本位到价值本位的转变，正在重塑AIoT3.0时代的共识。 

从装备大模型化到智能体生态的跨越，宇视不仅实现了自身的技术升级和业务拓展，更体现了AIoT行业的未来发展新方向和范式的一个切面——通过底层创新、技术平权、场景突破以及生态共创，推动AI与实体产业的深度融合，助力千行百业迈向智能新时代。正如2025两会“人工智能+”战略所强调，中国将从全球AI“并跑者”迈向“领跑者”。