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旷视科技董事长兼CEO赵康:TMF决定物理世界AI场景的纵深
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近日,以 " 智算无界,范式跃迁 " 为主题的光合组织 2026 智能计算应用大会在郑州举行,旷视科技董事长兼 CEO 赵康受邀出席开幕主论坛并发表主题演讲,系统阐述了旷视在物理世界 AI 智能体领域的工业化实践与生态合作成果。

旷视科技董事长兼 CEO 赵康发表主题演讲

TMF 是工程现实,物理世界 AI 需技术与市场精准匹配

在演讲中,赵康首先分享了一个行业观察:过去两年大模型在数字世界表现惊艳,但转向物理世界时,真正的挑战并非模型聪明与否,而是技术与市场的精准匹配(TMF,Technology-Market Fit)。他提出三个正在发生的趋势性变化——用户从 " 要答案 " 转向 " 要结果 ",物理世界多模态数据带来更高的推理成本,以及技术必须与场景价值深度咬合。面对 TMF 挑战,旷视用自研的感知硬件、大模型、再加上大小模型协同,把真实世界的物理信号转化成能够自主感知、决策、执行的智能体。他强调:"' 工业化 ' 不是实验室里跑通一个 Demo,而是能批量复制、稳定交付、成本可控。"

旷视智能体的 TMF 工业化路径

全新智能体平台:交付只是起点,自进化才是长期价值

赵康着重介绍了旷视在前不久天津智博会上首次发布的全新智能体应用与管理平台,该平台的核心理念是打造更加自主的智能体,集自主感知、自主记忆、自主决策、自主执行和进化于一体,目标就是推动 AI 从 " 视觉感知 " 向 " 业务闭环 " 演进。

旷视智能体应用与管理平台

他特别强调:" 很多 AI 项目交付那天就是巅峰,之后越来越不好用。但我们认为,交付只是起点。" 通过持续的数据回流、模型迭代和策略优化,旷视的智能体可以实现自进化,越用越贴合场景,这也是旷视能与客户长期陪伴的底气所在。

安全生产场景率先突破,智能体闭环全流程落地

在行业场景分享环节,赵康重点展示了安全生产领域的智能体应用。他表示,旷视的 SOP 自动执行 Agent 能将安全规程转化为自动规则,实现告警、分级、推送、工单生成、跟踪处置、超时升级的全流程闭环;针对高空、动火等危险作业,全程监控 Agent 可实时进行 SOP 合规检查;在多模态风险研判中,融合视觉、物联传感器及 DCS 工艺数据,综合判断风险,比单一视觉更精准;在工业质检中,智能体检测缺陷后自动分级、联动剔除、触发工艺分析并生成日报,完成质检闭环。一系列场景充分展示了智能体从 " 看见 " 到 " 干预 " 的完整价值链。

" 体 - 力 " 协同:与海光合作,方案性能提升 150%

算力是物理世界 AI 不可回避的底座问题。赵康指出,物理世界 AI 对算力的要求是 " 量质双升 " ——既要规模也要效率。旷视选择与海光深度合作,是基于海光 DCU 在推理性能、CUDA 生态兼容性、国产化自主可控及产能保障等方面的综合优势,双方展开了从底层模型到工程化再到应用层的端到端联合优化。

目前,双方合作已取得实质性进展:旷视自研视觉基座模型在海光深算三号上推理性能提升 30%,视觉小模型适配成本降低 70% 且推理性能提升 15%,通过端到端优化,联合方案性能整体提升 150%。" 拿安全生产智能体举例,以前一个数字员工可以同时跑 4 个施工任务,现在则可以同时兼顾跑 10 个。" 他举例到。

未来,旷视计划将自身应用技术优势与海光芯片性能优势深度融合,形成从 " 算力底座 " 到 " 智能体应用 " 再到 " 行业场景 " 的一体化框架,实现产业化的规模化复制。

此次亮相光合组织大会,是旷视在国产智能计算生态中的一次重要发声。面向物理世界的广阔场景,旷视正以物理世界 AI 智能体为支点,推动 AI 从技术可能性走向产业确定性。

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