让智能体看见世界：CV × AI Agent 的行业场景新实践| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会
大华股份研发中心副总裁周文凯在演讲中阐述了将计算机视觉（CV）与AI智能体（AI Agent）深度融合的核心价值。他指出，让AI“看见”世界并非简单接入摄像头，而是通过视觉认知与智能体决策的乘数效应，使AI能理解物理世界并自主行动，这区别于传统的对话式AI。AI在产业落地中面临两大鸿沟：视觉认知能力与行业业务逻辑的理解。 为应对挑战，大华构建了“星汉大模型”系列：**V系列视觉大模型**聚焦于让系统“看懂”物理世界，实现从全局态势到局部物体的精准解析；**L系列行业模型**则深入理解行业数据与业务流程，打通业务逻辑。未来，“基础大模型+行业Know-how”将成为产业AI新范式。 在应用层面，大华将智能体发展划分为L1至L4级别，旨在逐步减少人的干预，实现静默看护与自主决策。演讲中展示了三个典型案例：公共安全领域的**走失儿童搜寻**，智能体自主完成目标设定、视觉识别与任务调度；**工业巡检**中，多个专业智能体协同进行设备与操作规范检查；**森林防火**场景下，智能体可自主调度摄像头、无人机进行二次确认与应急处理。 总结而言，大华通过视觉与语言大模型结合，构建了覆盖感知、认知、
深度分析
大华股份的实践揭示了一个关键趋势：人工智能要真正改变产业，不能只停留在文本对话层面，而必须让数字世界的智能体深度“看见”并“理解”物理世界。这并非简单地接入摄像头，而是通过视觉计算（CV）与AI智能体的深度融合，产生远超两者简单叠加的“乘数效应”。其核心在于，让AI具备对物理世界的自主认知能力，从而实现从被动响应到静默看护与主动决策的跨越，这正是当前AI进入产业深水区必须跨越的鸿沟。
这一方向的探索，源于产业落地的现实困境。尽管以ChatGPT为代表的大模型在消费端发展迅猛，但在政企和行业应用中，AI仍面临两大核心障碍：一是缺乏对物理世界的有效感知与理解，二是难以与分散、复杂的行业业务逻辑及数据系统对接。为此，大华构建了星汉大模型体系，其中V系列视觉大模型旨在让系统“看得懂”物理世界的全局与局部，L系列语言模型则致力于打通行业知识，两者协同，旨在构建一个既能感知环境，又能理解业务的“行业外脑”。
技术的真正创新点在于系统性的架构升级。在硬件层面，业界正从过度依赖GPU转向CPU与GPU协同的平衡，以优化资源调度与任务流程。在智能体构建上，大华提出了从L1到L4的演进路径，核心是逐步
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