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5月28日，在澳门BEYOND Expo 2026上，科大讯飞将一副重仅40克的AI眼镜推到台前。这场发布会透露了几个关键信息：它支持122种语言翻译、搭载名为GlassClaw的AI助理、配备了“唇动识别降噪”技术，定价4299元，6月15日开启预售。科大讯飞方面表示，这标志着科大讯飞完成了从“能听会说”到“能看会思考”的交互范式跃迁。这不是讯飞第一次做硬件，而此次将AI能力从手持的录音笔、翻译机进一步延伸到全天候佩戴的眼镜形态上。在“沟通无边界”的愿景背后，一个更现实的问题被提了出来，一家以软件和AI见长的公司，能否真正撬动市场，说服用户为一副4299元的眼镜买单？戴在鼻梁上的AI助理讯飞AI眼镜最直观的卖点是“轻”，整机仅有40克，较同类产品轻约20%。科大讯飞穿戴设备业务部总经理林会杰在接受包括《华夏时报》在内的媒体采访时表示，这一突破来自三个层面的升级：“全球首创全贴合树脂波导显示镜片，相比传统玻璃波导轻40%—50%，仅镜片就减重5—10克；航空级镁铝合金骨架，通过1.7米跌落测试；极致堆叠与微型化模组，在双目显示、摄像头、5+1麦克风等全功能下实现40克。”他同时强调，轻量化没有牺牲续航与功能，“综合使用时长可达6小时，搭配充电盒与充电胶囊，彻底解决续航焦虑。”在功能层面，讯飞将“音视频融合多模态降噪”列为核心亮点之一。科大讯飞研究院语音翻译条线总监孔常青对包括《华夏时报》在内的媒体详细解释了这一技术，“硬件上配置5颗气导麦+1颗骨传导麦；算法上通过声源定位+前置摄像头实时捕捉唇部关键点，把‘视素（口型特征）’与‘音素（声音特征）’对齐融合。最终实现‘看谁、听谁、译谁’。”他指出，在展会、地铁、餐厅等高噪音场景下，识别与翻译准确率可提升30%—40%，让以前不可用的场景变得可用。讯飞AI眼镜内置“超级AI助理”成为受关注的核心亮点，在本次发布会现场，主讲人佩戴眼镜完成了一次真实场景演示。他通过GlassClaw捕获的Beyond展会信息，一键搜索合作案例并生成合作方案；随后以一句自然语言指令，自动整理商务入境政策、展会交通方案及天气信息，输出结构化商务摘要；最后指令将合作规划与出差注意事项通过邮件发送给相关负责人，整个过程无需用到手机或电脑。孔常青在采访中确认，GlassClaw“开箱即用”，提供完整教程，普通用户可直接使用AI翻译、会议总结、语音助手等基础能力；高阶用户支持接入外部生态与自定义工作流。林会杰补充道，“它能把口语化表达自动整理成通顺文本、自动纠错、自动结构化，一句话即可完成‘查询信息—撰写方案—发送邮件’全流程。”定价、信任与行业标准：跨越市场的三个门槛这款眼镜的用户可以是谁？林会杰对使用场景进行了描述——“讯飞AI眼镜的刚需在于把商务人群‘开会’这件事做到极致：跨语言面对面沟通、通话翻译与会议同传、实时提词、自动录音、转写、总结、生成纪要。”该产品的目标用户画像非常清晰：频繁参与跨国商务会议、有大量跨语言沟通需求、对效率工具有付费能力的商务人士及涉外从业者。4299元的定价，这款产品能否让用户有“非戴不可”的理由？林会杰表示：“智能眼镜行业正从科技发烧友向早期大众跨越，未来1—2年将迎来爆发临界点。核心前提有两个：第一，能全天候舒适佩戴；第二，解决高频刚需。”他指出，讯飞AI眼镜解决了用户“忘记开录音、会后整理难、多人听不清、交流不自然”等痛点，成为不可替代的效率工具，而不是玩具。隐私问题是整个智能眼镜行业无法回避的敏感话题。对此孔常青给出了三个层面的方案。物理层面安全：配备磁吸式摄像头隐私遮挡片，实现物理遮挡，从根源上杜绝拍摄风险；端侧优先处理：唇形数据、语音特征、本地识别等敏感信息全部在设备端处理，不上传云端；用户授权机制：涉及云端交互的翻译、服务等功能，均在用户明确授权后才会进行数据交互。他同时也呼吁，行业应共同建立透明、可感知的隐私规范，让用户明白数据如何被使用、如何被保护，实现更良性的发展。林会杰进一步补充道：“隐私保护的核心，是企业是否真正尊重用户的数据所有权。第一，我们所有硬件产品（录音笔、翻译机、耳机、眼镜）都坚持离线优先，核心数据可以完全不出设备；第二，所有拍摄、录音状态均有强制指示灯，不可关闭，保障对方知情权；第三，隐私遮挡片来自用户共创建议，本质是向用户传递‘可控、可信’的信任。”他强调，“只有把隐私交给用户自己掌控，AI设备才能真正走进日常生活。”林会杰也坦言：“目前行业迫切需要一套面向消费者的、可落地的标准体系。”他指出，智能眼镜行业发展多年，从早期笨重的头戴设备，到如今可轻量化长时间佩戴，但行业仍未形成统一的“好眼镜”标准。比如舒适度、光学体验、音频效果、隐私安全、个性化配镜、生产工艺等，都需要行业形成共识。标准体系包括佩戴重量与人体工学标准、视光学体验与近视用户适配标准、声学降噪与语音拾音标准、设备温升与安全标准、数据隐私与使用规范等。4299元定价下的用户接受度，仍将留待市场验证。正如林会杰在采访结尾所说，“产品发布不是终点，而是AI眼镜不断学习、不断进化的起点。”
5月29日，2026网易创新企业大会在杭州盛大开幕。大会以“智行合一”为主题，汇聚千余名AI产业链的行业专家，共同探寻AI在千行百业中的落地路径。大华股份总裁赵宇宁应邀出席大会，发表《视觉智能 ╳ AI Agent：融智于视，重构行业价值》主题演讲。大会上，赵宇宁表示，从“看得清”到“看得懂”，再到“迈向自主认知”，大华股份持续推进视觉智能技术演进，让 AI 能力不断深入真实行业场景。面向 AI 走向产业腹地的新阶段，大华立足行业积累与核心感知能力，将场景 Know-how、数据基础、产品能力与 AI 大模型深度融合，打造面向行业的智能体，推动 AI 从技术演示走向价值闭环，赋能城市高效治理与企业运营提质增效。以下为整理后的赵宇宁演讲实录：各位伙伴、各位朋友，大家上午好，非常高兴受邀参加网易创新企业大会。今天主要分享一下大华在 AI 方面做出的一些探索和创新，以及我们如何实现 AI 价值的落地。近两年，AI以前所未有的速度爆发式发展，也大幅改变着我们的工作和生活。从底层算力、大模型，到数据质量，再到各行业的落地实战效果，AI 的技术演进和应用价值正在逐步显现。自2023 年以来，基础算力、模型持续快速发展，一些基础模型甚至以三个月为周期迭代，许多过去难以实现的想法正在不断变为现实。但基础模型能力强，并不意味着一定能真正发挥价值。模型再好，如果不能与行业业务场景相结合，也很难转化为实际生产力。AI 的火热已经毋庸置疑，AI算力规模加速扩大，AI应用百花齐放，与此同时词元经济也在蓬勃发展。但我们也要看到AI产业发展“冰”的一面：AI场景化价值落地、产业规模化发展依然任重道远。个人消费侧的 AI 应用，更多是带来体验的提升，但要实现真正的价值变现并不容易。相比之下，在城市治理和企业生产运营场景下，客户具有更明确的付费能力和付费意愿，但整体仍处于探索阶段，价值难量化、商业模式不清晰、算力空转与资源利用率不足等问题依然存在。因此，AI 产业的发展重点，正在从“比参数、比 Demo”转向“比落地、比价值闭环、比 ROI、比行业理解”。真正决定 AI 能否产生价值的，不只是模型本身，而是能否抓住真实业务场景，形成高质量数据支撑，并将对工作流的理解转化为与大模型深度结合的行业能力。大华整体业务主要聚焦两大核心方向：一是助力城市实现更高效的治理，二是推动企业提升安全水平与运营效率。支撑这一业务布局的重要能力之一，正是大华持续深耕数十年的多维感知能力。多年来，大华的感知能力已从视频感知拓展至音频、声波、X光、雷达、声纹等多维感知，持续推动感知智能化演进。依托对千行百业的深度理解，大华在城市业务领域，聚焦公共安全、交管、大交通、泛政府等行业，已积累 5000 多个行业场景、打造 120 多个解决方案；在企业业务领域，围绕电力、石化、工业制造、文教卫、金融等行业，积累 3000 多个行业场景、打造 180 多个解决方案。面向 AI 时代，大华正将深厚的行业积累和沉淀、高质量多维感知核心能力与AI大模型能力深度融合，构建起一套云边端一体化的行业智能体，真正实现感知、理解、决策、执行的全链路闭环，推动AI场景化、价值化落地。大华 AI 能力发展经历了一个“三级跳”：从 “看得清“到“看得懂”，再到现在“迈向自主认知”，逐步具备提前预警、辅助决策，以及一定程度上的自主执行能力。2023年，我们推出了星汉大模型，围绕语言、多模态、视觉三大方向持续布局，全方位升级AI应用与场景化落地能力。在语言大模型上，我们推动系统从简单的人机交互走向人机协作，依托深厚的行业知识沉淀与业务理解，让数据发挥更大作用。在多模态大模型上，我们推动 AI 从“对象识别”走向“场景理解”，让AI不再只是识别单一对象，而是理解完整的业务过程与具体场景。例如在餐厅场景中，食物掉落后又被捡起放回盘中，原来AI只能看动作并不能判断有无违规，但大模型可以理解完整过程，并判断其属于不合规行为。再如防溺水管理，传统方式需要通过划线、画方格界定水面，但水位会随着天气变化而改变，可能导致圈定范围出现偏差。通过大模型可以自动进行水位判断和圈定范围调整，实现对真实环境变化的自适应，消除环境变化带来的影响。在视觉大模型上，我们重构视觉识别底层逻辑，以视觉特征为基准，实现更强的泛化能力和万物识别能力。过去，视频智能主要识别人脸、车牌；如今，鞋子、背影、体态、局部特征等更多视觉信息都能被泛化识别。过去往往需要完整图像才能进行识别，现在局部特征也可能成为有效线索。大华AI能力正在各行各业场景中加速落地。我们并不追求千行百业的业务覆盖，而是优先聚焦各领域里核心度最高、行业痛点最突出的场景，针对性打造专属行业垂类大模型，把行业做深、把价值做实。公共安全借助视图大模型，人员走失找回更迅速节假日期间，人员走失是公共安全管理中的高频问题。传统主要依靠人工查看视频、判断轨迹，对完整图像和完整特征依赖较高。现在，大模型可以基于个性化描述和局部特征快速生成线索，例如“5月7日在步行街，穿黑白格子、独自走的小孩”，通过自然语言理解与智能识别，综合衣服图案、鞋帽、背影、背景等线索，快速定位目标轨迹，让视频中的更多信息被有效利用，提升找人效率。智慧交管借助语言大模型，助力城市通勤更畅通信号机调优是城市通勤是否顺畅的关键。过去信号优化主要依赖交通专家经验。现在，通过知识萃取和 AI Agent，可以将大量路口优化经验沉淀到大模型算法中，用自然语言交互代替复杂操作流程，辅助信号调优。在浙江等地已有案例实践，相关应用落地后，城市拥堵指数下降，通行效率得到大幅提升。智慧交通借助多模态大模型，让交通出行更安全在高速公路等场景中，抛洒物、行人闯入、轮胎脱落等事件如果不能及时发现，极易引发二次事故，造成重大交通安全隐患。而传统视频智能分析多为单点告警，误报较多、复核压力大。现在，通过多元融合和时空关联，可将无效报警压降70%。同时，关联预警 Agent可融合多维路况信息并匹配预案，让应急处置从分钟级缩短到秒级。在山东某高速，通过对视频进行大模型二次研判，上线首月无效报警减少60%以上，应急响应效率从平均 3 分钟提升到5 秒，真正把事故风险消灭在萌芽状态。公共民生借助音视频融合大模型，生物多样性保护更科学在野生动物保护场景中，监测区域往往位置偏远、识别难度高，过去较依赖专家判断。如今，通过音视频双模态感知与推理大模型，可以将原本需要专家完成的识别工作，转化为护林工也能看懂的监测结果。目前，大华已沉淀 1000 余种长期物种库记忆认知能力，助力生态保护工作更加智能、科学。在四川某自然保护区，大华运用大模型，实现20余种珍稀物种的动态分布监测，真正做到底数清、情况明。智慧零售数字督导员工，助力门店管理提效升级在零售场景中，门店运营面临两类核心问题：一是门店数量多，人工巡店覆盖不足；二是经营问题难以分析。围绕安全、消防、服务、运营等高频巡检项，我们通过细节小模型与多模态大模型提升AI巡检能力，实现自动识别、自动巡检和自动分析。同时，基于客流转化漏斗、顾客行为、停留时长、讲解过程等信息，帮助门店快速定位经营问题。目前相关能力已在汽车门店等场景落地，助力经营管理提效。安全生产隐患“智”理，赋能企业安全生产在煤炭、电力等高风险行业，安全隐患往往不只体现在单一表面动作上。通过多摄相机、多模态大模型，并结合穿戴识别、烟火识别等模型进行二次研判，我们可以从多场景、多细节中发现潜在风险，实现提前预警，帮助企业从“看到表象”走向“识别本质风险”。智慧金融大小模型协同，提升网点巡检效率在金融场景中，网点对员工行为合规要求高，但海量视频中真正异常的情况占比很低，形成“海量数据”和“有限人力”之间的矛盾。通过大小模型协同，小模型先对人、车、行为等数据进行筛查和结构化，大模型再根据任务规则进行精准识别，自动完成巡检、检测和结果呈现，帮助管理者更高效地发现问题。智慧园区依托大模型，提升园区全域智慧治理能力园区管理中，人员复杂、事件分散，传统系统易误报，处置效率有限。我们通过融合图片、地点、时间、文本等多类向量数据，并结合多模态大模型决策，系统可以实现秒级检索，快速定位遗失物品、陌生目标轨迹等信息，推动园区管理向更智能、更高效的方向升级。任何新技术的发展都会经历期望膨胀期，AI也不例外，未来AI技术能否可持续、稳步发展，关键在于能否实现产业规模化落地。如果企业无法将 AI 转化为实际价值，反而可能在算力、存储等成本上升中承压。因此，企业用好 AI，需要结合自身能力积累，聚焦核心战略控制点，并与AI技术深度融合，发挥AI的乘数效应。未来，大华将持续利用对业务场景的深度理解，以视觉感知为核心的多维感知能力，并融合AI技术，打造面向行业的AI Agent。同时，我们将进一步强化工程化能力，保障AI 有效落地，构建从业务闭环驱动、场景匹配部署到现场优化实施的工程化体系，打通从算法模型到系统工程的全链路落地，真正建立完善的工程化体系，实现AI从技术化向场景化、价值化转变。最后，祝愿大家能把握住AI发展的浪潮，用好 AI，为企业更快、更高质量发展添砖加瓦。谢谢大家。
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