JDB电子

JDB电子股份总裁赵宇宁：融智于视
，重构行业价值2026-06-01

5月29日
，2026网易创新企业大会在荆门盛大开幕
。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蹊径
。JDB电子股份总裁赵宇宁应邀出席大会
，颁发《视觉智能 ╳ AI Agent：融智于视
，重构行业价值》主题演讲
。

大会上
，赵宇宁暗示
，从“看得清”到“看得懂”
，再到“迈向自主认知”
，JDB电子股份持续推动视觉智能技术演进
，让 AI 能力不休深刻真尝试业场景
。面向 AI 走向产业腹地的新阶段
，JDB电子安身行业堆集与主题感知能力
，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关环
，赋能城市高效治理与企业运营提质增效
。

以下为整顿后的赵宇宁演讲实录：

位同伴、各位伴侣
，各人上午好
，极度欣喜受邀参与网易创新企业大会
。今上帝要分享一下JDB电子在 AI 方面做出的一些索求和创新
，以及我们若何实现 AI 价值的落地
。近两年
，AI以前所未有的速度发作式发展
，也大幅扭转着JDB电子工作和生涯
。从底层算力、大模型
，到数据质量
，再到各行业的落地实战成效
，AI 的技术演进和利用价值在逐步显露
。自2023 年以来
，基础算力、模型持续急剧发展
，一些基础模型甚至以三个月为周期迭代
，很多从前难以实现的设法在不休变为现实
。

但基础模型能力强
，并不料味着肯定能真正阐扬价值
。模型再好
，若是不能与行业业务场景相结合
，也很难转化为现实出产力
。AI 的火热已经毋庸置疑
，AI算力规模加快扩大
，AI利用百花齐放
，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；⒄挂廊蝗沃芈吩
。幼我消费侧的 AI 利用
，更多是带来履历的提升
，但要实现真正的价值变现并不容易
。相比之下
，在城市治理和企业出产运营场景下
，客户拥有更明确的付费能力和付费意愿
，但整体仍处于索求阶段
，价值难量化、贸易模式不清澈、算力空转与资源利用率不及等问题依然存在
。

因而
，AI 产业的发展重点
，在从“比参数、比 Demo”转向“比落地、比价值关环、比 ROI、比行衣讽解”
。真正决定 AI 能否产生价值的
，不只是模型自身
，而是能否抓住真实业务场景
，形成高质量数据支持
，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
。

JDB电子整体业务重要聚焦两大主题方向：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能
。支持这一业务布局的重要能力之一
，正是JDB电子持续深耕数十年的多维感知能力
。

多年来
，JDB电子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
。依附对千行百业的深度理解
，JDB电子在城市业务领域
，聚焦公共安全、交管、大交通、泛当局等行业
，已堆集 5000 多个行业场景、打造 120 多个解决规划；在企业业务领域
，萦绕电力、石化、工业造作、文教卫、金融等行业
，堆集 3000 多个行业场景、打造 180 多个解决规划
。

面向 AI 时期
，JDB电子正将深厚的行业堆集和沉淀、高质量多维感知主题能力与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、执行的全链路关环
，推动AI场景化、价值化落地
。

JDB电子 AI 能力发展经历了一个“三级跳”：从 “看得清“到“看得懂”
，再到此刻“迈向自主认知”
，逐步具备提前预警、辅助决策
，以及肯定水平上的自主执行能力
。

2023年
，我们推出了星汉大模型
，萦绕说话、多模态、视觉三风雅向持续布局
，全方位升级AI利用与场景化落地能力
。

在说话大模型上
，我们推动系统从单一的人机交互走向人机合作
，依附深厚的行业知识沉淀与业务理解
，让数据阐扬更大作用
。

在多模态大模型上
，我们推动 AI 从“对象鉴别”走向“场景理解”
，让AI不再只是鉴别单一对象
，而是理解齐全的业务过程与具体场景
。例如在餐厅场景中
，食品掉落后又被捡起放回盘中
，原来AI只能看作为并不能判断有无违规
，但大模型能够理解齐全过程
，并判断其属于不合规行为
。再如防溺水治理
，传统方式必要通过划线、画方格界定水面
，但水位会随着气象变动而扭转
，可能导致圈定领域出现误差
。通过大模型能够自动进行水位判断和圈定领域调整
，实现对真实环境变动的自适应
，解除环境变动带来的影响
。

在视觉大模型上
，我们重构视觉鉴别底层逻辑
，以视觉特点为基准
，实现更强的泛化能力和万物鉴别能力
。从前
，视频智能重要鉴别人脸、车牌；如今
，鞋子、背影、体态、部门特点等更多视觉信息都能被泛化鉴别
。从前往往必要齐全图像能力进行鉴别
，此刻部门特点也可能成为有效线索
。

JDB电子AI能力在各行各业场景中加快落地
。我们并不钻营千行百业的业务覆盖
，而是优先聚焦各领域里主题度最高、行业痛点最凸起的场景
，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治理中的高频问题
。传统重要依附人为查看视频、判断轨迹
，对齐全图像和齐全特点依赖较高
。此刻
，大模型能够基于个性化描述和部门特点急剧天生线索
，例如“5月7日在步行街
，穿是非格子、单独走的幼孩”
，通过天然说话理解与智能鉴别
，综合衣服图案、鞋帽、背影、布景等线索
，急剧定位指标轨迹
，让视频中的更多信息被有效利用
，提升找人效能
。

信号机调优是城市通勤是否顺畅的关键
。从前信号优化重要依赖交通专家经验
。此刻
，通过知侍油取和 AI Agent
，能够将大量路口优化经验沉淀到大模型算法中
，用天然说话交互包办复杂操作流程
，辅助信号调优
。在浙江等地已有案例实际
，有关利用落地后
，城市拥挤指数降落
，通畅效能得到大幅提升
。

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、轮胎脱落等事务若是不能实时发现
，极易引发二次变乱
，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
。此刻
，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
，让应急措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
，上线首月无效报警削减60%以上
，应急响应效能从均匀 3 分钟提升到5 秒
，真正把变乱风险扑灭在萌芽状态
。

在野活泼物；こ【爸
，监测区域往往地位偏远、鉴别难度高
，从前较依赖专家判断
。如今
，通过音视频双模态感知与推理大模型
，能够将正本必要专家实现的鉴别工作
，转化为护林工也能看懂的监测了局
。目前
，JDB电子已沉淀 1000 余种持久物种库影象认知能力
，助力生态；すぷ髟椒⒅悄堋⒖蒲
。在四川某天然；で
，JDB电子使用大模型
，实现20余种珍稀物种的动态散布监测
，真正做到底数清、情况明
。

智慧零售:数字督导员工
，助力门店治理提效升级

在零售场景中
，门店运营面对两类主题问题：一是门店数量多
，人为巡店覆盖不及；二是经营问题难以分析
。萦绕安全、消防、服务、运营等高频巡检项
，我们通过细节幼模型与多模态大模型提升AI巡检能力
，实现自动鉴别、自动巡检和自动分析
。同时
，基于客流转化漏斗、顾客行为、停顿时长、解说过程等信息
，援手门店急剧定位经营问题
。目前有关能力已在汽车门店等场景落地
，助力经营治理提效
。

在煤炭、电力等高风险行业
，安全隐患往往不只体此刻单一表表作为上
。通过多摄相机、多模态大模型
，并结合穿戴鉴别、烟火鉴别等模型进行二次研判
，我们能够从多场景、多细节中发现潜在风险
，实现提前预警
，援试祗业从“看到表象”走向“鉴别性质风险”
。

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
。通过大幼模型协同
，幼模型先对人、车、行为等数据进行筛查和结构化
，大模型再凭据工作规定进行精准鉴别
，自动实现巡检、检测和了局出现
，援手治理者更高效地发现问题
。

智慧园区:依附大模型
，提升园区全域智慧治理能力

园区治理中
，人员复杂、事务分散
，传统系统易误报
，措置效能有限
。我们通过融合图片、地址、功夫、文本等多类向量数据
，并结合多模态大模型决策
，系统能够实现秒级检索
，急剧定位失落物品、陌生指标轨迹等信息
，推动园区治理向更智能、更高效的方向升级
。

任何新技术的发展城市经历进展膨胀期
，AI也不例表
，将来AI技术能否可持续、稳步发展
，关键在于能否实现产业规；涞
。

若是企业无法将 AI 转化为现实价值
，反而可能在算力、存储等成本上升中承压
。因而
，企业用好 AI
，必要结合自身能力堆集
，聚焦主题战术节造点
，并与AI技术深度融合
，阐扬AI的乘数效应
。

将来
，JDB电子将持续利用对业务场景的深度理解
，以视觉感知为主题的多维感知能力
，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
，保险AI 有效落地
，构建从业务关环驱动、场景匹配部署到现场优化执行的工程化系统
，买通从算法模型到系统工程的全链路落地
，真正成立美满的工程化系统
，实现AI从技术化向场景化、价值化转变
。

最后
，祝福各人能把握住AI发展的海潮
，用好 AI
，为企业更快、更高质量发展添砖加瓦
。感激各人
。