一句话查数据, 效率提升百倍! 对话大华股份周明伟解局AIoT智能体落地潮
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作者 | 李水青
“2024年底DeepSeek爆火很好地教育了一波市场,带动整个行业的热度高涨。”大华股份大数据研究院院长周明伟告诉智东西,大量客户主动要求将大模型与智能体深度嵌入业务链,降本增效需求呈现“井喷”之势。
他坦言,不少客户寄望于“一个DeepSeek解决所有问题”,大华则引导客户聚焦技术的能力边界与可落地的实际价值,推出聚焦垂直场景的智能体产品。
2025年6月,大华股份问数智能体一体机通过中国信通院“大模型驱动的智能数据分析工具”专项测试,其中应用的智能体包括智能问数、知识中枢、通识问答、智能搜图等不同功能、专长的智能体。用户通过统一入口提问,即可触发多智能体协同响应,实现复杂问题的高效和精准解答。
大华股份智能体演示视频
与互联网、AI独角兽推出的智能体不同,大华的差异化在于聚焦AIoT垂直领域。其智能体以政企独有的多模态数据资源,以及深植行业的Know-How为护城河,验证垂直领域大模型在政企场景的落地路径。
在市场被DeepSeek“点燃”之前,这家靠智能安防崛起的AIoT巨头已悄然起跑。 “看到DeepSeek再动就晚了。”周明伟强调,“早在2023年底行业热潮未起之际,大华便前瞻性布局‘AI for Data’战略,探索大模型与大数据的融合;2024年初领先行业推出智能体原型,落地客户侧。”
大模型与智能体能给AIoT行业带来什么样的变革?大华股份推出的智能体是什么样的?背后有什么样的技术亮点和产业逻辑?通过对话周明伟,我们对此进行了深入探讨。
一、AIoT革命:行业智能体打通数据价值闭环
“原来查份数据要半天,现在一句话搞定。”周明伟说,“大模型赋予机器语言和推理能力,而智能体如同装上手脚——让数据自己‘跑’起来。”
在大华股份的设计中,AIoT智能体不仅能调用大模型,还能将外部实时数据转化为知识和记忆,把任务规划很好地衔接起来,这样就有机会去解决客户实实在在的问题。
以智能问数智能体为例,其支持多维剖析数据,自动渲染直观可视化图表,为用户提供深度的数据洞察。
今年5月,宁波市公安交通管理研究所搭建的宁波交警“鹰智”大模型v2.0版本,已接入大华问数智能体一体机,其中智能问数智能体可通过自然语言问答方式,实现跨业务、跨系统的数据深度挖掘,高效完成交通领域的大数据自动提取、精准分析与价值洞察。
以交通肇事逃逸、模糊线索追踪场景为例,原本需人工跨系统筛查数小时的任务,智能体10秒内完成,效率提升超百倍。根据获得的线索查询“3月15日00:30左右在兴宁路上被抓拍的尾号是7的白色奔驰轿车”,智能问数智能体可精准解析语义指令,快速完成数据筛选、输出结果。
问数智能体一体机使用界面
虽然都叫智能体,但与市面上互联网大厂、大模型独角兽推出的不同,大华股份智能体的差异化在于“行业深耕+融合数据”双轮驱动。
基于高质量多模态数据及数据处理能力、多年积累的政企行业KnowHow,以及自研星汉大模型与DeepSeek等外部模型混合架构支持,大华股份打造了其技术护城河。
众所周知,早期大模型的“幻觉”都比较严重,这对to C场景来说尚可接受,但对to B客户来讲是巨大的信任危机。大华股份推出的智能体通过“大模型+智能体+实时更新数据”,有望解决大模型To B落地的巨大信任危机。
二、数据割裂严峻,“贾维斯”级的数据服务如何炼就?
政企行业苦数据割裂久矣,智能体或许是一剂良药。
数据中台烂尾,是前些年政企数字化进程中多发的痛心案例。很多企业、政府搭建了数据中台,将很多数据汇在一块,然后就没有后文了。政企普遍完成了数据存储与线上化管理,但海量割裂的数据正异化成负担。
周明伟认为,症结主要就在于“取数难”和“数据质量差”两个痛点。在多元异构的数据割裂的情况下,即便AI取数难度降低,但80%曾被忽视的数据的质量问题将集中爆发,治理效率成为新瓶颈。
面对数据沼泽,大华试图用“贾维斯”级智能助理破局——让数据从负担变为流动的资产。
贾维斯,漫威电影宇宙中钢铁侠的AI助手,是很多人对智能体的终级想象。“从企业角度来说,如果别人有这个贾维斯了,我们还是用自己双手在地里‘锄禾日当午’的话,肯定会被淘汰的。”周明伟说。
这非简单工具升级,而是依托一个全维度的“五全”技术基座,如同智能体的‘骨骼系统’”,构建彻底释放数据价值的企业终身式助理:
全感知:通过视觉、多频谱、时间、空间等多维融合应用,保持产品与技术的场景精准适配,构建一套行业领先的全方位感知体系,在数字世界真实呈现物理世界;
全智能:面向行业需求,为实现从感知智能到数据智能,再到业务智能的闭环,基于算法、大数据和业务平台,构建了一套自治系统,实现客户数据价值挖掘和智能决策;
全连接:构建适应多元化场景需求的数据连接体系,夯实物联感知和信息互联相融合的数据价值连接基础,持续提升物联感知接入与集成能力;
全计算:全面实现包括图像算力、AI 算力、通用算力等计算资源化,统一调度协同端边云算力和算法,构建一套全网计算架构体系;
全生态:全面开放业务、软件、算法、硬件等合作生态,构建共建、共赢、共生的生态圈,打造智慧物联生态共同体。
为了深化“五全”能力,大华股份进行了大规模研发投入。根据财报,2024年大华股份研发投入达42.13亿元,同比增长6.2%,营收占比超13%。
从技术投资图谱来看:聚焦数据智能,大华股份依托云原生、大数据框架、异构融合计算、数据中台等技术,提供视图和信息融合,集成、治理、开发、服务等一站式数据智能底座;基于AI、图数融合、数据挖掘、知识图谱等技术深入挖掘视图数据内涵,大华股份还构建了图数融合高价值数仓,释放数据价值。
未来,智能体将进一步连通互动,向数据服务的贾维斯更进一步。据悉,大华股份正加速智能问数、知识中枢、通识问答、智能搜图等智能体融合协作,推动AIoT从“单点智能”迈向“群体智能”,唤醒更多沉睡数据的价值。
三、AI 3.0生存之道:立足数据资产,渐进式释放
从部署智能体到构建企业的“贾维斯”,周明伟并不主张“一步到位”。
“由点及面,小步快跑。我们最怕客户‘梭哈’式投入,半年不见效就放弃。”周明伟建议企业从可量化的小场景切入。例如某能源企业,先从单台设备故障预测起步,验证价值后逐步扩展至全局能效优化,最终实现数据资产滚雪球式增值。
“数字化转型没有万能药,每次聚焦解决1-2个问题,让效果说话。”周明伟说。
在AI 2.0时代,计算机视觉技术催生智能安防行业繁荣,却也留下“时代的眼泪”——高昂投入与碎片化场景的错配,让一批AI企业陷入困境。周明伟直言教训:“客户只为可量化的业务价值买单,而非技术本身。”
随着AI 3.0时代开启,数据智能如何避免重蹈覆辙?周明伟指出两大生存法则:
1、泛化能力是底线:客户期望AI如人类般适应碎片化场景。“初期‘三板斧’可行,但若无法持续突破业务边界,终将被淘汰。”
2、普惠决定生命力:技术必须下沉到千元级终端。“AI 2.0时,当普通摄像头都能加载AI算法,才是行业变革的真正起点。”
而实现这两点,需要企业“躬身入局”:这也是融入到大华股份工程师骨髓里的理念。在过去数十年里,周明伟及其团队坚持走进每一个具体场景,目前已将AIoT、AI、软件运营技术落地到了全国几百个城市的千行百业。
“我们的政企客户有大量的数据,其中百分之七八十都是视频物联数据,在这种场景之下怎么让数据更好地服务用户,是我们思考的事。”周明伟说,“我们不做底层模型军备竞赛,目标是用最小算力解决客户最大痛点。”
结语:数据驱动×智能体:政企决策链的重构时刻
当DeepSeek点燃政企AI热情时,大华股份选择了一条更艰难的路:不做大模型军备竞赛,而是躬身潜入千行百业的场景深水区。
当行业不少选手沉迷于参数竞赛时,大华的选择揭示AI 3.0的本质:用垂直场景的“数据驱动×智能体”小闭环验证价值,让数据从负担变为资产。这或许是对普惠AI的重新定义。

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连云港市(连云、🤨海州、👐赣榆)
廊坊市(安次、广阳)
赣州市(南康区、👎赣县区、于都县、兴国县、🌺章贡区、龙南县、大余县、😏信丰县、安远县、全南县、🥘宁都县、😸定南县、上犹县、🉐崇义县、✝️南城县)
玉溪市(澄江县、江川县、通海县、🏹华宁县、⚱️易门县、峨山彝族自治县、抚仙湖镇、新平县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、😕玉溪县、💯敖东镇、🤲珠街镇)
宜昌市(宜都市、🐏长阳土家族自治县、当阳市、五峰土家族自治县、西陵区、兴山县、🤣夷陵区、远安县、点军区、☝枝江市、🛐猇亭区、秭归县、😺伍家岗区、🥥市辖区)
绵阳市(江油市、♍️北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、🥠三台县、😲平武县、游仙区)
湘潭市(雨湖、🍕岳塘)
漳州市(芗城、⚾️龙文)
嘉义县(朴子市、🖕番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、🍤布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、✴️大埔乡、🌰鹿草乡、👊️溪口乡、水上乡、☪️中埔乡、阿里山乡、🐤东石乡)
IMF警告:石油收入减少,安哥拉债务风险上升 国际货币基金组织(IMF)表示,由于石油收入下降以及外部借贷成本上升,安哥拉面临日益严重的债务风险。 该国今年的预算赤字预计将几乎增加两倍,达到国内生产总值的2.8%,这反映了油价下跌和产量下降的影响