小视科技：贴“地”而行，成就AI专精特新“小巨人”

尹西明 钱雅婷 陈劲 李纪珍

2023年初，OpenAI发布的ChatGPT引爆了生成式人工智能，引发新一轮科技产业与科学范式变革，国内外围绕AI预训练大模型的新一轮创新锦标赛方兴未艾。2023年政府工作报告指出，加快人工智能产业发展，不仅是赢得全球科技竞争主动权的必然要求，也是实现区域产业数字化转型、构筑现代产业体系、迈向全球价值链中高端的战略抉择。北京、上海、深圳等多省市相继发布加快打造AI创新策源地和产业高地的政策举措。中国拥有海量场景，如何把握AI科技革命浪潮，加快AI技术创新和场景化应用，赋能千行百业，不但是持续提升产业链供应链韧性和安全水平，加快构建中国特色的现代化产业体系的战略性议题，更是塑造发展新动能新优势，赢得未来发展和国际竞争战略主动的先手棋。

AI企业作为AI技术创新和机制创新的核心主体，肩负着聚焦国家战略和产业发展需求、推动关键核心技术突破，构建高水平AI产业体系与赋能高质量发展的重要使命。中国AI产业经过数十年发展，涌现了以AI四小龙（商汤、旷视、云从、依图）为代表的技术驱动型创业企业，依托一流技术与人才积累获得资本青睐，成长为独角兽企业。2023年6月9日北京智源大会上，智源研究院院长黄铁军指出，大模型至少需要具备规模大、涌现性、通用性三大特征。然而，高精尖的AI技术和通用模型不一定能够解决具体的场景问题。由于通用类AI模型算力成本高、算法“黑箱”、高质量领域数据缺乏和专业知识薄弱等特征，大模型量产和能力复用也存在瓶颈，难以满足实体经济对专业大模型和企业级模型的长尾需求；且在差异化场景下，同一AI算法模型的复用性和针对性相对较差。因此，虽然“百模大战”愈演愈烈，落地乏力、自我“造血”难的窘境仍困扰着政产学研金等各方主体。是否有区别于技术驱动的其他创新范式，不但能破解AI应用过程中落地性差的难题，还有可能反向驱动AI原始创新？

源起于南京的小视科技（江苏）股份有限公司（以下简称“小视科技”），走出了一条独具特色的创新创业之路——贴“地”而行，这里的“地”即为场景。创始于2015年的小视科技，基于深度学习的AI技术，以智慧视觉技术为核心，致力于为数字城市、数字产业和数字生活等场景提供数字服务，先后为互联网身份认证、社会治理、工业生产等领域打造了差异化、场景化的解决方案。相比其他多数AI企业，小视科技避开了技术驱动创新的路径，基于场景驱动创新的逻辑，开辟了一条专注于AI技术落地和企业成长的道路（见图1）。如今我们再回溯这条在当时看来不那么受资本关注的小路，却发现其深刻把握了AI产业的发展趋势。2022年7月，科技部等六部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，明确指出“场景創新成为人工智能技术升级、产业增长的新路径，场景创新成果持续涌现，推动新一代人工智能发展上水平”，场景驱动人工智能产业的创新发展成为国家层面的战略共识。小视科技在贴“地”而行的战略选择下深耕人工智能视觉场景，先后获得多目标追踪MOT国际赛事8项指标排名第一，NIST国际人脸识别竞赛FRVT开放场景全球第二，江苏省科学技术一等奖等多项AI行业顶级奖项，并与华为、三大运营商等知名头部企业深度合作，从创业初期一家名不见经转的AI小企业，发展成为国家级专精特新“小巨人”。

截至2022年底，小视科技500多名员工中研发人员占比超过70%，拥有核心专利和各类软著专利等自主知识产权300余项，参与2项国家标准和多项行业、地方、团体标准制定，业务覆盖20余个省份40余个城市，拥有中国移动、中国电信、腾讯、华为、中石油、中电科等1000余家生态合作伙伴，2022年营收突破2亿，同比增长超过20%。贴“地”而行不仅激活了小视科技的内部创新机制，更助其通过打通小场景，逐步打造人工智能产业创新联合体，深度嵌入中国AI产业大生态。

2015年4月30日，小视科技成立于南京。此时，AI产业方兴未艾，绝大部分AI企业都将技术作为立身之本，不断研发出更好的技术，并通过新技术的开发、实验和改进，探索适合自己的产品空间。然而AI产业大浪淘沙，如何不被浪潮冲走，在沙尽之时尽显小视科技的黄金本色，小视科技创始人兼CEO杨帆陷入了沉思。环顾行业内，商汤、旷视等头部AI企业都走上了技术原创化的道路，小视科技如何应对技术驱动AI发展道路上“神仙打架”的局面？苦思冥想后，杨帆决定另辟蹊径，将技术的落脚点放在场景，并提出了“智慧视觉全场景生态服务商”的企业定位。这一定位向所有的AI技术原创化企业发出信号：小视科技不是竞争对手，而是同所有AI技术原创化企业共同推进产业发展。也正如杨帆所说“AI技术企业不是我们的竞争对手，我们未来可能也会用到他们的技术，目的是为了服务好我们已经率先进入的场景。”

尹西明，陈劲等（2022）认为，场景驱动创新这一全新的科技创新理论范式强调从场景中的复杂综合性需求出发，超越技术驱动的线性逻辑，能够整合协同多种创新要素，高效匹配技术与场景，破解AI技术创新与产业化的瓶颈。场景驱动技术和市场需求高度融合是小视科技追求的目标，但也走了一些弯路。在一次“以图识图”解决方案的开发过程中，小视科技基于自研深度学习技术快速实现了人脸识别技术及配合式活体检测技术研发落地。杨帆希望能够借此技术进军互联网身份认证领域，在实名认证环节检测待认证人是否是本人及活体。然而市场反馈不容乐观，因为在实际场景中，企业一般由人工直接审核从业人员的真实性和相关资质，杨帆等人拿着技术的“锤子”并没有找对“场景”的钉子。很快，杨帆便意识到技术驱动的发展模式并不适用于小视科技的长期发展，技术驱动之外，AI企业的另一条求生之路在哪里？从场景出发，贴“地”而行！AI技术走向产业化，是一个整合性、复杂性和系统性工程，技术驱动可能难以落地于场景，而需求驱动又可能会导致技术只满足了单一需求而忽视了场景中的其他限制或并行需求，仅靠技术和需求驱动可能无法与产业化完美对接。

在杨帆的带领下，小视科技上下一心，坚定选择走贴“地”而行的场景驱动创新路径，以场景为源，深挖企业真实需要且难以解决的场景痛点。发展思路从“这项活体检测技术如何切入互联网身份认证场景”转变为“互联网实名认证场景中身份识别的真正痛点在何处，现有技术需要如何改进才能解决场景痛点？”很快，小视科技发现，互联网身份认证场景中，审核待认证人的信息准确性和相关资质才是企业真正的细分场景痛点。由于数据体量更大、复杂度更高，仅靠人工和单一维度数据难以准确识别实名认证人员信息的准确性和资质的符合性。因此，小视科技锁定“互联网SaaS认证与服务场景”，为互联网企业提供身份认证综合性服务。场景驱动下，小视科技进行了产品二次研发，这次研发聚焦数据积累，进一步将场景与技术融合。从2015年底到2016年8月，小視科技团队不断打通多维度数据源，精进对人脸自动化生产精准标签的技术能力。凭借对场景痛点的精准把握，小视科技打通了多维数据和微表情精准标签，在互联网综合身份认证场景快速发展，完成了单凭技术驱动无法完成的业务目标。尝到了场景驱动的甜头后，小视科技趁热打铁，不断扩大场景版图，将业务延伸到安防、商业、矿山等其他领域，慢慢摸索出自己独特的场景驱动创新之道。

在场景驱动创新的战略逻辑下，小视科技跳出“人机协同”的常规模式，探索出了“人—机—场”三元协同的升级模式，旨在充分把握AI和人的关系，在场景中提高人和机器的协同工作的效率。小视科技副总裁王忠林表示，“AI的价值不是替代人，而是让人在场景中更高效，更具有创造性。AI在实际生产和作业场景中，协助人更好地完成工作，实现产业价值，才能真正实现技术价值。”在新的协同模式下，无论是人还是机器，都需要围绕场景，以实现场景价值为终极目标。为了更好地将人与机器融入场景，小视科技研发人员直接进入一线场景，在对场景理解和业务逻辑把控的基础上研发紧贴场景痛点的AI技术和解决方案，真正实现人和机器在场景中的最优效能。

回顾小视科技的探索历程，小视科技将贴“地”做到极致，以场景驱动技术与机制创新，形成了“技术—场景—能力”三位一体的企业演进模式（见图2）。贴“地”而行的战略路线，使得小视科技能够将有限的企业资源精准投放至产业价值创造的一线，围绕客户实际需要的场景开展核心技术和算法模型的研发和应用，有效避免了先进技术研发之后高高在上、但在产业应用中无用武之地的资源浪费和现实困境。创业初期，小视科技为解决特定场景中缺少足够多的图片样本的产业共性问题，研发了小样本弱监督技术，通过少量样本就可以训练可用模型，结合具体场景不断迭代，应用于智能终端设备，赋能煤焦化、疫情防控、园区安防等场景。

在贴“地”而行的战略指引下，小视科技以解决具体场景问题为导向，研发能够用于场景生产的技术，从而完成技术贴“地”，并形成企业的核心能力。进一步，瞄准新的场景拓展技术应用场景时，要求针对新的场景问题对原有技术集进行二次开发和迭代，形成新的技术集并落地于新场景。在此过程中，研发和业务管理模式也需要面对变化的环境和场景进行更新适配，驱动核心能力向动态能力跃迁。随着场景不断拓展，技术不断迭代，小视科技得以在AI产业生态中扎根，与合作伙伴共筑资源，共创价值，实现企业技术能力、管理能力与场景整合能力共同演进，打造赋能多元场景智能化的数字化动态能力，驱动横向业务跃迁和纵向能力跃升，最终形成场景驱动创新的飞轮效应。历经八年积累，逐步形成了从图像采集、图像标注、模型训练、模型发布等一整套能力，产出效率提升10倍以上，平均一周即可实现一次模型升级迭代，每年都会涌现里程碑事件推动企业发展迈向新台阶，超越其他同期的AI创业企业。

机制创新是小视科技有效整合技术与场景，稳步推行场景驱动创新战略，构建企业增长飞轮的关键（见图3）。小视科技瞄准政策和产业发展趋势，以用户价值为出发点和落脚点，保持自身重力，以场景策源地构建紧贴场景的价值创造，提供飞轮动能，进而研发场景化技术；以ADAMS智能创新产品架构推进技术与场景深度融合，减少飞轮阻力，使得技术在场景中迭代测试，落地应用。在旋转过程中，小视科技持续赢得客户信任，提升企业能力和声誉，并吸引更多用户与场景，推动企业飞轮持续快速运转。

“政策把握+客户共创+自身挖掘”共建场景策源地

通过“政策把握+客户共创+自身挖掘”构建高质的场景策源地，是小视科技贴近顾客价值的战略抓手。

首先，精准把握政策机遇和产业发展趋势，前瞻性地制定和优化发展战略，是小视科技赢得市场和政策主动的重要基础。其次，秉持客户价值驱动的理念，通过结合客户的业务场景痛点，与客户共同探讨当前存在的痛点问题和真实需求，据此进行产品和解决方案的开发。目前，小视科技的客户覆盖江苏、上海、广东、重庆、山西、新疆、甘肃等20余个省市地区，覆盖行业包括以智慧社区、园区、校园为代表的基层社会治理、以煤矿和煤焦石油化工为代表的能源产业、以互联网身份认证服务为代表的数字生活领域。这些领域的客户都会基于现实问题向小视科技提出场景化需求，而小视科技也会站在客户价值端利用技术针对性赋能场景。此外，小视科技基于自身积累和在研的技术，主动挖掘场景问题。例如，在车辆物资运输票管理场景中，小视科技基于通用OCR技术实现了客户运输票的自动识别和关键字提取，并针对识别置信度提示人工复核，避免了手动填写和人工无目的校正的繁琐工作。

在场景共建体系中，“政策把握+客户共创+自身挖掘”解决了“场景痛点在哪”的问题，而同客户合力设计场景任务及方案，则进一步明晰了“场景痛点如何解决”。在小视科技的实际项目中，客户中大量的业务专家和技术专家总结提炼工作中存在的问题，并与小视科技的产品方案和技术研发团队交流形成闭环的场景解决方案，综合考虑技术可实现性、科学性、经济性，形成针对性的解决方案。进一步，通过复用已有技术和研发新技术相结合的方法，将方案产品在场景中试点、优化，直至成熟后推广，实现场景驱动问题解决的闭环。在此基础上，吸引更多客户开放场景和需求，加深合作，为增长飞轮提供更多动能。

场景驱动“数据+算法+算力”技术迭代的全链路

小视科技作为深耕场景的AI企业，同时拥有深厚的技术积累和强大的研发能力。然而，作为一家专注于AI技术应用的企业，扫清场景与技术融合的障碍、实现“人—机—场”高效协同的具体抓手在哪？对此，小视科技研发数据、算法和算力一体化平台，形成场景驱动的ADAMS智能创新生态架构，找到“人—机—场”协同的执行抓手，不断推进技术迭代、场景拓展与能力跃升。

数据、算法和算力作为大人工智能三大要素，能够有效感知触达场景、赋能人机协同效率在场景中提升，是场景驱动技术迭代全链路的核心。小视科技深入理解数据、算法和算力与人机场协同中的关系，从而有效构建协同机制。首先，用数据感知场景需求。数据来源于前端设备，能够测量场景的时空维度、复杂程度、关系强度、主体行为方式等。小视科技建立场景化数据驱动算法开发的敏捷研发机制，并将科学家前置入一线业务场景收集数据，以便更快深入理解业务场景和客户需求，并精准设计开发算法模型，减少试错成本。第二，用算法搭建场景方案，算法代表关键核心技术，其要义就是核心技术高速迭代。小樣本学习系列技术作为小视科技的核心技术，是企业向新场景、新技术集拓展延伸的重要基础。在演化进程中，企业围绕场景持续迭代核心技术，缩短其算法研发周期并降低研发成本为客户快速解决问题，提升客户对企业能力的认可与对企业价值的感知，形成场景下的核心能力和动态能力。第三，用算力优化场景方案，算力体现了方案的性价比与场景的最优解，能够为客户带来更高的感知价值。小视科技研发的轻量化神经网络系列技术，能够大幅度降低算法模型的大小和计算量，从而降低算力开销和硬件要求，加速算法的执行速度，以数字化技术为更多的生态主体提供更高的生态价值，向企业数字化动态能力跃升。

ADAMS智能创新生态架构是小视科技通过数据、算法、算力三要素打通人机场协同机制的重要桥梁（见图4）。遵循“人—机—场”三元协同的创新逻辑，将数据、算法和算力通过细分场景、前端设备、中枢平台和解决方案有机协同，在场景需求下部署企业技术体系，搭建智能化平台，在方案定制中迭代AI技术体系，为场景痛点寻找最优解（见图5）。

围绕计算机视觉场景需求，小视科技开发了包含人脸、行为、物品等场景化技术。针对每一个场景，都有对应的前端物联传感设备与其联结，并完成数据收集、整合及处理，用数据触达场景需求，从而更好地理解场景。算法和算力是构建场景能力的核心环节，小视科技将定制化算法服务、提高算力效率作为差异化的重要手段，自主研发AIoT人工智能公共基础能力平台—数智服务管理平台并建立“算法开发—运行—运营”的全生命周期管理体系。由数智服务管理平台按需提供平台运行时服务（数据、算法、算力等服务的配置与监测）和微服务框架等技术手段，优化整个平台的性能和资源利用率，在灵活的模式下统一AI共性服务标准接口，联结各类物联传感设备。借助规范的算法管理体系为平台运行提供机制保障，真正实现为场景寻找方案，为客户创造价值的初心目标，推动企业飞轮持续运转，企业价值不断增长。

此外，小视科技应用创新生态系统的思维，通过接口将各类模块化应用、分析告警及数据研判结果开放至第三方业务平台，与合作伙伴共同为场景需求服务，不仅提升了算法的适配性和迭代能力，也进一步收获其他生态主体的认可与支持，在产业生态中释放AI价值。

场景驱动的战略逻辑使得小视科技能够始终把握顾客需求与技术方向，在多维场景策源地中挖掘场景痛点，在用户、社会、产业等各个场景下实现技术价值落地与客户价值增长。

用户场景：自助认证开启互联网身份认证场景变革

基于深度学习的人脸识别技术在2016年进入发展井喷期，伴随着资本、人才、技术的高度聚集，人脸库规模、召回率、识别角度以及最小像素这些相关指标成为各大AI视觉企业的竞争焦点。然而，指标背后的场景需求究竟在哪？

拿着“场景驱动”的利刃，刚刚起步不久的小视科技敏锐地观察到实名制身份认证在网约车、快递、网上银行等领域中存在效率低、成本高、漏洞多等痛点，给用户实名认证带来了极大不便。在发现场景的真实需求后，小视科技迅速开启技术研发，推出互联网身份认证SaaS服务，将实名制认证从5天缩减到1分钟，掀起了从人工认证转变为个人自助认证的实名制身份认证方式变革，高效为用户场景赋能。小视科技此番贴“地”之举得到了大量国内互联网头部企业的认可和支持，为其嵌入大企业的业务生态奠定了坚实基础。

社会场景：数字哨兵守卫社会防疫场景

2020年初，新冠疫情冲击下，很多企业失去发展韧性，陷入大幅度裁员甚至倒闭的困境。小视科技却凭借对场景的把握，以科技向善的理念，用技术为场景赋能，在疫情期间获得“逆势增长”。

2020年春节期间，小视科技应区政府客户需求，需要解决“戴口罩下的出入口通行管理”的场景痛点，从而降低疫情传播风险。接到需求后，小视科技快速响应，在年初一组建科技攻关团队，利用小样本弱监督这一核心技术，仅仅3天就实现了技术突破，并快速应用于企业智能终端设备，成为业界第一个突破戴口罩情况下的人脸识别技术的企业，也是第一个将人脸识别技术应用于疫情防控的企业。随后，企业加快研发速度，围绕疫情防控场景涌现出的新需求，推出疫情防控“数字哨兵”产品、疫情防控时空伴随大数据平台、“天天来上班”政府—企业—个人联动联防平台等系列社会场景产品，用科技力量为疫情防控贡献了社会价值。

产业场景：“小视磐石”守护煤焦化场景

2020年2月国家发改委、国家能源局等八部委联合下发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，提出到2035年，各类煤矿基本实现智能化，构建多产业链、多系统集成的煤矿智能化系统，建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系。然而，作为资产重、技术标准与规范不健全、平台支撑不够、技术装备保障不足、高端人才匮乏的典型产业，煤焦化行业企业如何拥抱数字化、智能化，保障安全作业生产？

秉持对场景痛点的深刻把握，小视科技以煤焦化场景下安全生产风险防范和安全审查方面的智能识别应用作为场景切入点，提出了煤焦化场景落地的“2+1”模式。其内涵是2个前置和1个转变：数据标注与算法训练前置、人工智能专家团队前置、以及价值观念由“面向用户销售AI产品”转变为“向用户提供AI产业服务”。在此模式的指导下，小视科技聚焦产业客户价值，让人工智能专家团队走向生产一线，带动数据标注与算法训练从实验室走向生产环境，推动技术与行业规则同场景需求深度融合。

山西常信煤矿依托小視科技的场景化AI智慧视觉分析技术与产品，实现视频监控“三违（违章指挥、违章作业、违反劳动纪律）”的智能化案例，在2023年3月被国家矿山监察局山西局作为典型样本在全省发文推广学习。这一场景驱动的创新案例，正是以“2+1”模式为指引，聚焦环境和人两大要素，将人工智能视觉中枢平台应用于安全生产之中，唤醒大量沉睡的视频监控资源，开发了具备智能识别视频对象及其行为、特殊事件主动推送告警等功能，将过去“人找事”的生产转变为“事找人”，对井上井下重点监控区域进行布控分析、实时检测，形成了自动预警、自动推送、自动考核的全流程闭环管理。并在此基础上拓展至副井口、井下主煤流运输等多元应用场景，在场景拓展过程中丰富和完善场景算法，提升技术能力的同时，为焦煤矿每年降低80%以上的安全生产风险和50%以上的管理成本，以磐石之坚守护安全生产。

构建开放的人工智能产业生态，推动人工智能与实体经济深度融合，加快产业数字化、智能化转型升级是高质量发展的重要突破口。小视科技在创新发展中探索出了“核心能力打造—产业链升级—多方价值共创”的生态价值实现路径，基于场景驱动的创新打造自身核心能力，靠场景化技术和产品深耕重点场景，破解产业链升级痛难点，不断扩大生态影响范围，形成强劲的生态生长力，进一步强化生态凝聚力与生态牵引力，引领生态主体价值共创，推动生态持续生长，实现AI智慧视觉场景生态飞轮持续运转（见图6）。

核心能力打造生态凝聚力

小视科技作为聚焦场景智能视觉算法的研发和云端智能视觉标准产品的供应商，瞄准具体场景向客户提供系统化场景解决方案，形成场景化的核心能力，牵引产业链持续升级，并通过开放生态推动多元主体价值共创，不断提升生态的生长力，打造生态凝聚力。一方面，小视科技依托通用场景智能视觉算法，在场景中挖掘客户的业务价值，将技术与场景紧密结合，推动产业数字化智能化升级。在钢铁冶炼、电力等行业场景中，小视科技通过对视频图像进行深度分析，实现了对生产过程中异常情况的智能监测与预警；在物流、零售等行业场景中，小视科技的智能识别技术通过识别图像和视频信息，提高了客户的生产和管理效率。另一方面，小视科技向客户提供定制化场景解决方案，依托现有智能视觉技术在新场景中根据客户实际需求定制化开发，在与客户的沟通与反馈中动态调整和完善场景解决方案，在构筑场景核心能力的基础上形成了服务生态的动态能力，在满足客户个性化需求的同时推动自身技术持续创新跃迁，围绕通用场景和定制化场景问题迭代场景化技术，以场景化技术凝聚生态主体，持续强化生态凝聚力。

产业链升级形成生态牵引力

在夯实核心能力的基础上，小视科技高瞻远瞩，关注产业链上下游发展和产业链整体升级，向上下游合作伙伴赋能，形成上下牵引的生态能力，与合作伙伴共同拓展市场，挖掘更丰富的人工智能应用场景。

智慧视觉场景生态主要包括上游的芯片和硬件设备供应商以及处于下游的业务软件开发商和解决方案集成商。上游企业是智慧视觉算法和能力的硬件载体；下游企业面向用户提供系统集成、工程集成与实施等服务。在与上下游企业共同组成的智慧视觉生态中，小视科技以智慧视觉能力为赋能主线，向上赋能，AI算法与芯片深度融合，直接赋予芯片智能计算能力，将芯片升级为智能计算模组，让芯片和设备具备智能视觉计算能力；向下赋能，AI算法与终端设备、边缘计算设备深度融合，将设备升级为在场景中具备独立智能计算能力的智能设备。AI能力平台为应用系统提供智能计算服务，让用户业务系统具备向用户提供智能化应用的能力，为业务应用系统和整体场景解决方案提供智慧视觉计算能力，助力行业数智化升级。

多方价值共创增强生态生长力

客户价值与技术价值融合共创是场景驱动小视科技创新的核心要义，让技术贴近场景，让企业贴近客户是小视科技实现多方价值共创，构建生态生长力的重要举措。从创业到发展，小视科技的生态影响力不断扩大，并逐步获得政府、产业需求方、投资人以及企业内部员工等多方信任。通过场景驱动产业链创新链资金链人才链深度融合，与政产学研多元主体共生共创，不断强化生态的生长力。

在合作过程中，以场景需求为导向，通过技术、产品、服务、市场营收、共同成长等多种方式，助力政府、产业需求方等客户在场景和业务上取得成功。面向政府、产业、科技界等客户与合作伙伴，注重开放能力，助力应用软件开发合作伙伴提升智能化竞争力；控制边界，将自身能力聚焦在智能视觉算法和能力平台建设上，其他由合作伙伴完成；成果共享，与合作伙伴共享经济和社会成果，提升合作伙伴的盈利能力和企业声誉，实现共同发展。对于不同的生态主体，小视科技精准把握生态关系与赋能要点。面向投资人，小视科技以企业自身营收和估值的持续增长成就投资人。面向企业内部员工，小视科技与员工共享成果，注重员工在项目中实现成长，助力内部团队价值实现。

人工智能从1956年夏季的达特茅斯会议启航，历经AI 1.0（逻辑智能）、AI 2.0（计算智能）时代，AI 3.0（平行智能）方兴未艾，随着ChatGPT和AIGC引发的新一轮AI革命浪潮，以超级智能或数字具身超人为代表的AI 4.0正在呼啸而来。当下和未来，基于场景驱动的创新，推动经济社会智能化升级和数字化发展，必将成为AI产业发展和持续创新跃迁的主流趋势。小视科技前瞻感知和把握这一趋势，以通用化和个性化另辟蹊径，破界生长，以场景驱动创新范式打通一个又一个小场景，在竞争激烈的AI产业大生态中取得了卓越的阶段性突破。

展望未来，小视科技的终极目标是构筑一套立体式的生物识别系统，以智慧视觉为入口连接生活中的一切场景，为人们的未来构建更安全、便捷、智能的生活空间，不断深耕行业，持续破界生长。“场景+AI”的战略思维，不但有望驱动企业持续破界生长，也为数字时代的创新发展提供了全新的战略进路——坚持场景驱动创新，基于先进的AI通用基础模型，通过面向专业场景的模型微调（finetuning），持续增强AI技术的场景适应性，以AI技术与场景的深度融合解决千行百业的场景痛点问题，在更多场景中锤炼技术价值，反向加速技术迭代突破、企业能力跃迁和AI价值释放，成就场景驱动AI赋能美好生活的生态飞轮。

基金项目：国家自然基金重点项目“中国企业创新链产业链融合发展模式与机制研究”（72232004）；工信部党的政治建设研究中心重大课题“习近平经济思想指引下我国数字经济发展理論范式研究”（GXZY2210）；国家自然科学基金青年项目“多层次系统视角下中国高校学术创业与成果转化促进机制研究”（72104027）。