公司技术架构与产品体系 - 公司以"AI三驾马车"（算法、算力、大数据平台）为技术基座，是国内最早搭建千卡GPU智算集群的AI公司之一 [3] - 2016年完成支持千卡同时调用的Atlas智算中心，并推出以模型为中心的"云知大脑"平台，其核心为"山海大模型" [3] - 云知大脑由认知模型（山海大模型）和感知/生成模组（语音降噪、识别、合成等）构成，整合为多模态强推理大模型 [5] - 技术架构呈现"底层三驾马车-中间云知大脑-上层场景应用"的完整体系 [5] 核心应用场景布局 - 智慧物联：通过语音交互打通物联网，实现"万物互联，开口即控"的横向场景覆盖 [5] - 智慧医疗：自2016年与协和医院合作起，已深入病历质控、医保控费、辅助诊疗等垂直领域，构建医疗知识图谱并持续升级专业模型 [5] - 智慧交通：与南宁轨道集团成立合资公司，覆盖智能客服、运维调度等轨道交通智能化场景 [9] - 采用"智慧物联（宽度）+智慧医疗（深度）"的复合场景战略，形成场景化应用矩阵 [8] 技术产业化路径 - 公司经历2012年深度学习（AlexNet）和2022年大模型（ChatGPT）两次技术革命，均保持国内首批产业化应用地位 [11] - 医疗领域采用"助手-同事-导师"的渐进式发展路径，目标培养超级医生但需长期投入 [5] - 行业大模型选择标准取决于专业knowhow需求程度，医疗等严肃场景需结合行业知识与数据构建专业模型 [6] - 技术发展策略强调"深入行业解决实际问题"，而非单纯技术刷榜 [11][12] 全球化与资本市场 - 出海战略聚焦东盟和"一带一路"国家，已与瓦努阿图达成震后智能化重建合作 [13][14] - 认为中国在AI工程化应用和产业化体系方面具有全球领先优势 [17] - 指出DeepSeek等突破正在重构全球对中国技术公司的价值评估，中美技术代差已缩短至1-2个季度 [16] - 预测全球化2.0将形成中美"双核主导"格局，打破美国技术垄断有利于行业均衡发展 [13][17] 行业趋势与创业建议 - 观察到WAIC参展应用从概念展示转向垂直行业落地，C端产品显著增多 [15] - 判断底层通用大模型最终存活3-5家，建议创业者聚焦应用层价值创造 [18] - 数据质量被视为AI能力关键，公司通过医疗等垂直领域深度合作获取高质量行业数据 [19][20] - 强调"算法-算力-数据"闭环需通过真实场景验证，商业化价值反哺技术迭代 [20]