小視科技：貼“地”而行，成就AI專精特新“小巨人”

尹西明 錢雅婷 陳勁 李紀珍

2023年初，OpenAI發布的ChatGPT引爆了生成式人工智能，引發新一輪科技產業與科學范式變革，國內外圍繞AI預訓練大模型的新一輪創新錦標賽方興未艾。2023年政府工作報告指出，加快人工智能產業發展，不僅是贏得全球科技競爭主動權的必然要求，也是實現區域產業數字化轉型、構筑現代產業體系、邁向全球價值鏈中高端的戰略抉擇。北京、上海、深圳等多省市相繼發布加快打造AI創新策源地和產業高地的政策舉措。中國擁有海量場景，如何把握AI科技革命浪潮，加快AI技術創新和場景化應用，賦能千行百業，不但是持續提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平，加快構建中國特色的現代化產業體系的戰略性議題，更是塑造發展新動能新優勢，贏得未來發展和國際競爭戰略主動的先手棋。

AI企業作為AI技術創新和機制創新的核心主體，肩負著聚焦國家戰略和產業發展需求、推動關鍵核心技術突破，構建高水平AI產業體系與賦能高質量發展的重要使命。中國AI產業經過數十年發展，涌現了以AI四小龍（商湯、曠視、云從、依圖）為代表的技術驅動型創業企業，依托一流技術與人才積累獲得資本青睞，成長為獨角獸企業。2023年6月9日北京智源大會上，智源研究院院長黃鐵軍指出，大模型至少需要具備規模大、涌現性、通用性三大特征。然而，高精尖的AI技術和通用模型不一定能夠解決具體的場景問題。由于通用類AI模型算力成本高、算法“黑箱”、高質量領域數據缺乏和專業知識薄弱等特征，大模型量產和能力復用也存在瓶頸，難以滿足實體經濟對專業大模型和企業級模型的長尾需求；且在差異化場景下，同一AI算法模型的復用性和針對性相對較差。因此，雖然“百模大戰”愈演愈烈，落地乏力、自我“造血”難的窘境仍困擾著政產學研金等各方主體。是否有區別于技術驅動的其他創新范式，不但能破解AI應用過程中落地性差的難題，還有可能反向驅動AI原始創新？

源起于南京的小視科技（江蘇）股份有限公司（以下簡稱“小視科技”），走出了一條獨具特色的創新創業之路——貼“地”而行，這里的“地”即為場景。創始于2015年的小視科技，基于深度學習的AI技術，以智慧視覺技術為核心，致力于為數字城市、數字產業和數字生活等場景提供數字服務，先后為互聯網身份認證、社會治理、工業生產等領域打造了差異化、場景化的解決方案。相比其他多數AI企業，小視科技避開了技術驅動創新的路徑，基于場景驅動創新的邏輯，開辟了一條專注于AI技術落地和企業成長的道路（見圖1）。如今我們再回溯這條在當時看來不那么受資本關注的小路，卻發現其深刻把握了AI產業的發展趨勢。2022年7月，科技部等六部門印發《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》，明確指出“場景創新成為人工智能技術升級、產業增長的新路徑，場景創新成果持續涌現，推動新一代人工智能發展上水平”，場景驅動人工智能產業的創新發展成為國家層面的戰略共識。小視科技在貼“地”而行的戰略選擇下深耕人工智能視覺場景，先后獲得多目標追蹤MOT國際賽事8項指標排名第一，NIST國際人臉識別競賽FRVT開放場景全球第二，江蘇省科學技術一等獎等多項AI行業頂級獎項，并與華為、三大運營商等知名頭部企業深度合作，從創業初期一家名不見經轉的AI小企業，發展成為國家級專精特新“小巨人”。

截至2022年底，小視科技500多名員工中研發人員占比超過70%，擁有核心專利和各類軟著專利等自主知識產權300余項，參與2項國家標準和多項行業、地方、團體標準制定，業務覆蓋20余個省份40余個城市，擁有中國移動、中國電信、騰訊、華為、中石油、中電科等1000余家生態合作伙伴，2022年營收突破2億，同比增長超過20%。貼“地”而行不僅激活了小視科技的內部創新機制，更助其通過打通小場景，逐步打造人工智能產業創新聯合體，深度嵌入中國AI產業大生態。

2015年4月30日，小視科技成立于南京。此時，AI產業方興未艾，絕大部分AI企業都將技術作為立身之本，不斷研發出更好的技術，并通過新技術的開發、實驗和改進，探索適合自己的產品空間。然而AI產業大浪淘沙，如何不被浪潮沖走，在沙盡之時盡顯小視科技的黃金本色，小視科技創始人兼CEO楊帆陷入了沉思。環顧行業內，商湯、曠視等頭部AI企業都走上了技術原創化的道路，小視科技如何應對技術驅動AI發展道路上“神仙打架”的局面？苦思冥想后，楊帆決定另辟蹊徑，將技術的落腳點放在場景，并提出了“智慧視覺全場景生態服務商”的企業定位。這一定位向所有的AI技術原創化企業發出信號：小視科技不是競爭對手，而是同所有AI技術原創化企業共同推進產業發展。也正如楊帆所說“AI技術企業不是我們的競爭對手，我們未來可能也會用到他們的技術，目的是為了服務好我們已經率先進入的場景。”

尹西明，陳勁等（2022）認為，場景驅動創新這一全新的科技創新理論范式強調從場景中的復雜綜合性需求出發，超越技術驅動的線性邏輯，能夠整合協同多種創新要素，高效匹配技術與場景，破解AI技術創新與產業化的瓶頸。場景驅動技術和市場需求高度融合是小視科技追求的目標，但也走了一些彎路。在一次“以圖識圖”解決方案的開發過程中，小視科技基于自研深度學習技術快速實現了人臉識別技術及配合式活體檢測技術研發落地。楊帆希望能夠借此技術進軍互聯網身份認證領域，在實名認證環節檢測待認證人是否是本人及活體。然而市場反饋不容樂觀，因為在實際場景中，企業一般由人工直接審核從業人員的真實性和相關資質，楊帆等人拿著技術的“錘子”并沒有找對“場景”的釘子。很快，楊帆便意識到技術驅動的發展模式并不適用于小視科技的長期發展，技術驅動之外，AI企業的另一條求生之路在哪里？從場景出發，貼“地”而行！AI技術走向產業化，是一個整合性、復雜性和系統性工程，技術驅動可能難以落地于場景，而需求驅動又可能會導致技術只滿足了單一需求而忽視了場景中的其他限制或并行需求，僅靠技術和需求驅動可能無法與產業化完美對接。

在楊帆的帶領下，小視科技上下一心，堅定選擇走貼“地”而行的場景驅動創新路徑，以場景為源，深挖企業真實需要且難以解決的場景痛點。發展思路從“這項活體檢測技術如何切入互聯網身份認證場景”轉變為“互聯網實名認證場景中身份識別的真正痛點在何處，現有技術需要如何改進才能解決場景痛點？”很快，小視科技發現，互聯網身份認證場景中，審核待認證人的信息準確性和相關資質才是企業真正的細分場景痛點。由于數據體量更大、復雜度更高，僅靠人工和單一維度數據難以準確識別實名認證人員信息的準確性和資質的符合性。因此，小視科技鎖定“互聯網SaaS認證與服務場景”，為互聯網企業提供身份認證綜合性服務。場景驅動下，小視科技進行了產品二次研發，這次研發聚焦數據積累，進一步將場景與技術融合。從2015年底到2016年8月，小視科技團隊不斷打通多維度數據源，精進對人臉自動化生產精準標簽的技術能力。憑借對場景痛點的精準把握，小視科技打通了多維數據和微表情精準標簽，在互聯網綜合身份認證場景快速發展，完成了單憑技術驅動無法完成的業務目標。嘗到了場景驅動的甜頭后，小視科技趁熱打鐵，不斷擴大場景版圖，將業務延伸到安防、商業、礦山等其他領域，慢慢摸索出自己獨特的場景驅動創新之道。

在場景驅動創新的戰略邏輯下，小視科技跳出“人機協同”的常規模式，探索出了“人—機—場”三元協同的升級模式，旨在充分把握AI和人的關系，在場景中提高人和機器的協同工作的效率。小視科技副總裁王忠林表示，“AI的價值不是替代人，而是讓人在場景中更高效，更具有創造性。AI在實際生產和作業場景中，協助人更好地完成工作，實現產業價值，才能真正實現技術價值。”在新的協同模式下，無論是人還是機器，都需要圍繞場景，以實現場景價值為終極目標。為了更好地將人與機器融入場景，小視科技研發人員直接進入一線場景，在對場景理解和業務邏輯把控的基礎上研發緊貼場景痛點的AI技術和解決方案，真正實現人和機器在場景中的最優效能。

回顧小視科技的探索歷程，小視科技將貼“地”做到極致，以場景驅動技術與機制創新，形成了“技術—場景—能力”三位一體的企業演進模式（見圖2）。貼“地”而行的戰略路線，使得小視科技能夠將有限的企業資源精準投放至產業價值創造的一線，圍繞客戶實際需要的場景開展核心技術和算法模型的研發和應用，有效避免了先進技術研發之后高高在上、但在產業應用中無用武之地的資源浪費和現實困境。創業初期，小視科技為解決特定場景中缺少足夠多的圖片樣本的產業共性問題，研發了小樣本弱監督技術，通過少量樣本就可以訓練可用模型，結合具體場景不斷迭代，應用于智能終端設備，賦能煤焦化、疫情防控、園區安防等場景。

在貼“地”而行的戰略指引下，小視科技以解決具體場景問題為導向，研發能夠用于場景生產的技術，從而完成技術貼“地”，并形成企業的核心能力。進一步，瞄準新的場景拓展技術應用場景時，要求針對新的場景問題對原有技術集進行二次開發和迭代，形成新的技術集并落地于新場景。在此過程中，研發和業務管理模式也需要面對變化的環境和場景進行更新適配，驅動核心能力向動態能力躍遷。隨著場景不斷拓展，技術不斷迭代，小視科技得以在AI產業生態中扎根，與合作伙伴共筑資源，共創價值，實現企業技術能力、管理能力與場景整合能力共同演進，打造賦能多元場景智能化的數字化動態能力，驅動橫向業務躍遷和縱向能力躍升，最終形成場景驅動創新的飛輪效應。歷經八年積累，逐步形成了從圖像采集、圖像標注、模型訓練、模型發布等一整套能力，產出效率提升10倍以上，平均一周即可實現一次模型升級迭代，每年都會涌現里程碑事件推動企業發展邁向新臺階，超越其他同期的AI創業企業。

機制創新是小視科技有效整合技術與場景，穩步推行場景驅動創新戰略，構建企業增長飛輪的關鍵（見圖3）。小視科技瞄準政策和產業發展趨勢，以用戶價值為出發點和落腳點，保持自身重力，以場景策源地構建緊貼場景的價值創造，提供飛輪動能，進而研發場景化技術；以ADAMS智能創新產品架構推進技術與場景深度融合，減少飛輪阻力，使得技術在場景中迭代測試，落地應用。在旋轉過程中，小視科技持續贏得客戶信任，提升企業能力和聲譽，并吸引更多用戶與場景，推動企業飛輪持續快速運轉。

“政策把握+客戶共創+自身挖掘”共建場景策源地

通過“政策把握+客戶共創+自身挖掘”構建高質的場景策源地，是小視科技貼近顧客價值的戰略抓手。

首先，精準把握政策機遇和產業發展趨勢，前瞻性地制定和優化發展戰略，是小視科技贏得市場和政策主動的重要基礎。其次，秉持客戶價值驅動的理念，通過結合客戶的業務場景痛點，與客戶共同探討當前存在的痛點問題和真實需求，據此進行產品和解決方案的開發。目前，小視科技的客戶覆蓋江蘇、上海、廣東、重慶、山西、新疆、甘肅等20余個省市地區，覆蓋行業包括以智慧社區、園區、校園為代表的基層社會治理、以煤礦和煤焦石油化工為代表的能源產業、以互聯網身份認證服務為代表的數字生活領域。這些領域的客戶都會基于現實問題向小視科技提出場景化需求，而小視科技也會站在客戶價值端利用技術針對性賦能場景。此外，小視科技基于自身積累和在研的技術，主動挖掘場景問題。例如，在車輛物資運輸票管理場景中，小視科技基于通用OCR技術實現了客戶運輸票的自動識別和關鍵字提取，并針對識別置信度提示人工復核，避免了手動填寫和人工無目的校正的繁瑣工作。

在場景共建體系中，“政策把握+客戶共創+自身挖掘”解決了“場景痛點在哪”的問題，而同客戶合力設計場景任務及方案，則進一步明晰了“場景痛點如何解決”。在小視科技的實際項目中，客戶中大量的業務專家和技術專家總結提煉工作中存在的問題，并與小視科技的產品方案和技術研發團隊交流形成閉環的場景解決方案，綜合考慮技術可實現性、科學性、經濟性，形成針對性的解決方案。進一步，通過復用已有技術和研發新技術相結合的方法，將方案產品在場景中試點、優化，直至成熟后推廣，實現場景驅動問題解決的閉環。在此基礎上，吸引更多客戶開放場景和需求，加深合作，為增長飛輪提供更多動能。

場景驅動“數據+算法+算力”技術迭代的全鏈路

小視科技作為深耕場景的AI企業，同時擁有深厚的技術積累和強大的研發能力。然而，作為一家專注于AI技術應用的企業，掃清場景與技術融合的障礙、實現“人—機—場”高效協同的具體抓手在哪？對此，小視科技研發數據、算法和算力一體化平臺，形成場景驅動的ADAMS智能創新生態架構，找到“人—機—場”協同的執行抓手，不斷推進技術迭代、場景拓展與能力躍升。

數據、算法和算力作為大人工智能三大要素，能夠有效感知觸達場景、賦能人機協同效率在場景中提升，是場景驅動技術迭代全鏈路的核心。小視科技深入理解數據、算法和算力與人機場協同中的關系，從而有效構建協同機制。首先，用數據感知場景需求。數據來源于前端設備，能夠測量場景的時空維度、復雜程度、關系強度、主體行為方式等。小視科技建立場景化數據驅動算法開發的敏捷研發機制，并將科學家前置入一線業務場景收集數據，以便更快深入理解業務場景和客戶需求，并精準設計開發算法模型，減少試錯成本。第二，用算法搭建場景方案，算法代表關鍵核心技術，其要義就是核心技術高速迭代。小樣本學習系列技術作為小視科技的核心技術，是企業向新場景、新技術集拓展延伸的重要基礎。在演化進程中，企業圍繞場景持續迭代核心技術，縮短其算法研發周期并降低研發成本為客戶快速解決問題，提升客戶對企業能力的認可與對企業價值的感知，形成場景下的核心能力和動態能力。第三，用算力優化場景方案，算力體現了方案的性價比與場景的最優解，能夠為客戶帶來更高的感知價值。小視科技研發的輕量化神經網絡系列技術，能夠大幅度降低算法模型的大小和計算量，從而降低算力開銷和硬件要求，加速算法的執行速度，以數字化技術為更多的生態主體提供更高的生態價值，向企業數字化動態能力躍升。

ADAMS智能創新生態架構是小視科技通過數據、算法、算力三要素打通人機場協同機制的重要橋梁（見圖4）。遵循“人—機—場”三元協同的創新邏輯，將數據、算法和算力通過細分場景、前端設備、中樞平臺和解決方案有機協同，在場景需求下部署企業技術體系，搭建智能化平臺，在方案定制中迭代AI技術體系，為場景痛點尋找最優解（見圖5）。

圍繞計算機視覺場景需求，小視科技開發了包含人臉、行為、物品等場景化技術。針對每一個場景，都有對應的前端物聯傳感設備與其聯結，并完成數據收集、整合及處理，用數據觸達場景需求，從而更好地理解場景。算法和算力是構建場景能力的核心環節，小視科技將定制化算法服務、提高算力效率作為差異化的重要手段，自主研發AIoT人工智能公共基礎能力平臺—數智服務管理平臺并建立“算法開發—運行—運營”的全生命周期管理體系。由數智服務管理平臺按需提供平臺運行時服務（數據、算法、算力等服務的配置與監測）和微服務框架等技術手段，優化整個平臺的性能和資源利用率，在靈活的模式下統一AI共性服務標準接口，聯結各類物聯傳感設備。借助規范的算法管理體系為平臺運行提供機制保障，真正實現為場景尋找方案，為客戶創造價值的初心目標，推動企業飛輪持續運轉，企業價值不斷增長。

此外，小視科技應用創新生態系統的思維，通過接口將各類模塊化應用、分析告警及數據研判結果開放至第三方業務平臺，與合作伙伴共同為場景需求服務，不僅提升了算法的適配性和迭代能力，也進一步收獲其他生態主體的認可與支持，在產業生態中釋放AI價值。

場景驅動的戰略邏輯使得小視科技能夠始終把握顧客需求與技術方向，在多維場景策源地中挖掘場景痛點，在用戶、社會、產業等各個場景下實現技術價值落地與客戶價值增長。

用戶場景：自助認證開啟互聯網身份認證場景變革

基于深度學習的人臉識別技術在2016年進入發展井噴期，伴隨著資本、人才、技術的高度聚集，人臉庫規模、召回率、識別角度以及最小像素這些相關指標成為各大AI視覺企業的競爭焦點。然而，指標背后的場景需求究竟在哪？

拿著“場景驅動”的利刃，剛剛起步不久的小視科技敏銳地觀察到實名制身份認證在網約車、快遞、網上銀行等領域中存在效率低、成本高、漏洞多等痛點，給用戶實名認證帶來了極大不便。在發現場景的真實需求后，小視科技迅速開啟技術研發，推出互聯網身份認證SaaS服務，將實名制認證從5天縮減到1分鐘，掀起了從人工認證轉變為個人自助認證的實名制身份認證方式變革，高效為用戶場景賦能。小視科技此番貼“地”之舉得到了大量國內互聯網頭部企業的認可和支持，為其嵌入大企業的業務生態奠定了堅實基礎。

社會場景：數字哨兵守衛社會防疫場景

2020年初，新冠疫情沖擊下，很多企業失去發展韌性，陷入大幅度裁員甚至倒閉的困境。小視科技卻憑借對場景的把握，以科技向善的理念，用技術為場景賦能，在疫情期間獲得“逆勢增長”。

2020年春節期間，小視科技應區政府客戶需求，需要解決“戴口罩下的出入口通行管理”的場景痛點，從而降低疫情傳播風險。接到需求后，小視科技快速響應，在年初一組建科技攻關團隊，利用小樣本弱監督這一核心技術，僅僅3天就實現了技術突破，并快速應用于企業智能終端設備，成為業界第一個突破戴口罩情況下的人臉識別技術的企業，也是第一個將人臉識別技術應用于疫情防控的企業。隨后，企業加快研發速度，圍繞疫情防控場景涌現出的新需求，推出疫情防控“數字哨兵”產品、疫情防控時空伴隨大數據平臺、“天天來上班”政府—企業—個人聯動聯防平臺等系列社會場景產品，用科技力量為疫情防控貢獻了社會價值。

產業場景：“小視磐石”守護煤焦化場景

2020年2月國家發改委、國家能源局等八部委聯合下發《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》，提出到2035年，各類煤礦基本實現智能化，構建多產業鏈、多系統集成的煤礦智能化系統，建成智能感知、智能決策、自動執行的煤礦智能化體系。然而，作為資產重、技術標準與規范不健全、平臺支撐不夠、技術裝備保障不足、高端人才匱乏的典型產業，煤焦化行業企業如何擁抱數字化、智能化，保障安全作業生產？

秉持對場景痛點的深刻把握，小視科技以煤焦化場景下安全生產風險防范和安全審查方面的智能識別應用作為場景切入點，提出了煤焦化場景落地的“2+1”模式。其內涵是2個前置和1個轉變：數據標注與算法訓練前置、人工智能專家團隊前置、以及價值觀念由“面向用戶銷售AI產品”轉變為“向用戶提供AI產業服務”。在此模式的指導下，小視科技聚焦產業客戶價值，讓人工智能專家團隊走向生產一線，帶動數據標注與算法訓練從實驗室走向生產環境，推動技術與行業規則同場景需求深度融合。

山西常信煤礦依托小視科技的場景化AI智慧視覺分析技術與產品，實現視頻監控“三違（違章指揮、違章作業、違反勞動紀律）”的智能化案例，在2023年3月被國家礦山監察局山西局作為典型樣本在全省發文推廣學習。這一場景驅動的創新案例，正是以“2+1”模式為指引，聚焦環境和人兩大要素，將人工智能視覺中樞平臺應用于安全生產之中，喚醒大量沉睡的視頻監控資源，開發了具備智能識別視頻對象及其行為、特殊事件主動推送告警等功能，將過去“人找事”的生產轉變為“事找人”，對井上井下重點監控區域進行布控分析、實時檢測，形成了自動預警、自動推送、自動考核的全流程閉環管理。并在此基礎上拓展至副井口、井下主煤流運輸等多元應用場景，在場景拓展過程中豐富和完善場景算法，提升技術能力的同時，為焦煤礦每年降低80%以上的安全生產風險和50%以上的管理成本，以磐石之堅守護安全生產。

構建開放的人工智能產業生態，推動人工智能與實體經濟深度融合，加快產業數字化、智能化轉型升級是高質量發展的重要突破口。小視科技在創新發展中探索出了“核心能力打造—產業鏈升級—多方價值共創”的生態價值實現路徑，基于場景驅動的創新打造自身核心能力，靠場景化技術和產品深耕重點場景，破解產業鏈升級痛難點，不斷擴大生態影響范圍，形成強勁的生態生長力，進一步強化生態凝聚力與生態牽引力，引領生態主體價值共創，推動生態持續生長，實現AI智慧視覺場景生態飛輪持續運轉（見圖6）。

核心能力打造生態凝聚力

小視科技作為聚焦場景智能視覺算法的研發和云端智能視覺標準產品的供應商，瞄準具體場景向客戶提供系統化場景解決方案，形成場景化的核心能力，牽引產業鏈持續升級，并通過開放生態推動多元主體價值共創，不斷提升生態的生長力，打造生態凝聚力。一方面，小視科技依托通用場景智能視覺算法，在場景中挖掘客戶的業務價值，將技術與場景緊密結合，推動產業數字化智能化升級。在鋼鐵冶煉、電力等行業場景中，小視科技通過對視頻圖像進行深度分析，實現了對生產過程中異常情況的智能監測與預警；在物流、零售等行業場景中，小視科技的智能識別技術通過識別圖像和視頻信息，提高了客戶的生產和管理效率。另一方面，小視科技向客戶提供定制化場景解決方案，依托現有智能視覺技術在新場景中根據客戶實際需求定制化開發，在與客戶的溝通與反饋中動態調整和完善場景解決方案，在構筑場景核心能力的基礎上形成了服務生態的動態能力，在滿足客戶個性化需求的同時推動自身技術持續創新躍遷，圍繞通用場景和定制化場景問題迭代場景化技術，以場景化技術凝聚生態主體，持續強化生態凝聚力。

產業鏈升級形成生態牽引力

在夯實核心能力的基礎上，小視科技高瞻遠矚，關注產業鏈上下游發展和產業鏈整體升級，向上下游合作伙伴賦能，形成上下牽引的生態能力，與合作伙伴共同拓展市場，挖掘更豐富的人工智能應用場景。

智慧視覺場景生態主要包括上游的芯片和硬件設備供應商以及處于下游的業務軟件開發商和解決方案集成商。上游企業是智慧視覺算法和能力的硬件載體；下游企業面向用戶提供系統集成、工程集成與實施等服務。在與上下游企業共同組成的智慧視覺生態中，小視科技以智慧視覺能力為賦能主線，向上賦能，AI算法與芯片深度融合，直接賦予芯片智能計算能力，將芯片升級為智能計算模組，讓芯片和設備具備智能視覺計算能力；向下賦能，AI算法與終端設備、邊緣計算設備深度融合，將設備升級為在場景中具備獨立智能計算能力的智能設備。AI能力平臺為應用系統提供智能計算服務，讓用戶業務系統具備向用戶提供智能化應用的能力，為業務應用系統和整體場景解決方案提供智慧視覺計算能力，助力行業數智化升級。

多方價值共創增強生態生長力

客戶價值與技術價值融合共創是場景驅動小視科技創新的核心要義，讓技術貼近場景，讓企業貼近客戶是小視科技實現多方價值共創，構建生態生長力的重要舉措。從創業到發展，小視科技的生態影響力不斷擴大，并逐步獲得政府、產業需求方、投資人以及企業內部員工等多方信任。通過場景驅動產業鏈創新鏈資金鏈人才鏈深度融合，與政產學研多元主體共生共創，不斷強化生態的生長力。

在合作過程中，以場景需求為導向，通過技術、產品、服務、市場營收、共同成長等多種方式，助力政府、產業需求方等客戶在場景和業務上取得成功。面向政府、產業、科技界等客戶與合作伙伴，注重開放能力，助力應用軟件開發合作伙伴提升智能化競爭力；控制邊界，將自身能力聚焦在智能視覺算法和能力平臺建設上，其他由合作伙伴完成；成果共享，與合作伙伴共享經濟和社會成果，提升合作伙伴的盈利能力和企業聲譽，實現共同發展。對于不同的生態主體，小視科技精準把握生態關系與賦能要點。面向投資人，小視科技以企業自身營收和估值的持續增長成就投資人。面向企業內部員工，小視科技與員工共享成果，注重員工在項目中實現成長，助力內部團隊價值實現。

人工智能從1956年夏季的達特茅斯會議啟航，歷經AI 1.0（邏輯智能）、AI 2.0（計算智能）時代，AI 3.0（平行智能）方興未艾，隨著ChatGPT和AIGC引發的新一輪AI革命浪潮，以超級智能或數字具身超人為代表的AI 4.0正在呼嘯而來。當下和未來，基于場景驅動的創新，推動經濟社會智能化升級和數字化發展，必將成為AI產業發展和持續創新躍遷的主流趨勢。小視科技前瞻感知和把握這一趨勢，以通用化和個性化另辟蹊徑，破界生長，以場景驅動創新范式打通一個又一個小場景，在競爭激烈的AI產業大生態中取得了卓越的階段性突破。

展望未來，小視科技的終極目標是構筑一套立體式的生物識別系統，以智慧視覺為入口連接生活中的一切場景，為人們的未來構建更安全、便捷、智能的生活空間，不斷深耕行業，持續破界生長。“場景+AI”的戰略思維，不但有望驅動企業持續破界生長，也為數字時代的創新發展提供了全新的戰略進路——堅持場景驅動創新，基于先進的AI通用基礎模型，通過面向專業場景的模型微調（finetuning），持續增強AI技術的場景適應性，以AI技術與場景的深度融合解決千行百業的場景痛點問題，在更多場景中錘煉技術價值，反向加速技術迭代突破、企業能力躍遷和AI價值釋放，成就場景驅動AI賦能美好生活的生態飛輪。

基金項目：國家自然基金重點項目“中國企業創新鏈產業鏈融合發展模式與機制研究”（72232004）；工信部黨的政治建設研究中心重大課題“習近平經濟思想指引下我國數字經濟發展理論范式研究”（GXZY2210）；國家自然科學基金青年項目“多層次系統視角下中國高校學術創業與成果轉化促進機制研究”（72104027）。