视觉AI正在经历新一轮范式变革——这轮变革的驱动力，正是生成式AI。

就在最近，Gartner发布了一份聚焦视觉AI专题的报告（下称“报告”）。核心论点直指：生成式AI正在重构整个计算机视觉市场。

报告认为，下一代视觉智能的关键方向在于：将传统计算机视觉能力，与多模态基础模型、空间模型、边缘原生架构结合起来。这样结合后，语义理解更强、实时推理更稳、部署也更可靠。

在这份报告中，共有12家厂商被列为2026年生成式AI计算机视觉领域的技术创新者。商汤科技成功入选“前沿技术创新者”类别，而且是该维度里仅有的两家中国公司之一。

这份认可的分量不轻——就在不久前，商汤刚拿下IDC中国视觉AI市场十连冠。现在又斩获Gartner的全球认可，说明商汤不只是国内市场的领跑者，更是率先推动视觉AI向“感知-理解-规划-执行”全链路演进的底层技术创新者。

以多模态基础模型，重构视觉AI技术范式

作为中国视觉AI领域最早开拓者之一，商汤持续探索视觉智能技术前沿。从专用视觉模型，到视觉语言模型，到视觉语言动作模型，再到世界动作模型，商汤始终站在关键技术方向的演进前沿。

过去十年，计算机视觉的核心价值主要体现在“看见”和“看懂”。但随着生成式AI和空间智能的快速发展，全球视觉AI市场的价值边界已经大大拓宽。

它早已不只是传统图像视频分析，而是逐步演变为连接物理世界与数字世界的智能入口。落地场景也在快速扩展，城市治理、企业运营、具身智能、医疗健康，都是高价值赛道。

对商汤而言，此次入选Gartner，意味着它不再只是传统意义上的视觉AI厂商。基于全栈AI能力，商汤率先将多模态基础模型应用于视觉AI底层技术创新。通过算力、模型、平台和场景实践的协同，商汤正在推动视觉AI从“识别”升级为“理解、规划与行动”。

方舟平台：从视觉专用模型到“通专融合”智能体

商汤方舟SenseFoundry产品平台的核心价值，在于把十余年积累的视觉AI能力与多模态基础模型深度融合——这也是大模型时代视觉AI最重要的变化之一。方舟平台将视觉专用模型转向“通专融合”的智能体范式，直击传统视觉业务面临的场景泛化难、模型训练成本高等痛点。

如今，方舟已在多个业务领域广泛使用，从客户实战场景中验证了技术价值。依托端到端智能训练闭环机制，平台实现了视觉模型的自动化研发、快速迭代与轻量化部署，大幅降低了AI落地门槛。

伴随全球智能体产业爆发，商汤方舟率先完成产品升级——将Agent技术与多模态能力结合，推出方舟数智（SenseFoundry Agents），打通全流程工具使用与业务链路。凭借多模态交互与自主规划能力，方舟从“视觉感知中台”向“数智化运营中台”全面演进。

海内外规模化落地 驱动视觉AI迈向全域智能

技术创新的价值，最终要在真实场景中得到验证。报告将昆明人工智能赋能中心项目列为创新案例研究。该项目构建了以“多模态大模型+智能视觉+大数据技术”为核心的人工智能赋能底座，整合城市视频流信息与物联网资源，打通“感知-决策-行动”全业务闭环，支撑各类政务场景的智能化落地。这个标杆成果，正是商汤技术创新与场景落地能力的最佳证明。

商汤在计算机视觉领域深耕十年，一直处于行业领先地位。Gartner报告体现了商汤在下一代视觉AI底层技术上的创新能力。同时，商汤在中国及亚太市场的长期客户基础，进一步证明它不仅是技术创新的引领者，也是一线应用的创新者和产业落地的先锋。

规模化落地：200余城、3万+园区，年调用超400亿次

依托长期产业实践不断进化的商汤方舟，目前已落地全国200余座城市，服务超3万个园区、楼宇、网点及枢纽，每年算法调用量超400亿次。业务版图覆盖城市治理、公共安全、应急管理、交通管控、企业安防、商业运营等主流场景，形成了成熟稳定的商业化落地体系。

对行业客户而言，AI的价值不仅来自技术能力本身，更来自长期稳定运行、持续优化迭代和规模化复制推广的能力。商汤十余年服务政企行业积累的复杂场景实践经验，以及覆盖项目建设、运营服务和持续升级的完整交付体系，构成了客户长期信赖的重要基础。

全球化布局：12个海外市场，客户复购率70%

立足国内成熟的技术体系与落地经验，商汤同步加快全球化布局。业务已覆盖东南亚、东北亚、中东等12个海外市场，海外客户复购率达到70%，形成了可复制、可规模化的中国AI出海范式，搭建起完整的海外生态和服务体系。进入2026年，商汤海外视觉AI业务和客户需求正加速与多模态大模型融合。这一变化意味着，视觉AI出海正在从“中国技术复制到海外”，进一步走向“基于本地场景的智能运营平台建设”。

视觉AI正迎来新一轮技术变革。此次报告的发布，进一步印证了视觉AI在生成式AI时代的发展潜力与产业价值空间。商汤过去十年沉淀的视觉AI核心技术能力与产业实践经验，正与多模态基础模型和智能体技术深度融合，持续推动视觉AI迈向新的发展周期。

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