一、核心要点
- 极视角主营计算机视觉和大模型+Token业务，上半年大模型销售增长160-180%，获工信部揭榜挂帅任务等资质，服务100个行业、3000家政企客户。
- 极视角对标海外OpenAI、Anthropic，打造企业级大模型基建与Token聚合平台，定位类似AI电厂下游落地服务者，商业模式覆盖项目制大单、运维授权、中国版SaaS模式Token收入。
- 典型案例：中标5.2亿轨交项目，落地535个智能体，日耗Token达5亿，供电故障维修效率提升80%，智能体表现优于人工。
- 企业级智能体解决方案收入涵盖分期交付和持续运维收入，多智能体协同调度为关键环节，runtime层自研执行引擎、沙箱安全管理等能力支撑任务落地。
- 当前服务30+客户，2026年目标30+、2027年冲击80+、2028年冲击200+，政企客户触达量3000+，渗透率<1%，行业处于渗透早期。
二、业务落地要点
- 企业级智能体核心落地流程为咨询诊断与需求翻译（占项目30%工作量），再开展知识库、智能体开发等工作。
- 咨询占成本30%、知识库搭建占20%、运维迭代占15%，交付阶段占70%工作量。
- 通过沉淀共性模块搭建标准化工具层，适配客户定制化需求，模型测试建立任务测评集筛选方案。
- 解决方案收入中60%为自有产品、40%为生态产品，生态核心为智能体开发层开发者。
- Token工厂核心是通过智能体落地带动Token消耗，客户本地化部署与云端调用占比正往5:5靠拢。
三、卡点与挑战
- FDE工程师稀缺，制约跨行业客户拓展，需兼具客户需求理解、技术方案输出能力，培养难度大。
- 落地核心卡点是前期场景梳理与需求共识，其次是业务本体与数据准备，算力优化、幻觉抑制等问题已有可行解决路径。
- 万级智能体构建难点包括企业业务梳理、状态管理与安全机制、硬件资源、系统稳定性及高可用性。
四、算力与部署展望
- 当前主要调用大模型厂商算力，仅在探索符合合规的自有算力部署，核心价值在助力客户产生业务价值而非算力聚合。
- 云端部署在合规性、成本摊销、模型迭代效率上占优，本地部署优势为隐私安全但适配、维护成本高，成本差距将随合规收费收窄。
- 计划3年实现50%政企客户渗透，Token持续付费意愿高，当前以让利获客为主。
五、风险与关注
- FDE工程师稀缺，制约极视角跨行业客户拓展。
- 企业级智能体万级部署存在业务梳理、状态安全及硬件稳定性等难点。
- 行业渗透率不足1%，当前仍处渗透早期，规模化落地节奏需加速。
