视觉 AI 已进入新一轮技术范式变革。

近日，Gartner发布视觉AI专题报告《Emerging Tech: AI Vendor Race: Tech Innovators Shaping AI Vision Intelligence Solutions》（下称“报告”），聚焦生成式AI对计算机视觉市场的重构，报告认为，下一代视觉智能的关键方向，是将传统计算机视觉能力与多模态基础模型、空间模型和边缘原生架构结合，从而实现更强的语义理解、实时推理和高可靠部署。

在此全球趋势下，报告列出了12家2026年生成式人工智能（GenAI）计算机视觉领域的技术创新者。其中，商汤成功入选“前沿技术创新者”类别，也是该维度中仅有的两家中国厂商。

此份认可，是商汤科技继斩获IDC中国视觉AI市场十连冠之后，再度收获的全球认可。对商汤科技而言，这标志着商汤不仅是视觉AI市场的领跑者，更是率先推动视觉AI向具备“感知-理解-规划-执行”能力的视觉智能体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，始终参与并推动关键技术方向的演进。

过去十年，计算机视觉的核心价值主要体现在“看见”和“看懂”。随着生成式 AI 、空间智能快速发展，全球视觉AI市场正在被重塑，其价值边界早已突破传统单一的图像、视频智能化分析范畴，逐步进化为连接物理世界与数字世界的智能入口，加速落地于城市治理、企业运营、具身智能和医疗健康等高价值场景。

对商汤而言，此次入选Gartner研究报告代表着商汤并不只是传统意义上的视觉AI厂商，而是基于全栈AI能力，率先推动将多模态基模型应用于视觉AI底层技术创新的代表性企业之一。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”。

商汤方舟 SenseFoundry 产品平台的价值，在于将十余年积累的视觉AI能力与多模态基础模型能力深度融合，这也是大模型时代视觉AI最重要的变化之一。商汤方舟将视觉专用模型转向“通专融合”的智能体范式，着力解决传统视觉业务所面临的场景泛化低、模型训练成本高等问题。目前已在多业务领域的场景广泛使用，从客户实战化场景中验证了技术价值。依托端到端智能训练闭环机制，平台实现视觉模型自动化研发、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能力升级，将Agent技术与多模态能力相结合，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，实现从“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入创新案例研究。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深度落地。此标杆成果正是商汤保持技术创新与场景落地能力的集中体现。

商汤在计算机视觉领域深耕十年，一直处于行业领先地位，如果说 Gartner 报告体现了商汤在下一代视觉AI底层技术方向上的创新能力，那么商汤在中国及亚太市场的长期客户基础，则进一步证明其不仅是底层技术创新者，也是一线应用创新者和产业落地先锋。

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。业务版图贯穿城市治理、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，形成成熟稳定的商业化落地体系。对于行业客户而言，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所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。

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步伐，业务已覆盖东南亚、东北亚、中东等地12个海外市场，实现70%的海外客户复购率，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。