极视角Token工厂与企业级智能体实践会议纪要

发布时间：2026-08-06 一、核心要点 1. 本次为国泰海通证券针对签约客户举办的电话会议，邀请AI计算机视觉解决方案提供商极视角高管分享业务实践 2. 极视角主营计算机视觉（第一曲线，年增速30%）、大模型+Token（第二曲线）业务，上半年大模型销售增长160-180%，经营性现金转正，获工信部揭榜挂帅任务（唯一验收成功）、山东重点大模型项目等资质，服务100个行业、3000家政企客户 3. 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，业务含Token工厂、企业级智能体FDE，商业模式覆盖项目制大单（千万至2亿）、运维授权、中国版SaaS模式Token收入 4. 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 5. 企业级智能体解决方案收入涵盖对应潜在需求的分期交付，持续运维收入源于知识库、数据库更新迭代；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、可审计可追溯等能力支撑单/多智能体任务落地 6. 当前服务30+客户，2026年客户量目标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 1. 企业级智能体核心落地流程为：先做咨询诊断与需求翻译，该环节占项目30%工作量，需对接客户、行业咨询公司等梳理需求，再开展知识库、智能体开发等后续工作 2. 企业级智能体项目中，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 3. 通过抽取项目共性模块，沉淀连接器、技能等组件，搭建标准化工具层支撑复制，同时适配客户定制化需求，模型测试建立任务测评集筛选性价比方案 4. 业务数据方面，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 5. 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 1. FDE（需求翻译与落地）工程师稀缺，这类人才需兼具客户需求理解、技术方案输出能力，培养难度大，制约跨行业客户拓展 2. 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、幻觉抑制等多为工程化问题，已有可行解决路径，后期可通过切云端、扩充算力应对 3. 万级智能体构建难点包括：企业业务梳理与需求定义的先决条件、智能体量增后的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 1. 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，认为核心价值在助力客户产生业务价值而非算力聚合 2. 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 3. 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 1. FDE工程师稀缺，制约极视角跨行业客户拓展2. 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3. 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