在 AI 技术从 “单点能力” 向 “场景落地” 加速跃迁的关键节点，商汤科技交出了一份硬核答卷 ——日日新 V6.5 大模型与 **“悟能” 具身智能平台 ** 同步亮相，前者以 “推理能力跃升 + 运算成本降低” 重新定义多模态性能标杆，后者通过 “感知 - 决策 - 交互” 全链路赋能，让智能机器人从 “机械执行” 进化为 “主动协作”。这一组合拳不仅巩固了商汤在国内 AI 领域的领先地位，更推动行业向 “技术普惠化、应用场景化” 迈出关键一步。
一、日日新 V6.5 大模型：多模态推理再突破，让 AI 更 “懂场景” 且 “更省钱”
作为商汤大模型家族的核心迭代产品，日日新 V6.5 的升级直指企业级应用的两大痛点 ——“复杂场景推理不足” 与 “运算成本高企”，通过技术创新实现 “能力与效率” 的双重突破。
核心性能跃升：
1.多模态理解能力覆盖全场景
相较于上一代，日日新 V6.5 在文本、图像、视频、语音的跨模态推理上实现质的飞跃：
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视频分析：能从监控画面中同时识别 “工人未戴安全帽”“机器异常振动”“货物堆放倾斜” 等多重安全隐患，并按紧急程度排序；
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语音交互：在嘈杂环境（如工厂车间）中，语音指令识别准确率仍保持 98%，支持方言（如粤语、川语）与专业术语（如 “机械臂回零位”）的混合理解；
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图文联动：输入一张产品设计草图，能自动生成对应的材料清单、加工步骤说明，并预估生产成本，实现 “一图触发全流程解析”。
2.运算成本降低 30%，中小企业也能 “用得起”
通过自研的 “动态精度调度” 技术，大模型可根据任务复杂度自动调整算力分配 —— 简单任务（如文本翻译）启用轻量化模式，复杂任务（如工业质检视频分析）切换至高精度模式，在保证效果的同时，将单条推理成本降低 30%。这一优化让零售小店、中小型制造企业也能负担 AI 应用成本，加速技术普惠。
二、“悟能” 具身智能平台：让机器人从 “做动作” 到 “懂互动”
如果说日日新 V6.5 是 “AI 的大脑”，那么 “悟能” 平台就是 “让大脑指挥身体的神经中枢”。它通过整合商汤的感知算法、运动控制技术与大模型能力，让智能机器人具备 “理解环境、记住交互、灵活决策” 的核心能力，彻底告别 “按固定程序执行” 的刻板印象。
场景化应用惊艳亮相：
1.PPT 讲解机器人：不止 “翻页”，更会 “对话”
发布会上的演示堪称 “具身智能教科书级案例”：机器人手持激光笔讲解 PPT 时，不仅能根据演讲节奏自动翻页，还能记住观众的问题 —— 当有人问 “第三页的数据来源是什么”，它会精准定位到对应页面并补充 “数据来自 2024 年行业白皮书第 5 章”，甚至能回应 “这个数据和去年相比有何变化” 的延伸提问。这种 “记住上下文 + 实时检索知识” 的能力，得益于 “悟能” 平台的 “长时记忆模块” 与日日新大模型的联动。
2.从 “演示” 到 “实用”：覆盖教育、工业、服务多领域
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教育场景：化身 “智能助教”，根据学生的提问调整讲解深度（如给小学生用动画解释 “光合作用”，给高中生用化学方程式推导）；
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工业场景：在柔性制造车间，能识别不同型号零件并调整抓取力度，遇到突发状况（如零件掉落）会主动暂停并发出提醒；
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服务场景：在展会中引导观众时，可根据对方的停留时间判断兴趣点，主动推送更详细的产品信息。
这些应用的核心在于 “悟能” 平台的 “场景自适应” 能力 —— 无需针对每个场景重新编程，机器人能通过学习快速适配新环境。
三、技术与商业的双向奔赴：商汤引领 AI “落地革命”
商汤科技的此次发布，并非单纯的技术炫技，而是基于对行业需求的深刻理解 —— 企业需要的不是 “实验室里的 AI”，而是 “能解决实际问题的工具”。日日新 V6.5 与 “悟能” 平台的组合，恰好构建了 “从算法到应用” 的完整闭环：
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对企业而言：无需自建 AI 团队，通过调用日日新大模型 API + 部署 “悟能” 平台的标准化机器人，即可快速落地智能应用（如零售门店的导购机器人、工厂的巡检机器人）；
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对行业而言：商汤的技术路径为 “具身智能” 树立了标杆 —— 强调 “感知 - 决策 - 执行” 的一体化，而非孤立优化某一环节；
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对用户而言：AI 不再是 “冰冷的工具”，而是能在工作中 “协作对话”、生活中 “贴心服务” 的伙伴，正如徐立所言：“科技的终极目标是与人类生活深度融合。”
结语：AI 进入 “场景定义技术” 的新阶段
商汤科技的双重磅发布，标志着 AI 发展已从 “技术驱动” 转向 “场景驱动”—— 大模型的迭代围绕企业成本与效率需求，具身智能的突破聚焦真实交互体验。随着日日新 6.5 与 “悟能” 平台的落地，我们有理由期待：在工厂车间，机器人能与工人无缝协作；在校园课堂，智能助教能因材施教；在零售门店，导购机器人能记住每个顾客的偏好。商汤正以 “技术创新 + 场景落地” 的双轮驱动，引领 AI 从 “实验室” 走向 “千行百业”，真正成为推动产业升级的核心动力。
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7月28日 
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