【环球网科技综合报道】今年WAIC展馆里，机器人是最吸睛的角色之一。它们搬运、装配、协作，但是，当AI离开数字空间，进入物理世界，它如何理解周围正在发生的变化？

在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC2026）期间，深圳海清智元科技股份有限公司执行董事、董事会秘书兼副总经理柴剑提出，“好的感知，是好的执行的必要条件。”

WAIC现场，一台搭载海清智元多光谱AI超视域感知模组的机器狗，直观呈现了感知智能技术在产业中的作用。

机器狗让智能设备能够进入更复杂的现场，多光谱AI超视域感知模组则帮助它获取不同波段中的物理信号。一个解决“可以去哪里”，一个解决“看到了什么”。

据介绍，多光谱AI把不同波段中的线索结合起来，帮助系统获得普通可见光画面之外的信息，并将其转化为可供研判的早期风险线索。

以数据中心为例，一个设备连接点从外观上看可能没有异常，红外信息却可能显示温度正在抬升，紫外信息也可能捕捉到异常放电产生的光信号。结合可见光提供的设备状态和现场环境，工程人员可以获得更多排查依据，更早关注连接松动、电源老化或器件异常等隐患。

这也是多光谱AI的感知价值：让风险管理从“事后发现”推进到“事前预警”。

通用模型可以提供基础能力，但真正进入产业现场，还要理解行业知识、适配现场设备、处理不同环境中的信号，并保证产品能够长期稳定运行。很多AI方案面临的困难，并不是缺少一次漂亮的演示，而是无法持续解决同一个真实问题。

因此，柴剑提出：“不贪大而全，做好小而美。”

这里的“小”，指的是聚焦。企业不必追逐所有AI热点，而应选择有真实需求、能够形成专业积累的细分领域，把技术、产品和工程能力反复做深。

一项技术首先要走出实验室，成为能够稳定交付的产品；随后要形成可持续的业务；再往后，还要经受充分的市场竞争。柴剑借用产业创新理论，将这三个阶段概括为“魔鬼之河”“死亡之谷”和“达尔文之海”。

柴剑表示，未来海清智元将继续深耕多光谱AI，围绕数据中心、电力系统、能源设施等高价值场景，持续提升产品的稳定性、适配性和工程化能力，拓展物理世界感知边界，让不可见风险被更早识别。（青山）