据旷视MEGVII消息，7月10日，旷视科技（002516）董事长兼CEO赵康在郑州举行的光合组织2026智能计算应用大会上表示，AI在物理世界落地的真正挑战是实现技术与市场的精准匹配（TMF），并披露了旷视智能体在安全生产等领域的工业化实践，以及联合海光信息（688041）实现方案性能整体提升150%的合作成果。
赵康指出，大模型转向物理世界时，面临用户从“要答案”转向“要结果”、多模态数据带来更高推理成本、技术须与场景价值深度咬合三大趋势。旷视的路径是利用自研感知硬件、大模型及大小模型协同，将物理信号转化为能自主感知、决策、执行的智能体，他强调，“工业化”意味着能批量复制、稳定交付且成本可控。
在平台层面，赵康重点介绍了全新智能体应用与管理平台，其核心理念是打造集自主感知、记忆、决策、执行和进化于一体的智能体，推动AI从“视觉感知”向“业务闭环”演进。他特别强调，交付只是起点，通过持续的数据回流与模型迭代，智能体可实现自进化，越用越贴合场景。
在安全生产场景中，旷视已实现多项智能体闭环落地：SOP自动执行Agent能将安全规程转化为自动规则，实现从告警到超时升级的全流程闭环；全程监控Agent可对危险作业进行实时SOP合规检查；多模态风险研判融合视觉、物联传感器（885946）及DCS工艺数据以提升精准度；工业质检智能体则能完成从缺陷检测、自动分级到触发工艺分析的完整质检闭环。
算力方面，赵康认为物理世界AI要求“量质双升”。旷视与海光深度合作，基于海光DCU在推理性能、CUDA生态兼容性及国产化自主可控等优势，展开端到端联合优化。目前，旷视自研视觉基座模型在海光深算三号上推理性能提升30%，视觉小模型适配成本降低70%且推理性能提升15%，联合方案性能整体提升150%。他以安全生产智能体举例说，以往一个数字员工可同时跑4个施工任务，现在则可同时兼顾10个。
未来，旷视希望与海光形成从“算力底座”到“智能体应用”再到“行业场景”的一体化框架，实现产业化规模复制。
原文：旷视赵康：TMF决定物理世界AI场景的纵深（来源：旷视MEGVII）
