湾区AI共建说
AI驶入产业实践深水区。
10月16日，粤港澳大湾区（885521）生成式人工智能（885728）安全发展联合实验室成果发布会将在广州举行，南方都市报、南都大数据研究院与多家备案大模型企业负责人深度对话，聆听湾区AI共建者的一线思考。
AI这个赛道上，广东一批企业主体正走出差异化路径。他们依托广东雄厚的产业基础和丰富的应用场景，立足行业深耕垂域，探索软硬件一体的AI落地模式，成效不断显现。视源股份（002841）正是其中代表。
2024年3月，视源股份（002841）CVTE大模型完成网信部门生成式人工智能（885728）服务备案，并孵化出希沃教学大模型、领效智会大模型两大垂直场景大模型。
10月10日，视源股份（002841）党委书记、首席战略资源官段宇在接受南方都市报、南都大数据研究院时表示，广东是AI技术走向实体化、规模化的沃土。粤港澳大湾区（885521）生成式人工智能（885728）安全发展联合实验室(以下简称“联合实验室”)搭建起“政产学研用”多方协同的创新治理联合体，期待依托联合实验室的平台，把企业垂类实践转化为行业普惠资源。
AI已深入教学、会议工作流程
“做AI，不追风口，从自己的场景出发，解决实际问题。”
“安全设计做好了，反而能换来更好的体验和更优的成本。”
南方都市报(以下简称“南都”)：视源在AI发展上有哪些特色实践与做法？
段宇：视源做AI，出发点一直比较朴素：不追风口，从自己的场景出发，解决实际问题。公司2005年在广州成立，二十年来主要做液晶显示主控板卡和交互智能平板，目前产品每天在约300万间教室、95万间会议室里被使用。AI对视源来说不是另起炉灶的新赛道，而是让这些硬件变得更好用的手段。
路径上，“AI+交互显示”是核心。公司自研的CVTE大模型已完成国家网信办生成式人工智能（885728）服务备案，之后相继发布了面向教育场景的希沃教学大模型和面向会议场景的领效智会大模型。以希沃教学大模型为例，训练语料来自希沃白板多年积累的教材、教案和课件，超过2200亿token；落地时我们采用“通专融合”的架构：垂类模型负责教学场景的精准理解，同时接入DeepSeek、豆包、千问等通用大模型补足基础能力，整体系统能在教室本地算力上运行，数据不出校园。
从结果看，希沃AI备课累计激活用户超过100万，课堂智能反馈系统在全国建成19个重点应用示范区，希沃魔方数字基座覆盖超过1万所学校；2025年底我们又发布了新一代AI教学伙伴“希沃超能小希”，把教、学、研、管、评的AI能力整合到一起。这些数字想说明的是：AI在视源不是演示品，已经进入了教师和企业用户每天的工作流程。
南都：视源在推进端云协同AI落地过程中，有哪些方法实现产品体验、硬件成本与数据安全（885942）三者之间的科学协同？
段宇：我们从工程实践里摸索出来，核心是“通专融合、分级部署”。
体验上，教师和用户对响应速度和隐私都很敏感。我们把高频、低延迟的任务，比如课堂行为识别、板书分析，放在端侧，用自研垂类模型在本地算力上运行，不联网也能用；复杂一些的推理和生成任务再调用云端通用大模型。这样体验不打折扣，数据也留在本地。
成本上，端侧算力确实是增量投入，我们靠软硬一体来摊薄。视源自研板卡和整机，板卡年出货以千万片计，可以把端侧AI算力做进标准硬件里，而不是让学校和企业额外购置服务器。同时我们持续推动本地化、国产化方案，降低对单一算力供给的依赖。
安全上，先做数据分级：涉及未成年人、涉及企业经营的数据一律本地处理；上云的通用语料经过脱敏和合规审查。三者的关系，我们的体会是不矛盾——安全设计做好了，反而能换来更好的体验和更优的成本。
20年扎根广州：广东制造给AI发展底气
“从想法到样机、从样机到量产的距离，在广东是最短的。”
“规模化商用是从真实使用里长出来的，不是规划出来的。”
南都：站在视源扎根广州做软硬件一体化AI落地的实践视角，如何评价广东当前AI发展土壤？
段宇：视源对这片土壤的感受很直接。广东发展AI最大的底气，是制造业和电子信息产业的家底。拿我们熟悉的显示行业来说，从主控板卡、面板、整机到供应链配套，在大湾区半径内基本都能找齐。对做软硬件一体的AI产品而言，这一点很关键：从想法到样机、从样机到量产的距离，在广东是最短的。
其次是场景。广东是制造业大省，教育、办公等民生场景也足够密集。省里已分批发布“人工智能（885728）+”应用场景清单，并在全国率先出台人工智能（885728）赋能制造业高质量发展的行动方案。对企业来说，场景开放意味着技术有地方试、试了有人用、用了能迭代，规模化商用是从真实使用里长出来的，不是规划出来的。
我们自己是受益者，也是见证者。可以说，视源所有AI产品从研发到量产，都没有离开过广东的产业链。
南都：广东是垂直AI场景应用大省，在鼓励AI深度赋能和守住安全底线的双向诉求下，企业应当承担怎样的责任？
段宇：教育和办公是两个比较特殊的场景——教育面对的是老师和未成年人，会议场景里是企业经营信息。我们理解的企业责任主要有四条。
第一，合规先行。生成式AI服务备案、未成年人网络保护、数据分类分级，这些要求不能等监管来推，企业要自己做在前面。视源的大模型产品都是先完成备案再上线。
第二，把安全做成产品能力，而不是成本负担。比如我们的课堂智能反馈系统，分析在教室本地完成，数据不上云，这既是安全设计，也是产品竞争力。
第三，对AI能力有一说一。教育产品尤其不能制造焦虑，不能替代教师做超出能力边界的教学决策，宣传上也不夸大。
第四，带动行业。龙头企业的安全体系、测试方法，应该通过联合实验室这样的平台开放给行业，特别是中小企业。
龙头企业当好供给者、试验田、分享者
“把龙头企业的积累变成行业公共品，靠企业单方面‘开放’是不够的，需要联合实验室这样的机制来做转化。”
南都：作为联合实验室理事单位，视源计划以怎样的参与模式投入联合实验室建设？
段宇：联合实验室是“政产学研用”多方协同的创新治理联合体，目标是服务企业发展、推动产业落地、加强安全监管。视源“技术深耕+场景落地”的路子与联合实验室的定位是契合的。
我们的参与大致是三个角色：
一是场景和数据这一侧的供给者。我们在教育、办公两大垂直场景深耕多年，希沃教学大模型在训练和迭代中积累了完整的垂类数据治理经验，可以支撑实验室在行业安全发展标准制定、语料库建设等方面的工作。
二是端侧落地的试验田。实验室的成果最终要经得起真实产品和真实用户的检验。我们的交互硬件覆盖了数百万间教室和会议室，用户规模大、场景真实，是合适的验证环境。
三是安全合规实践的分享者。CVTE大模型完成备案走过全流程，我们在内容安全、数据安全（885942）上建立的机制，愿意拿出来与同行交流。
南都：是否考虑过把企业积累的行业数据经验、端侧部署能力转化为行业普惠资源，助力湾区硬件与AI中小企业降低落地门槛？
段宇：把龙头企业的积累变成行业公共品，靠企业单方面“开放”是不够的，需要联合实验室这样的机制来做转化。
数据经验上，我们愿意把教育、办公垂类数据的治理方法，包括怎么标注、怎么脱敏、怎么评估质量，贡献出来，参与共建高质量行业数据集，让缺少数据积累的中小企业有一个像样的起点。
端侧部署上，让大模型跑进成本可控的终端是我们的长项。可以依托“AI+交互硬件”的工程能力，形成软硬一体的参考方案和开发工具，再借助联合实验室的赋能咨询平台做对接，帮助湾区的硬件和AI中小企业缩短“最后一公里”。
合规上，备案和安全评估对中小企业确实是门槛。视源愿意分享备案实践中的流程经验、测试方法，参与行业安全标准制定，让合规从每家企业独自摸索，变成有章可循。
南方都市报(nddaily)报道
出品：南都大数据研究院
采写：南都N视频记者张雨亭
