一、研讨会基础信息

1. 参会主体：研发中心算法部、硬件部、软件平台部；产品中心工业 AI、智慧医疗、智慧城市、智能仓储、自助终端产品线负责人；市场、售前技术负责人
2. 研讨核心目标
   • 梳理 2026 国内 AI 全行业落地成熟度、市场增量、客户真实痛点
   • 对标嘉科现有边缘 AI 视觉盒子、工业机器人 / AGV、MES/WMS、医疗自助智能系统、安防行为分析设备核心产品，匹配赛道红利
   • 明确研发 2026 迭代方向、新品规划、行业定制化方案路线
   • 识别差异化竞争优势，划定重点攻坚行业、试点落地场景
3. 公司现有核心产品底座（研讨前置共识）
   科边缘AI计算盒子

硬件端

• AI 边缘计算盒子：国产 AI 芯片，多路视频实时分析，内置安全帽、区域入侵、设备异常 20 + 工业视觉算法，低功耗宽温工业级，适配工厂、园区、工地本地化推理
• 工业智能装备：AGV 搬运机器人、巡检机械手、产线质检设备、仓储堆垛智能硬件
• 智能自助终端：医疗挂号 / 缴费 / 输液监控一体机、政务 / 金融自助服务设备

软件平台端

• 工业数字中台：MES 生产追溯、WMS 智能仓储调度系统，搭载 AI 库位优化、设备预测性维护算法
• 多模态 AI 分析平台：视频 + 传感数据融合分析，支持智慧园区、工地安全生产、医疗病房智能监测
• 行业定制化软件：医疗输液 AI 监控系统、厂区安全生产管理平台、固定资产智能盘点系统

研发团队基础能力

二、2026 国内 AI 各行业落地前景分层研判（结合嘉科产品适配度）

（一）成熟落地赛道：短期高回报，公司存量产品可快速复制

1. 智能制造（工业 AI）

2. 智慧工地 / 园区 / 安防（政企基础治理）

3. 智慧医疗（基层医疗数字化）

4. 政务 / 金融自助服务

（二）高速增长赛道：2026 增量最大，需研发小幅迭代抢占市场

1. 智能仓储物流

2. 城市交通、智慧停车场

（三）中长期潜力赛道：2026 以试点布局，长期储备研发技术

1. 能源、矿山安全生产

2. 零售 AIGC、数字人营销

3. 新药研发、高端医学影像

（四）落地成熟度 + 公司适配度汇总表

三、2026 全行业 AI 落地共性痛点（研讨统一结论）

1. 客户侧痛点
   • 中小企业预算有限，拒绝千万级私有化大模型，偏好轻量化边缘硬件 + 按需订阅软件方案；
   • 行业数据孤岛严重，通用大模型不懂工业、医疗业务规则，客户优先选择行业专用轻量化算法；
   • 落地看重可量化 ROI：降安全事故、减少人工、提升仓储产能，纯演示型 AI 项目不再采购。
2. 行业竞争痛点
   • 大厂主攻云端通用大模型，硬件成本高、隐私风险高；
   • 小型算法公司仅做软件，无配套工业硬件、售后实施能力；
   • 嘉科差异化优势：边缘硬件 + 行业算法 + 配套管理软件一体化交付，软硬协同，适配中小制造、园区、基层医院客户。
3. 公司自身短板
   • 缺少轻量化行业小模型底座，算法依赖通用开源模型，行业专属识别精度仍有提升空间；
   • AGV、仓储智能体协同调度能力不足，多设备联动算法落后头部厂商；
   • 医疗赛道仅覆盖院内运营，无临床 AI 资质，赛道天花板受限。

四、基于行业前景的产品迭代与研发 2026 战略规划

（一）产品线升级规划（产品中心输出）

1. 核心产品线 1：边缘 AI 计算盒子（工业 / 安防主力硬件）
   • 迭代方向：推出二代低功耗国产芯片机型，新增多模态声纹 + 视频融合算法包；
   • 行业专属版本：工厂安全生产版、工地扬尘 / 安全帽识别版、园区周界安防版，开箱即用，降低客户部署成本；
   • 商业模式：硬件一次性销售 + 算法年度订阅，提升长期营收。
2. 核心产品线 2：工业机器人 + MES/WMS 仓储系统
   • 新增 AI 智能体调度模块：实现 AGV、机械手、堆垛机自主协同排产；
   • 迭代 AI 预测性维护模块，接入设备振动、温度传感数据，提前 72 小时预判故障；
   • 推出中小工厂轻量化 MES SaaS 版本，降低中小企业采购门槛。
3. 核心产品线 3：智慧医疗智能终端
   • 升级 AI 输液监控系统，增加多床位联动预警、移动端护士提醒；
   • 自助终端集成 AI 人脸核验、病历单据 OCR 识别，适配社区医院、乡镇卫生院批量改造。

（二）研发团队 2026 重点攻坚任务（研发中心分工）

1. 算法部：轻量化行业专用模型研发
   • 优先级 1：工业安全、仓储视觉轻量化模型，部署在边缘盒子本地推理，无需上云；
   • 优先级 2：病房人体姿态、输液状态识别多模态小模型；
   • 技术路线：放弃通用千亿大模型，聚焦1B 以内行业微调小模型，适配边缘硬件算力，兼顾精度与成本。
2. 硬件部：工业级边缘终端迭代
   • 优化散热、功耗，拓展防爆机型适配化工、矿山场景；
   • 统一硬件接口，兼容工厂传感器、医疗病房监测设备快速对接。
3. 软件平台部：AI 一体化管理中台
   • 搭建统一 AI 运维平台，实现多终端盒子、机器人、自助终端统一管理、算法远程更新；
   • 开发数字孪生轻量化模块，适配中小型工厂、仓储可视化监控。
4. 预研储备方向（长期布局）
   • 交通路侧识别算法、门店客流分析模型；
   • 多智能体自主协同调度框架，为 2027 年拓展多行业储备技术。

（三）市场落地策略（结合行业前景）

1. 主力攻坚赛道（制造 + 工地园区）
   • 打造标杆样板工厂、化工园区案例，以 “硬件 + 算法 + 运维” 打包方案投标；
   • 针对中小工厂推出万元级轻量化 AI 安全套装，快速抢占下沉市场。
2. 增量赛道（智能仓储、基层医疗）
   • 与医疗器械、仓储集成商渠道合作，批量配套终端设备；
   • 跟进各地基层医疗数字化补贴政策，推进医院自助智能设备集采。
3. 现金流基础赛道（政务金融自助）
   • 以旧设备 AI 升级改造为切入点，降低客户替换成本，稳定存量订单。
4. 规避赛道
   不投入云端通用大模型、高端医学影像、自动驾驶等高资金、高资质壁垒赛道，集中资源发挥边缘软硬一体化差异化优势。

五、研讨会统一共识与后续行动安排

1. 核心共识
   2026 国内 AI 落地核心趋势是轻量化、本地化、软硬一体化，通用大模型云端方案并非中小客户主流需求；嘉科依托边缘 AI 硬件、工业机器人、行业自助终端产品矩阵，在制造、园区、基层医疗赛道具备天然竞争优势，研发资源需集中倾斜三大核心赛道，避开大厂正面竞争。
2. 落地行动节点
   • 1 个月内：研发输出工业、医疗两套轻量化行业算法测试版本；
   • 3 个月内：二代边缘 AI 硬件完成样机测试，同步推出轻量化 MES SaaS；
   • 6 个月内：完成 3 家标杆工厂、2 家基层医院 AI 整体落地样板项目；
   • 全年：持续迭代行业专用算法包，搭建统一 AI 运维中台。
3. 风险预案
   • 行业政策变动（医疗、安全生产监管更新）：研发预留算法快速迭代接口，适配政策要求；
   • 上游芯片价格波动：多国产芯片选型储备，控制硬件生产成本；
   • 市场低价竞争：打造标准化套装，通过订阅式软件服务拉开产品附加值差距。