《星岛》记者 曹安浔 广州报道

顶着“多光谱AI第一股”光环的海清智元（01392.HK），在本届WAIC（世界人工智能大会）期间吸引了不少投资人和企业的关注。此时距离其登陆港股尚不足一月，市场对其上市首日暴涨270%、获4400亿港元认购资金追捧的狂热景象依然记忆犹新。

但资本市场的喧嚣之外，真正支撑起这份“第一股”含金量的，是物理AI在真实世界中扎下的根基。

作为物理感知AI赛道的重要一环，多光谱AI正迎来前所未有的时代机遇。随着AI加速渗透至数据中心、电力、新能源和工业空间，这些高价值场景对安全监测与状态感知提出了更严苛的需求，也催生了多光谱AI从“概念验证”向“规模化落地”的跃迁。

而海清智元啃的，就是这个硬骨头。

海清智元执行董事、董事会秘书兼副总经理柴剑在本届WAIC期间对《星岛》等媒体表示，“当AI从数字世界走向真实场景，首先要解决的是能否更加丰富、准确、及时地感知物理状态。”

柴剑认为，很多风险并非突然出现，而是在温度、放电、火焰和设备状态的持续变化中留下早期信号。如何让这些信号被机器理解，是AI进入行业现场后需要解决的基础问题。

守在物理AI入口

随着AI从云端走到端侧并进入数据中心、电力、新能源和工业场景，它面对的第一个问题不再只是“能不能生成”，而是“能不能准确感知现场”。

柴剑将当前AI应用分为云端数字AI和端侧物理AI两大流派。前者依托数字语料生成文本、图像等虚拟内容，扎根云端、服务数字场景，后者则依靠端侧设备感知真实物理世界，落地实体场景、支撑现实决策，也是当下物理 AI 产业迭代的核心方向。

相比于更早爆火的云端AI，端侧AI在今年迎来了前所未有的战略聚焦，备受政府、资本与产业界的青睐。

有产业观察者指出，对于摄像头、汽车、机器人这类长期运行、持续产生数据的设备来说，端侧AI不只是更保护隐私、响应更快，它在商业上也往往更划算。

但端侧AI应用到真实世界要解决的第一关，便是真实世界的设备状态、环境变化和风险演进往往难以重现，感知信息一旦出现偏差，可能影响后续判断，甚至带来现实风险。

海清智元就是在解决这个问题。

相比传统摄像头主要记录可见光画面，多光谱AI将机器的感知范围扩展到红外、紫外等更多波段：红外信息可以呈现温度变化和局部过热，紫外信息可以提供异常放电、火焰等肉眼不易识别的光信号，可见光则提供设备对象、位置和现场环境。

多波段信息相互印证，帮助系统识别人眼和普通摄像头难以发现的早期风险。

数据中心也是多光谱AI重点应用场景之一。

有业内人士表示，随着数据中心和算力中心的设备密度、能耗和电气连接复杂度不断提升，对连续运行和稳定性的要求也随之提高，安全管理不能只关注最终是否出现烟火，还需要监测服务器机柜、低压配电柜、UPS电池柜、空调柜以及通道、出风口和设备间等不同位置的状态变化。

柴剑也介绍称，针对不同空间和观察距离，多光谱AI产品可以采用多种部署方式：在机柜、配电柜等有限空间内部部署卡片式终端，近距离观察局部状态；在机房、通道、出入口和设备间等开放区域部署固定式的多光谱感知终端，覆盖约50平米的空间范围；也可以将多光谱感知模组搭载在机器人上，覆盖柜体底部、背部及其他固定设备不易观察的位置。

不同终端采集的信息汇聚分析，形成“柜内贴近感知—空间区域覆盖—移动巡检补盲”的三层感知防护体系。

值得一提的是，《星岛》注意到一台搭载海清智元多光谱AI超视域感知模组的机器狗出现在世博展览馆。

有业内人士向《星岛》表示，“机器狗可以让智能设备能够进入更复杂的现场，现在机器狗做安全巡检很普遍，但往往没有多光谱AI能力，如果搭载了多光谱AI能力，就能获取不同波段的物理信号，可以更好地看到潜在风险，从而在电力巡检、工业巡检等领域得到应用。”

柴剑也表示，多光谱AI的价值是为既有视频、消防和运维体系增加更早期、更连续的观察维度，为后续研判和处置提供更多风险线索。

垂直AI产业化

在“看见不可见”的物理AI赛道上，海清智元提供了一个极具参考价值的产业化样本。

这家由安防老兵周波于2013年成立的企业，多年来持续推动多光谱技术与人工智能的融合应用，并于今年6月在香港联合交易所主板上市。

根据招股书披露的数据，海清智元2023至2025财年的营业收入从1.17亿元上升至6.69亿元，复合年增长率高达138.9%。

弗若斯特沙利文数据显示，按2025年收入计，海清智元在中国多光谱AI公司中排名第一，市场份额为3.3%；在多光谱AI大模型服务领域位居全国第一，市场份额达23%。

然而，比营收规模更值得关注的，是其商业模式的换挡。

招股书显示，2025年海清智元多光谱AI大模型服务收入占比已从上一年度的21.8%大幅提升至53.1%，超越硬件成为第一大收入来源。

这意味着，海清智元开始从“卖硬件”转向“卖AI大模型服务”，它的打法也印证了垂直AI的生存法则。

柴剑表示，垂直AI的发展不能一味追求大而全，而要保持聚焦，在边界清晰的场景中持续积累产品能力、工程经验和行业知识，避免研发需求无限蔓延。

对于上市的感想，柴剑认为，上市不是技术探索的终点。对于一家科技企业而言，真正的长期价值仍然来自对具体需求的理解，以及研发、产品、制造、交付和服务能力的持续积累。

当物理AI走进真实世界，它不再仅仅是停留在云端和PPT里的概念，而是化身为洞察工业与城市隐秘角落的“超级慧眼”。

在算力中心热分布的毫厘之间，在电力线路绝缘老化的无声预警中，AI技术正以超越人眼的感知维度，将传统的“被动救火”彻底扭转为“主动预防”。

海清智元也向《星岛》表示，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，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。

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