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第三届中国国际MLED显示暨CPO光互联产业发展大会
联合主办单位：
元旭半导体科技（天津）有限公司
天津巽霖科技有限公司
青禾晶元半导体科技（集团）股份有限公司
天开孚莱感知（天津）半导体有限公司
承办单位：JM Insights
大会时间：2026年12月8-9日
大会地点：中国·天津赛象大酒店
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2026年，LED显控行业的竞争逻辑正在被重写。过去比拼的是带载像素数、接口密度与同步精度，如今衡量一家显控企业价值的标准，多了两个更硬核的维度，一是AI能否让屏幕“会思考”，二是算力能否从成本项变成增长项。
卡莱特在这一年的动作，恰好构成了一个值得拆解的样本。它没有停留在给显控产品做“AI功能加法”，而是沿着“端侧智能—算力调度—生态卡位”的路径，把AI算力本身做成了第二条产品线。公司联合创始人何志民将这一转向概括为“以核心技术为引擎，将AI深度融入产品与血脉，开启以AI算力为基座的第二增长曲线”。
显控的AI化，走到了“注入思考力”的节点
卡莱特在2026年密集迭代的旗舰产品，透露出一条清晰的信号，AI不再只是画质后处理里的一个滤镜，而是开始承担实时决策的角色。最具代表性的产品是U9 Max视频拼接器，它内置了昇腾AI算力模组。何志民对这一设计的解释很直接，“这相当于为传统的拼控处理器注入了‘思考力’”。在他描述的图景里，U9 Max的价值不在于带载了多少路信号，而在于让视频处理“从被动拼接走向主动认知”，设备能根据输入信号的内容特征主动调整处理策略，而不是机械地执行预设参数。
这一思路在其他产品线上同步展开。U6 Max与U3 Max在ISLE 2026上摘得“首发新品奖”，U3 Max单机最大带载达到7800万像素，U20 Max则将8K、5G与光口传输做了一体化整合。A系列新增的A800以16网口和880万像素带载能力切入大规模商显的集中管控场景。从旗舰拼控到分布式系统，AI超分与AI MEMC被嵌入到信号链的多个环节。何志民在阐述AI对专业视频领域的改造时提到，深度学习算法被用于对视频信号进行实时分析与处理，提升的是图像增强能力、编码效率与智能调度性能这一整条链路，而不只是某一个画质点。
更具场景突破意味的是端侧AI的落地。AI100智能审核设备可以在局域网内离线完成图像、文字、人脸的多模态识别，自动拦截违规内容。何志民将其角色定位为“智慧守门人”，强调它解决的是传统人工巡检在效率和覆盖面上的结构性短板。在会议场景，AI会议智能体则承担起语音控制、纪要自动生成乃至思维导图输出的角色。何志民对AI渗透路径的判断是分层递进的，先在画质与拼控上完成基础能力的替换，再向内容安全和会议协作等场景延伸，最终让AI成为显控设备默认的运行方式而非附加选项。
算力不再是“外挂”，络书智算补上了最关键的一块拼图
如果说显控产品的AI化是“用算力”，那么卡莱特2026年在算力侧布的局，则是“管算力、调度算力”。通过子公司络书智算，卡莱特切入了国产AI算力的优化调度赛道。何志民曾向新华网表示，卡莱特在这一方向上“已取得重要突破”，依托FPGA算力卡与昇腾推理芯片的技术优势，构建的是从算力调度到AI应用的全链路解决方案，而不是单点的硬件或软件。
这一布局的核心抓手是自主研发的LuoSS算衡调度平台。何志民将其功能描述为“连接底层算力与上层应用的桥梁”，落点是两个可量化的指标，提升算力利用率、降低运维成本。2026年上半年，卡莱特联合中国电信交付了全国教育科研领域首个384超节点算力集群项目，提供涵盖算力调度管理、模型开发训练、大模型部署推理的全套智算平台软件，LuoSS兼容PyTorch、TensorFlow、MindSpore等主流框架，并支持无代码模型训练与LoRA微调。同期，公司获得昇腾APN钻石部件伙伴授牌，在国产AI算力生态中的卡位获得了官方层面的确认。
基于这一生态位，卡莱特的产品线向算力硬件延伸，发布了搭载昇腾Atlas 300I A2的LS910国产信创大模型推理服务器，并完成了DeepSeek V4在昇腾平台上的部署与调度优化。何志民在描述这条业务线的逻辑时，用的不是“跨界”这个词，而是强调算力调度与显控主业共享同一套底层技术判断，FPGA和昇腾芯片上的积累让络书智算的切入具备技术连续性，而非从零开始的冒险。
“显控+算力”双引擎，成色如何检验
从2026年上半年的业绩来看，AI算力业务的战略价值已经开始在财务层面留下痕迹。公司实现营业收入3.17亿元，同比增长16.16%；归母净利润1253.78万元，同比增长55.11%；扣非净利润更是同比大增143.75%。海外收入同比增长60.65%，外销占比提升至16.87%，说明显控主业在AI化升级的拉动下正在修复竞争力。经营活动现金流净额达到1.72亿元，已超过2025年全年水平，为算力新业务的持续投入提供了财务缓冲。
何志民对这一阶段的定位始终保持着一种工程化的克制。他把第二增长曲线的根基落在“AI算力为基座”上，而非渲染算力业务的短期爆发力。这意味着评价标准应该看调度平台能否从教育科研的首个标杆项目走向可复制的场景化交付，看“昇腾钻石伙伴”的生态身份能否沉淀为稳定的订单结构，而不是用显控业务的增速去简单对标算力业务的早期数据。
一个值得持续观察的切面在于，当显控设备本身开始内置AI算力模组，当调度平台开始管理超节点集群，卡莱特实际上在把“屏幕背后的智能”和“支撑智能的算力”收束到同一个技术栈里。何志民所描述的那条路径，终点不是多卖几台推理服务器或多几块拼接器，而是让算力调度能力和显控处理能力在同一个体系内互为杠杆。这条路如果走通，它卖出的将是一套从信号处理到模型推理的闭环能力，而单一产品参数在这个叙事里的权重，会变得越来越轻。
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