1、多光谱AI定义
多光谱AI技术指将包括紫外线、红外线及可见光在内的多光谱信号採集与感知、光谱建模及智慧计算整合为统一的系统。其可实现从数据採集到初步推理的端侧闭环处理，具备超宽光谱感测及高灵敏度特性，同时支援基于云端的集中化模型训练、数据聚合与远端优化服务。
该技术具备「感算一体化、当地语系化决策、低功耗、高安全性」等特点，广泛应用于消防安全、工业危害预防等複杂场景。围绕多样化业务需求，已形成「模组、大模型服务、感知终端」三种商业模式，实现从演算法到产品的闭环交付。
2、多光谱AI的商业模式
多光谱AI模组：嵌入式AI视觉模组专注于採集红外、紫外及可见光等多光谱波段信息，可实现多光谱数据同步採集，克服传统可见光成像的感知局限。模组通过集成AI演算法，实现多波段数据融合与分析，在複杂环境中实现高维感知与端侧决策，广泛用于需要精准识别材料成分、温度变化及隐藏缺陷等信息的精细化场景。
‧多光谱AI大模型服务：多光谱AI大模型服务整合多光谱数据与领域专用AI，可支持训练、压缩及安全端侧部署。基于统一架构构建，该服务实现跨波段成像、分析及高效的局部推理，适应泛安全领域的複杂需求。该服务的主要目标客户包括AI硬件设备製造商、行业解决方案集成商及企业客户，彼等对定製化场景专用算法存在需求，且对私有域数据需求较高。大模型服务提供商通过整合其自有多模态数据或客户私有数据，为企业提供场景专用模型定製及轻量化端侧部署服务。
多光谱AI感知终端：多光谱AI感知终端是集成光谱成像与AI算法的智能终端设备，能够採集多光谱波段数据，从而提升对物体特性的感知与理解。其结合光学组件、传感器、本地存储及AI处理能力，实现端侧成像、分析、识别及推理。其主要目标客户为行业解决方案集成商和企业客户。多光谱AI公司直接售卖软硬一体形式的前端感知设备，具备端侧感算一体能力。
多光谱AI较可视化视觉的核心价值包括：
丰富的数据维度：多光谱成像能够获取物体在多个光谱波段的信息，如红外、紫外及可见光等，相比传统单光谱成像，能捕捉到更全面、更细緻的光谱特徵，结合AI深度学习演算法则可以对光谱数据进行高效处理和分析。
高精度识别：结合多光谱数据和AI演算法，可以实现对物体的高精度识别。2024年，在泛安全领域，AI多光谱火灾预警平台通过紫外光、红外热成像、可见光进行多光谱监测，提前10–20分钟锁定火苗、电弧、高温突变等早期隐患，误报率降低90% 。
实时响应能力：如火灾预警平台的早期侦测能力所示，多光谱数据与AI相结合可快速进行分析与决策。这为医疗及工业监控领域的时间敏感应用提供支援。
3、多光谱AI产业链分析
多光谱AI的产业链涵盖上游核心材料与关键零部件供应商、中游提供各种多光谱AI技术服务的多光谱公司，以及下游行业应用，各环节紧密协作。
上游为设备及平台软件提供关键组件，包括精密机械部件、图像传感器、光学元件、成像模块、计算单元及AI晶片。
中游由多光谱AI技术企业构成，该等企业主要提供针对各类客户需求定製的技术服务，包括多光谱AI模组、多光谱感知终端、多光谱AI算法及大模型服务。
下游涵盖多光谱AI的主要应用场景，如火灾检测、食品质量管理、皮肤诊断及具身智慧，服务对象为AI硬件设备製造商、行业解决方案集成商及企业客户等关键客户群体。
随著多光谱AI在泛安全等领域的广泛应用，行业正
4、多光谱AI市场规模
近年来，多光谱AI行业市场持续增长。多光谱AI市场由2020年的人民币63亿元增长至2024年的人民币135亿元，期间複合年增长率达21.1%。受技术进步推动，预计这一势头将进一步加速，市场规模预计将由2025年的人民币200亿元飙升至2029年的人民币588亿元，複合年增长率达31.0%。
多光谱AI模组行业市场由2020年的人民币25亿元增长至2024年的人民币45亿元，期间複合年增长率达16.0%。受技术进步推动，预计这一势头将加速，市场规模预计将由2025年的人民币55亿元飙升至2029年的人民币153亿元，複合年增长率达29.0%。
多光谱AI大模型服务市场快速发展，由2020年的人民币28亿元增长至2024年的人民币97亿元，期间複合年增长率达35.7%。受技术进步推动，预计这一势头将进一步加速，市场规模预计将由2025年的人民币16亿元飙升至2029年的人民币60亿元，複合年增长率达40.3%。
受AI技术进步及泛安全需求扩大的推动，多光谱AI感知终端市场由2020年的人民币35亿元增长至2024年的人民币80亿元，期间複合年增长率达23.0%。随著下游应用场景逐渐拓宽，预计这一势头将进一步加速，市场规模预计将由2025年的人民币129亿元飙升至2029年的人民币375亿元，複合年增长率达30.6% 。
5、多光谱AI行业驱动因素与发展趋势
综合技术能力将成核心竞争优势：多光谱AI从早期的模块化、分段式产品模式，转向具备系统集成、平台化能力的全链条模式。具备嵌入式模组、大模型及集成硬体终端全链条能力的製造商在交付形式上更具灵活性、客户覆盖面更广且技术解决方案整体性更强，凭藉平台化及一体化交付，其在未来行业竞争中将具备独特优势。
算力小型化：核心在于以更低成本、更小算力需求实现更好的应用效果。例如，头部製造商通过底层C语言优化和任务分解能力，将冗馀画面剔除，避免无效计算，从而显著降低算力需求。
感知能力将不断拓展，实现更高维度、更複杂环境下的资讯获取与理解：感知能力将成为AI系统进化的关键驱动力，从「二维图像」走向「多波段、多模态、高维度」感知，实现对物理世界的更深层理解。多光谱AI通过融合近红外、短波红外、可见光等多源信息，结合感算一体架构实现端侧高效推理，突破传统视觉限制。
实时与泛化能力的提升：随著技术的不断进步，多光谱AI大模型服务将具备更强的即时处理与泛安全能力。在实际应用中，快速回应和准确处理来自複杂场景的资料是多光谱AI大模型服务的关键。提升即时性可以使其更好地满足即时监控、线上决策等场景的需求，扩大其适用范围。例如，以「安全」为边界，可横向拓展至智慧城市中的城市安全、智慧家居中的家庭安全以及食品检测中的食品安全等多类应用场景。
定製化程度上升，适应複杂产业场景：在多光谱AI领域，客户对定製化解决方案的需求日益增长，推动了定製化服务成为主流趋势。2024年，55%的多光谱AI大模型应用採用定製化交付模式，主要面向大型企业等类型用户。
政策支持：政府政策引导加速了技术落地与行业发展。2023年2月国务院发佈的《质量强国建设纲要》将推动製造业高端化、智能化、绿色化转型，大力发展服务型製造。同时，中国将加快大数据、网络、人工智慧等新技术的深度应用，促进现代服务业与先进製造业、现代农业融合发展。2023年8月工业和信息化部等四部门发佈《新产业标准化领航工程实施方案（2023–2035年）》，鼓励优化产业科技创新和标准化佈局联动机制，协同推进技术研发、标准研製和产业发展。核心目标为至2025年，共性关键技术和应用类科技计划项目形成标准成果的比例达到60%以上。
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