2026 年 3 月 26 日，瑞为技术再次向港交所递交招股书拟在主板上市，联席保荐人为华泰国际、建银国际及农银国际。财务数据显示，公司 2025 年收入增至 4.43 亿元，净亏损 0.68 亿元，毛利率 37.72%。
与此同时，极视角于 3 月 30 日正式挂牌上市，其全球发售 1248 万股，发行比例 11.05%，招股价 40.00 港元，募资总额约 4.99 亿港元，市值 45.17 亿港元。
在资本活跃的背景下，全球计算机视觉市场正迎来规模扩张，2024 年市场规模为 141 亿美元，预计到 2034 年将激增至 823 亿美元，复合年增长率达 19.5% 。目前，AI 视觉技术已跨越初期的感知理解阶段，通过深度整合多模态大模型与边缘计算架构，实现了从算法模型向具备业务闭环能力的智能代理转型。依托成熟的标准化交付能力，中国 AI 视觉企业正加速向全球化市场渗透，展现出强劲的扩张势能。
在国内市场竞争激烈以及技术日益成熟的双重驱动下，中国 AI 视觉企业正加速将技术优势转化为全球市场份额。"中国创新"模式已成为全球智能产业升级的重要力量。出海战略由早期的单打独斗，逐步转向"1+X"生态协同模式——核心平台提供底层基础设施与算力能力，生态伙伴则在特定垂直领域内协作与扩展。
东南亚与中东地区在数字化转型的过程中，对中国计算机视觉技术有着极高的接受度，且客户复购率持续上升。为了支撑这一增长市场，国内领先企业已开始在这些地区进行基础设施布局。例如，商汤科技（SenseTime）在 2026 年 3 月发布的 2025 年度业绩报告中提到，商汤的核心技术支柱 SenseCore（商汤大装置）已成功在沙特阿拉伯上线了中国首个由中资主导的海外计算集群，进一步加快了区域市场的智能化进程。
商汤沙特首席执行官黄继功（左）与沙特国王大学教育与学术事务副校长纳赛尔·阿尔·达格里教授共同签署战略合作协议
德国是全球先进机器技术与自动化制造的核心市场，对 AI 技术的需求十分强劲。数据显示，62% 的德国制造和服务部门企业已经在采用工业 4.0 技术。
梅卡曼德是目前在德国本土化程度最高的中国 AI 视觉企业之一。公司已在慕尼黑设立子公司（Mech-Mind GmbH），并于 2025 年 5 月正式运营德国展厅及技术培训中心，提供"零时差"的服务响应。梅卡曼德专注于"3D 视觉 + 工业机器人"，在欧洲，梅卡曼德已成功交付数百个 AI+ 机器人应用项目，并与本土头部集成商、设备商及机器人厂商建立了深度合作。
由于地缘政治及美国潜在关税政策影响，大量跨国公司正将生产设施迁移至墨西哥，带来了智能制造的需求。墨西哥的工业 4.0 转型仍在起步阶段，亟需引入 AI 能力的计算机视觉系统来进行缺陷识别、装配检查及安全管理，这为中国具有成熟工业 AI 应用经验的企业提供了出海的机会。
在 B 端市场，各行业对 AI 的需求差异极大，单独定制算法往往面临高昂的开发成本和较长的交付周期。以极视角为代表的企业，通过构建"自研底座 + 开发者生态"模式成功解决了这一问题。核心理念是搭建标准化的计算机视觉算法商城，为开发者提供大模型 API、训练任务管理等全面支持，从而降低了算法开发门槛，并大幅缩短了交付周期。
极视角在港股上市
这种平台化战略提高了项目交付效率，将交付周期从常规的几个月缩短至 8 到 10 周。极视角的财务表现也证明了这一模式的成功：截至 2025 年 9 月，极视角交付项目超过 6000 个，产品复购率超过 80%，2024 年收入达到 2.573 亿元人民币，毛利率稳步提高至 40.2%，并成功实现年度盈利。
将多模态大模型转化为可规模化复制的商业模式，成为另一条成熟的盈利路径。通过评估任务复杂度和容错率，企业可以在办公、金融、营销等领域中应用 AI 智能体，解锁其闭环价值。这一模式在商汤科技等企业中已获得验证。
商汤科技在 2025 年实现了 33% 的年度收入增长，突破了 50 亿元人民币的收入大关。更为重要的是，商汤的计算机视觉业务首次实现盈利，2025 年下半年 EBITDA 达到 3.8 亿元人民币，标志着从烧钱阶段进入了可持续增长期。这个模式不仅提升了企业的财务健康度，还进一步验证了 AI 智能体在大规模商业化中的潜力。
传统上，AI 视觉系统往往追求高精度模型，但在实际应用中，投资回报率并不完全依赖于算法的完美准确度。特别是在工业环境中，即使是准确率仅为 50% 的视觉 AI 模型，也能够发现过去被人工忽视的细微缺陷，从而为制造企业节省大量成本。
这种高投资回报率在预测性维护领域表现尤为突出。AI 驱动的视觉系统能够提前发现设备磨损或效率低下问题，从而防止设备故障，减少高昂的维修和停机损失。在 2024 年，预测性维护成为计算机视觉技术最具经济吸引力的应用领域，吸引了大量投资和应用。。
全球各国在人工智能与计算机视觉领域的监管框架存在显著差异，且这些差异在不断演化。例如，欧盟通过的《人工智能法案》对人脸识别技术实施了严格监管，特别是在公共场所的应用上。美国虽然是 AI 技术的领军者，但各州的法律差异导致监管环境复杂多变。旧金山等地已通过禁止政府使用面部识别技术的法案。
应对策略：
合规监控机制：企业需建立动态的全球合规监控机制，及时了解和适应各国法律法规的变动。
技术透明度与数据治理：针对欧盟等地区严格的隐私保护政策，企业需要加强数据透明度，确保符合数据合规要求，特别是在数据收集、处理和存储方面。
法律合规团队：设立专门的法律团队，负责跨国法律风险的管理，并与当地监管机构建立沟通渠道，确保合规运营。
地缘政治和国际贸易摩擦可能导致 AI 基础设施成本上升，特别是涉及到高端芯片和 GPU 的采购。美国对中国和台湾地区的半导体出口限制，以及潜在的关税增加，都可能影响 AI 视觉企业的全球供应链稳定性。此外，跨国公司依赖的供应链环节一旦遭遇中断，可能导致交付延误和成本上升。
应对策略：
全球多国在数据主权方面的要求逐渐趋严，尤其是在隐私保护和数据流通方面。例如，欧盟严格的《通用数据保护条例》（GDPR）要求企业在处理数据时必须遵守严格的隐私规定，且限制跨境数据传输。许多国家正在采取类似措施，要求本国数据必须在本地存储和处理，或对外传输设定高门槛。
应对策略：
数据本地化部署：针对数据主权要求，企业可以在目标市场建立本地数据中心，确保符合各地数据存储与处理的合规要求。
数据脱敏与加密技术：企业应加强数据脱敏和加密技术的应用，确保即使数据跨境流动，也能够保障隐私和安全，避免因违反隐私法规遭遇处罚。
合规第三方合作：与当地符合数据主权规定的服务商合作，借助其本地化合规经验和技术优势，降低合规风险。
投资那些在特定行业中积累了大量独有数据的企业，尤其是在医疗诊断、工业质量检测等高进入壁垒领域。这些领域的企业通过掌握专有数据集，能够训练出更加精确的 AI 模型，形成强大的技术壁垒。例如，在医疗领域，AI 辅助临床决策和影像诊断市场正快速增长，具备数据优势的企业能够获得长期竞争力。
重点投资那些能够将 AI 视觉技术与边缘计算相结合的创新企业，特别是在自动驾驶、智能监控和制造业等领域。这类技术能够在计算能力受限的边缘设备上提供低延迟、高精度的视觉处理，满足对实时响应和数据隐私要求较高的市场需求。
随着国际市场对 AI 合规要求的逐步提高，投资那些专注于为中国 AI 企业提供合规支持的基础设施服务商成为一个潜在机会。尤其是那些能够提供符合欧盟《人工智能法案》的模型透明度测试、数据本地化存储与脱敏治理方案的第三方平台，它们能够帮助 AI 企业降低出海过程中的合规风险。
AI 视觉行业已彻底告别了单纯依赖算法性能与学术指标的初级阶段。进入 2026 年，行业正处于商业闭环验证与全球化深度融合的关键发展期。对于那些立足全球市场的中国 AI 视觉企业，其估值逻辑已发生根本性转变：在未来的千亿级市场竞争中，谁能够最快地将多模态技术与本土独有数据融合，形成强有力的行业智能体，谁能够在全球化进程中灵活应对复杂的监管环境，谁就能在未来的市场博弈中占据主导地位，掌握定价权和产业话语权。
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