21世纪经济报道记者 林典驰
近日，弗若斯特沙利文发布《2026年中国多光谱AI行业发展白皮书》（下称“白皮书”）。
白皮书显示，2025年中国多光谱AI市场规模约200亿元，预计2025~2030年复合增长率约31.8%，到2030年市场规模有望达到794亿元；同期全球市场复合增速预计为29.1%，中国增速明显快于全球。
所谓多光谱AI，是指以紫外、可见光、近红外、热红外等多波段光热感知为基础，通过信号配准、波段融合与AI模型解析，将温度、辐射、放电、燃烧及结构异常等物理状态转化为可量化数字特征的技术能力。
在物理AI的感知层中，它定位于光学感知路径的核心环节，旨在解决传统机器视觉“看不全、辨不明、响应慢”的问题。白皮书的整体判断是：这一行业正从商业化验证阶段迈向规模化放量阶段。
按2025年多光谱AI相关业务收入计，中国多光谱AI公司前五名依次为海清智元（01392.HK）、Teledyne、求是光谱、智谱华章（02513.HK）和一目科技，相关收入分别为6.57亿元、5.42亿元、1.80亿元、1.21亿元和1.03亿元。
在多光谱AI大模型服务市场，前五名重点玩家依次为海清智元、商汤科技（00020.HK）、Teledyne、智谱华章和一目科技。
从市场结构看，多光谱AI可拆分为感知终端、AI模组与大模型服务三个细分市场。白皮书预测，2025~2030年三者复合增速分别约为31.5%、29.7%和41.1%，大模型服务是增长最快的细分方向。行业从单纯硬件出货转向终端出货、模型迭代和服务迁移。
支撑高增速的逻辑主要有三条。
一是技术全栈化提升交付效率，行业由早期模块化、分段式的产品模式，转向覆盖嵌入式模组、大模型平台与集成终端的全链条能力。
二是传感与算力小型化打开下沉空间，紫外、红外及可见光多波段得以整合进紧凑低功耗模块，终端单价持续下降，应用从单点高端项目向产线工位、配电柜等更广泛场景渗透。
三是高密度场景需求持续释放，电网、数据中心、新能源及城市安全等场景对温度、放电、设备老化等早期信号的识别需求不断升级。
将视野放宽，多光谱AI所处的感知智能大盘同样处于扩张通道。
白皮书援引数据称，2025年中国感知智能市场规模约3370亿元，预计2025~2030年复合增速15.6%，高于全球的14.3%。而物理AI面对的实体产业潜在重塑空间约50万亿美元，AI在物理世界的渗透仍处早期。
换言之，多光谱AI是这条长坡赛道上感知层的一个细分切口，其31.8%的增速既来自大盘扩张，也来自对单波段红外、传统机器视觉等存量方案的替代。
应用场景方面，泛安全领域已成为多光谱AI最早实现规模化落地的核心方向，白皮书重点拆解了数据中心、电力系统、新能源和公共安全与城市治理四类场景，并给出了多个可量化的落地案例。
数据中心领域，多光谱AI用于柜内电力设备健康监测、机房空间感知与移动巡检、资产盘点等。某人工智能算力中心在高功率GPU机柜内部署多光谱感知模组后，得以区分正常负载升温与局部散热异常、连接异常，减少了高负载场景下的无效告警；某运营商地市机房引入多光谱AI防火预警分析仪，解决了灰尘环境下热释离子系统误报率高的问题。
电力系统是目前落地量最大的市场之一。国网博尔塔拉供电公司在新疆天山深处的110千伏皇古牵线运用“无人机+多光谱+AI”体系巡检，传统人工巡检单基铁塔需2小时，无人机20分钟可完成5基杆塔，单次巡检效率提升10倍以上，缺陷识别准确率达90%以上，漏检率降低85%。
在陕皖±800千伏特高压直流输电工程宝塔山换流站，多光谱在线监测装置将可见光、红外、紫外三维感知引入特高压阀厅，实现局部放电、温度异常的可视化监测与部件级定位。配电侧，某地市供电公司用无人机多光谱AI巡检3公里城区配网线路仅需40分钟，缺陷检出率超过90%。
新能源领域的标杆案例来自电池制造。某头部动力电池制造商溧阳“灯塔工厂”自研多光谱融合成像方案，极片扫描仅需300毫秒，可自动识别划痕、颗粒、涂布不均等20余类缺陷，缺陷率从PPM（百万分之一）级下降至PPB（十亿分之一）级，产品单体失效率降至十亿分之三以下，该方案已复制到多个海外工厂。
在储能安全侧，深圳某街道此前部署的1700余套“5G烟感+IoT平台”方案误报率畸高，日均产生数百条无效报警；换用双光谱防火预警分析仪后，误报率降低超过90%。
值得注意的是，这些案例共同指向一个商业逻辑：多光谱AI的卖点不是单一性能指标，而是在信息丰富度、经济性、稳定性与部署复杂度之间的综合平衡。它比传统机器视觉“看得更多”，比高光谱成像更便宜、更实时，这恰是政企客户愿意为其付费的原因。
竞争格局方面，白皮书按2025年营收对中国多光谱AI企业进行了排名。
海清智元以约6.57亿元的多光谱AI相关收入位居综合排名首位，Teledyne以约5.42亿元紧随其后，求是光谱、智谱华章、一目科技分列其后。
细分市场则呈现不同面孔：模组市场的重点玩家包括Teledyne、思特威、韬睿、海清智元、求是光谱；大模型服务市场由海清智元、商汤科技、Teledyne、智谱华章、一目科技构成头部梯队；感知终端市场则聚集了高德红外、奥林巴斯、霍尼韦尔、海清智元、大立科技等厂商。
可以看出，行业已形成涵盖底层光学器件、模组、智能终端及垂直大模型服务的多元供给体系，但具备模组、终端、行业大模型全链路交付能力的企业仍是少数。
白皮书判断，企业竞争壁垒将从早期的场景实践与工程化能力，升级为“数据—模型—场景—服务”的综合能力，竞争焦点由单一产品向持续服务能力演进。从商业模式看，设备直销仍是当前落地量最大的模式，而算法与平台授权、存量设备智能化技改、专业化巡检运维服务等模式正在打开长期现金流空间。
技术演进上，白皮书归纳了三大趋势。
一是多模态融合感知与端云协同，在红外、紫外、可见光基础上整合雷达、声学等异构数据，端侧实现毫秒级实时响应，云端大模型负责根因分析，以降低误报率。
二是产品小型化，通过SoC异构计算、超表面光学、晶圆级封装及模型轻量化，把多光谱感知能力嵌入手机、可穿戴设备、无人机等移动终端。
三是低成本化，量子点CMOS、非制冷红外、计算光谱成像等新技术推动核心传感器成本持续下探。湖北光谷实验室曾披露，其研发的量子点短波红外成像芯片制造成本预计不到传统铟镓砷芯片的1%；国产低分辨率非制冷红外传感器单颗BOM成本已被压缩至百元区间。
白皮书预计，随着核心器件降价，多光谱AI将从医疗、航天等高端场景下沉至工业检测、智慧农业、食品质检、消费电子等普惠市场；空调、厨电、洗烘机等家电品类已开始批量引入低成本红外热成像模组。
不过，行业仍面临现实约束。多传感器融合权重缺乏自适应标准，端云模型割裂，小型化带来的光学性能妥协，以及低成本方案在高端检测场景的精度短板等问题，均有待解决。
对于投资者而言，这一赛道的看点在于泛安全场景的持续放量与大模型服务的高增速，而风险则在于定制化需求推高交付成本、标准化程度不足可能拖慢规模复制的节奏。
