當同行還在堆卡燒錢拼參數，大華股份把6B視覺模型塞進一臺16GB顯存的邊緣盒子，順帶交出Q3 淨利+44%的成績單——10. 6 億元，一條淨利潤曲線像陡峭的巖壁，直接把市場注意拽到「星漢大模型2.0」身上。

故事從 2019 年說起。彼時安防場景數據髒、標註貴，大華乾脆把Transformer搬進流水線上，讓算法自己洗數據、自己畫框；五年後，這套「1+2」體系長出了V/M/L三條模型枝丫：V系列專盯城市角落的超小目標，M系列把圖文互搜做成毫秒級，L系列讓一線工人用自然語言就能調閱千里之外的畫面。模型剪枝、數據增強、零樣本生成被塞進工具包，政務、金融、電力想拿就用，門檻降到U盤級別。

真正的硬仗在貴州萬峯林。景區把 20 多套業務系統接進大華「一屏統管」，觀光車調度算法讓旺季車輛週轉率飆高40%，遊客排隊時間從 35 分鐘砍到 12 分鐘；森林防火熱成像AI秒級預警，年度運維費直接省18%。山水依舊，運營邏輯被重寫，「文旅+AI」第一次有了可量化的ROI。

更細的戰場同樣慘烈：交通場景事故識別準確率拉到90%，比傳統方案快 5 倍；電力70+常見缺陷零標定識別，部署週期縮水九成；礦山傳送帶 20 種異常實時預警，平均準確率再提10%；食品安全巡檢把問題發現時間從 48 小時壓到 15 分鐘——這不再是「試點」，而是規模化複製的日常。

海外市場同步起量。 180 個國家的二、三級渠道被裝進同一套「端-邊-雲」架構，海外利潤貢獻已超50%。中東高端項目佔比75%，全綵夜視相機把入門級產品一夜升級；視頻、門禁、熱成像、消防新品輪番出海，爲大華在全球AI預算表裏切走更大的蛋糕。

大華用一份財報回答了整個行業最焦慮的問題：大模型怎麼賺錢？答案藏在每條被縮短的分鐘、每個被節省的百分點、每張被省下的美元裏。當技術不再是實驗室的 trophy，而是客戶PPT裏可圈可點的KPI，AI才真正走出算力沼澤，跑進商業草原。