近日，声麦信息科技在上海对外发布其自主研发的私有多模态 AI 大模型 Srnt V2。该模型面向实体商业与公共空间等复杂现实场景，重点提供多模态感知与自动化决策能力，并已基于该模型推进多类商业智慧系统的集成与落地。

  与当前主流以通用对话和文本生成为核心的大语言模型不同，Srnt V2 的定位更加明确——服务现实世界场景的理解与决策。以 Vision Transformer 为核心视觉编码架构，并结合 MAE 等自监督预训练方法，用于提升视觉表征能力，在此基础上构建多模态理解与决策模型体系。

  从技术表现来看，Srnt V2 在多项典型多模态任务中展现出领先的泛化能力，包括：

  视觉问答（VQA）、图像内容描述、视觉对话等任务，能适应非标准化、动态变化的现实环境；

  多语言场景下的视觉 + 文本联合理解，适合跨语言商业环境及多语言公共空间的图像理解与分析应用；

  模型能力更侧重于“理解—推理—决策”链路输出，为业务系统提供结构化分析结果与决策建议，而非单纯生成自然语言内容。

  在声麦的产品定位中，Srnt V2 并不是一个直接面向终端用户的应用，而是作为底层 AI 能力，为上层商业智慧系统提供统一的多模态决策引擎。

  围绕 Srnt V2，声麦已经推进多类商业智慧系统的系统化集成。这些系统并非简单调用模型接口，而是将多模态感知与决策能力嵌入到具体业务流程中，用于解决实际运营和治理问题。

  通过对客流行为、交易数据与空间状态的综合分析，辅助商场进行动线优化、业态调整，并支持坪效与营业额的评估和优化，深入商业决策流程，提供自动化管理决策树。

  基于视觉分析能力，对人流密度异常聚集、行为异常等情况做实时识别，为现场管理提供预警和调度决策支持。

  结合图像识别与环境传感数据，对烟雾、火焰、消防通道占用等风险进行提前识别和提示。

  上述应用共同构成了“Srnt V2 多模态大模型 + 商业智慧系统”的整体方案。

  目前，基于 Srnt V2 的相关系统已在杭州、上海的多个连锁门店与商业综合体中开展试点运行。试点阶段主要围绕商业运营支持与空间管理等能力进行验证。

  从试点情况去看，相关系统在提升运营响应效率、优化空间利用以及强化现场安全管理等方面，已展现出有效的实际应用价值。声麦方面表示，后续将在总结试点经验的基础上，逐步将相关方案推广至全国更多商业综合体和公共空间场景。

  声麦信息科技创始人朱子丹表示，未来公司将持续围绕 Srnt V2 推进模型能力演进与系统化落地，并在研发过程中引入更多具备国际化背景和跨文化经验的技术力量，

  面向未来，他强调 Srnt V2 是公司室内机器人与具身智能（embodied intelligence）的发展第一步。模型未来不仅需要“看懂”环境，更要能够“与环境互动”的趋势下，单一的感知模型已难以满足实际需求。Srnt V2 的多模态理解与决策能力，结合动态空间感知与实时推理，在未来也将为机器人在复杂室内场景的服务能力打下坚实基础。

  他认为，AI 在商业领域的价值不应停留在“生成内容”，而应更多参与到真实世界的判断与决策中。“Srnt V2 更像是一套面向现实场景的决策型 AI 能力，我们大家都希望它可成为商业运营和公共空间管理中的基础智能组件。”

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