白皮书显示，按2025年多光谱AI相关业务收入计，海清智元以6.57亿元位列中国多光谱AI公司第一；根据2025年相关营收、市场份额及综合业务能力评估排序，公司在中国多光谱AI大模型服务市场排名第一。

白皮书指出，中国多光谱AI行业正从商业化验证迈向规模化放量。2025年中国多光谱AI市场规模达200亿元，预计2030年将增长至794亿元，2025—2030年复合增长率达31.8%。

从细分市场看，多光谱AI感知终端、AI模组和大模型服务预计将分别保持31.5%、29.7%和41.1%的复合增长率。其中，大模型服务成为增长较快的细分方向。

这一增长背后，是数据中心、电力、新能源等场景对早期风险识别需求的持续释放，以及端侧算力和传感器成本下降带来的应用范围扩大。下游需求也正从单一产品采购，转向“感知终端＋模型迭代＋处置建议”相结合的综合解决方案。

白皮书将多光谱AI定义为一种跨波段感知与智能决策融合的体系化能力。其以紫外、可见光、近红外、热红外等多波段感知为基础，通过信号配准、波段融合与AI模型解析，将温度、辐射、放电、过热、燃烧及结构异常等物理状态转化为可量化数字特征，支撑状态评估、风险预警与决策支持。

沙利文强调，多光谱AI并非在单一性能指标上取代其他光学感知技术，而是在信息获取能力、工程易用性、经济性与稳定性之间形成更均衡的综合表现，适合需要多维感知且强调规模部署的应用场景。

随着行业进入规模化发展阶段，市场竞争也由单一产品转向“感知+算法+场景理解”的综合能力。企业能否形成“数据-模型-产品-场景”的闭环，并将项目经验沉淀为可复制的产品与解决方案，成为规模化交付的关键。

在场景应用方面，白皮书指出，数据中心、电力系统、新能源产业链等高价值场景，已成为多光谱AI率先实现规模化落地的重要方向。

在数据中心，海清智元围绕“柜内监测-空间感知-移动巡检”构建三级协同感知防线：柜内监测深入配电柜、服务器机柜等封闭空间，捕捉异常温升、局部放电等早期风险；空间感知覆盖机房及重点区域，扩大风险识别范围；移动巡检则将多光谱AI感知模组搭载于四足机器人等具身智能设备，补充固定点位及人工巡检难以覆盖的区域。

在电力系统及能源设施中，多光谱AI还可与无人机、机器人等移动载体结合，使感知能力由单点检测延伸至远距离、移动化和连续化巡检。其核心价值在于让原本分散、隐蔽的物理信号成为可比较、可分析、可持续跟踪的风险依据，为设备状态研判和风险提前处置提供支持。

通过多层次感知能力协同，海清智元推动风险识别覆盖更多点位和复杂区域，让异常发现更早、风险判断更充分，为高价值场景的稳定运行提供技术支撑。

面向未来，白皮书判断，多光谱AI将沿多模态融合、端云协同、产品小型化和成本下降等方向持续演进。端侧模型将更多承担低时延识别和实时推理，行业大模型则进一步支持复杂理解、根因分析和处置建议；随着模组体积、功耗及部署成本下降，多光谱AI也将向工业检测、智慧农业、食品质检、健康检测和消费电子等领域拓展。