锐明技术AI算法实时性分析报告

一、引言

锐明技术（002970.SZ）作为商用车AIoT智能物联解决方案提供商，其AI算法的实时性是支撑商用车安全、合规及效率提升的核心能力之一。实时性直接影响算法在驾驶辅助、安全监控等场景的响应速度，是衡量其技术竞争力的关键指标。本报告结合公司公开信息、技术体系及行业背景，对其AI算法实时性进行分析。

二、公司AI算法体系概述

根据公司公开资料[0]，锐明技术构建了“1+3”研发基础平台，其中“AI算法三级研发平台”是核心组成部分。该平台旨在通过分层架构提升算法研发效率与适配能力，支撑商用车多场景的智能应用。其AI算法覆盖感知、决策、干预全闭环，涉及驾驶行为分析、障碍物检测、风险预警等关键场景。

从技术布局看，公司强调“感知+智能+计算/大数据+决策干预”的全链路能力，其中实时性是算法落地的前提。例如，驾驶主动安全套件需要算法在毫秒级内识别疲劳驾驶、分心行为等风险，并触发报警或干预，这对算法的处理速度提出了极高要求。

三、AI算法实时性的间接验证

（一）技术投入与研发能力

公司持续加大AI算法研发投入，2025年上半年研发费用达835.17万元[0]，占营业收入的0.72%（营业收入11.56亿元）。研发投入主要用于算法优化、算力提升及场景适配，间接支撑实时性改进。此外，公司拥有2479名员工，其中研发人员占比约30%（推测），具备较强的算法迭代能力。

（二）行业场景需求倒逼

商用车场景对实时性的要求远高于消费级应用。例如：

• 两客一危（客运、危化品运输）：需实时监测驾驶员状态、车辆周边环境，延迟超过1秒可能导致事故无法及时干预；
• 城市公交：智能调度系统需要实时处理车辆位置、客流数据，算法延迟会影响调度效率；
• 自动驾驶：L2+级自动驾驶需要算法实时融合多传感器数据（摄像头、雷达），决策延迟需控制在100毫秒内。

锐明技术作为商用车领域的头部厂商，其AI算法需满足上述场景的严格要求，否则无法获得客户认可。因此，从场景需求反推，其算法实时性应处于行业领先水平。

四、实时性提升的潜在瓶颈与应对

（一）潜在瓶颈

1. 算力限制：实时性依赖算力支撑，商用车载终端的算力资源有限（通常为嵌入式芯片），需平衡算法复杂度与处理速度；
2. 数据传输延迟：云端与终端的协同处理可能受网络带宽影响，导致实时性下降；
3. 场景复杂度：商用车场景（如复杂路况、恶劣天气）需算法处理更多变量，增加计算负荷。

（二）应对措施

公司通过“AI算法三级研发平台”的分层设计，将复杂算法拆解为基础层（通用算法）、中间层（场景适配）、应用层（客户定制），降低终端算力需求。同时，采用边缘计算架构，将部分计算任务放在车载终端完成，减少数据传输延迟。例如，驾驶行为分析算法在终端实时处理，仅将异常数据上传云端，提升响应速度。

五、结论与展望

（一）结论

尽管公开资料未披露具体的实时性指标（如延迟时间、帧率），但从公司技术体系、场景需求及研发投入看，其AI算法实时性应满足商用车核心场景的要求，处于行业第一梯队。

（二）展望

随着商用车自动驾驶、智能网联的普及，实时性要求将进一步提升。锐明技术需持续优化算法效率（如采用轻量化神经网络）、提升终端算力（如搭载更高性能的AI芯片），并加强边缘计算与云端协同，以保持实时性优势。

六、建议

由于公开信息有限，无法获取具体的实时性技术参数（如延迟时间、处理速度）。若需深入分析，建议开启深度投研模式，通过券商专业数据库获取：

• 公司AI算法的具体技术指标（如实时检测帧率、延迟时间）；
• 客户对算法实时性的反馈；
• 行业竞品（如海康威视、大华股份）的实时性对比数据。

（注：本报告基于公开信息推测，具体实时性指标需以公司官方披露或深度调研数据为准。）