SenseNova 商汤日日新：一套面向产业的多模态大模型体系

商汤科技（SenseTime? 不，商汤科技，英文名 SenseTime）成立于二〇一四年，由汤晓鸥教授等在香港创立， 是一家以计算机视觉与深度学习起家的人工智能企业，业务横跨智慧城市、智能汽车、智慧生活与元宇宙多个方向。 在生成式人工智能浪潮到来之前，商汤已在安防、手机影像、自动驾驶与医疗影像领域积累了大量落地经验， 这些场景沉淀下来的数据、标注与工程能力，后来成为训练大模型的隐性资产。 日日新便是商汤把过去十年视觉与多模态技术「大一统」之后的产物：它把语言、视觉、语音与生成能力收拢到同一套体系里， 让不同模态之间可以互相调用、互相增强，而不是各自为战。 换句话说，商汤是「公司母体」，日日新是这家公司对外输出通用人工智能能力的技术品牌； 二者是「平台与产品」的关系，而非竞争关系。这种从垂直视觉走向通用底座的转身， 也是国内多家 AI 厂商在二〇二三年之后共同选择的路线。

如果把日日新的能力拆开，它并不是一款聊天工具，而是一整套从底层基座到上层应用的堆栈。 下面按「用户最容易感知」到「最偏底层」的顺序，列出六项代表性能力。

场景一 · 内容创作与营销

短视频团队可用如影生成数字人主播，用秒画批量产出封面与配图，再用商量撰写脚本与标题， 把原本需要编剧、画师、模特与剪辑协作的流程压缩到一个工作台内完成。对中小商家而言， 这意味着以极低成本维持日更频率，而不必组建完整内容团队。

场景二 · 智能汽车与座舱

商汤「绝影」将多模态模型引入智能座舱与自动驾驶感知，让车机能够理解乘客的自然语言指令、 识别车外复杂路况并生成拟人化播报。语言与视觉的联合推理，使座舱从「能听指令」升级为「能理解场景」。

场景三 · 金融与政务客服

银行与政务大厅可基于商量搭建合规问答助手，对接内部知识库后，为用户解答业务流程、政策条款与表单填写问题， 在降低人工坐席压力的同时，通过内容审核机制确保回答不出格、不越界。

场景四 · 教育与科研辅助

教师可用日日新生成分层练习与课件讲解，研究者可借助长上下文能力通读论文并提取方法脉络； 三维生成则帮助文博机构把馆藏文物数字化，用于展览与教学，让抽象知识变得可触摸。

• 企业与系统集成商。需要把大模型能力接入自有业务、且看重合规与私有化部署的团队，可经由 API 与模型微调快速落地。
• 内容生产与电商团队。追求低成本、高频率产出图文与视频素材的营销、电商与自媒体从业者，是数字人与文生图的高频用户。
• 开发者与研究者。希望基于国产大模型做二次开发、发表论文或参加算法竞赛的技术人群，可借助开放平台与论文复现生态。
• 智能汽车与硬件厂商。需要座舱交互、车外感知与多模态融合方案的车企与 Tier1 供应商，可评估绝影与日日新的协同。
• 公共部门与文博机构。对数据安全、内容可控与国产化有刚性要求的政务、文旅单位，可优先考虑本地化部署形态。

下面把日日新与几类常见大模型放在一起对照，帮助读者建立相对位置感。差异来自公开资料的归纳，并非绝对优劣。

简言之：若你的需求集中在「中文理解 + 视觉/视频/三维生成 + 国产化部署」，日日新的复合能力更对口； 若只是做轻量英文写作或开放域闲聊，通用模型同样能胜任，选型的本质是「场景匹配」而非「谁更先进」。

本文由青衣网络 AI 观察团队撰写与整理，发布日期：2026-08-25。

内容基于公开资料梳理，旨在帮助读者建立对 SenseNova 日日新能力的整体认知，不构成任何投资或采购建议。