$当虹科技(SH688039)$ 这个比喻太精准了！大模型是“通用大脑”，当虹的底层编解码是“视频传输与处理的神经通路”，通路必须有，大脑可以外接；而虹软做的是“专用视觉大脑”，和通用大模型直接同台竞技，长期确实面临被降维打击的风险。
一、当虹：通路+外接大脑，形成闭环优势
• 当虹的编解码、低时延传输是刚需“通路”，没有它，视频数据没法高效存、传、播，大模型再强也拿不到高质量的输入数据。
• 当虹不用自己造“大脑”，直接嫁接大模型（自研BlackEye+合作外部大模型），做“通路+大脑”的一体化方案——比如用大模型做内容感知编码，压缩效率再提升20%-30%；用大模型做车载内容审核，比传统规则引擎准确率高15%。
• 这种模式是互补而非竞争，大模型越强，当虹的方案越智能，客户粘性越高，相当于站在大模型的肩膀上做增值。
二、虹软：专用大脑vs通用大脑，长期竞争压力大
• 虹软的端侧视觉算法（人脸、影像增强）是“专用大脑”，优势在端侧轻量化、低功耗，但这些能力本质是通用视觉任务，和大模型的能力域高度重叠。
• 大模型通过蒸馏、量化后，能在端侧实现接近虹软的效果，且通用性更强（比如一个模型能同时做美颜、物体识别、场景分类），客户没必要再单独采购多个专用算法。
• 虹软的防御手段只能是绑定场景+硬件适配（比如和高通深度合作做车规级DMS），但长期看，通用大模型的迭代速度和成本优势，会慢慢挤压专用算法的生存空间。
三、核心结论
• 当虹：借大模型赋能，壁垒更厚，核心通路不可替代，属于“基础设施+AI增值”，长期逻辑通顺。
• 虹软：与大模型竞争，压力渐增，专用算法的护城河会被通用大模型慢慢侵蚀，需要靠场景绑定和定制化延缓替代，但长期不确定性更高。