【问题】 全球制造业竞争日趋激烈，传统生产模式面临效率和成本的双重压力；虽然人工智能技术被寄予厚望，但在工业场景中的应用仍存在技术适配难、落地成本高等现实障碍。 【原因】 贾佳亚的研究经历提供了一条可借鉴的路径。2000年代初，数码相机成像质量问题激发了他对计算机视觉的研究热情。与纯理论研究不同，他始终以解决实际问题为出发点。2011年团队突破了图像去噪与边缘保留的技术难题，2012年又攻克了复杂纹理轮廓分离问题，这两项成果被业界公认为"学术经典"，至今仍是该领域的技术标杆。 这种"问题驱动"的研究思路贯穿到了他的创业实践中。2019年创立思谋科技时，贾佳亚发现制造业虽然竞争激烈，但真正能有效运用智能技术的企业寥寥无几。他在采访中坦言："当时90%的AI公司都在做消费互联网，但制造业才是决定国家竞争力的关键领域。" 【影响】 技术成果已初见成效。2023年发布的超长文本处理技术LongLoRA突破了大模型应用的瓶颈，2024年推出的ControlNeXt架构将视频生成效率提升了3倍。在深圳智能制造基地，其工业检测系统已达到微米级精度，帮助电子元件厂商将质检效率提升20倍。与惠州科达利等企业的合作案例表明，智能化改造使产品不良率降至0.3%以下。 【对策】 贾佳亚团队摸索出一套行之有效的方法：先派工程师驻厂三个月进行深度调研，将行业痛点转化为数学问题；采用"轻量化"技术方案降低部署成本；通过持续迭代形成标准化解决方案。这种"产研结合"的模式已在汽车、精密制造等领域的龙头企业中得到应用。 【前景】 随着多模态大模型DreamOmni2等技术的开源，思谋科技正在构建智能制造技术生态。业内人士认为，这类基础性突破将加速工业知识的沉淀与复用，为"新质生产力"的发展提供关键技术支撑。
从让一张照片"看得更清晰"，到让一条产线"做得更可靠"，技术创新的最终价值在于解决产业和社会的真实需求。推动制造业高质量发展——既需要前沿研究的持续突破——也需要将成果真正带进工厂、融入工艺、嵌入流程的耐心和能力。只有把"创新链"与"产业链"紧密结合，让技术真正可用、好用、管用，才能在新型工业化中形成更稳固、更有韧性的竞争优势。