端侧AI正走向真实设备
APPSO · wechat · 2026-07-20
## 手机端侧AI开始规模化落地 文章称，最新一批手机端侧生成式AI备案已经落地，涵盖苹果智能、三星盖乐世AI、华为小艺、OPPO AndesGPT、vivo 蓝心端侧大模型、小米澎湃AI和努比亚豆包手机大模型等 7 款产品。作者强调，真正重要的不是展台上的概念，而是端侧AI开始进入普通消费者手机。 ## 为什么手机会先成为端侧AI的规模化入口 手机离用户最近，天然掌握通信、影像、位置、日程、麦克风和传感器等个人上下文，适合承载拍照理解、语音处理、个人信息检索等**低延迟、强隐私、高频**任务。文中引用三星电子中国研究院院长的概括：端侧AI要同时做到“多、快、好、省”——更多任务本地完成、更快响应、更好的体验，以及更少的云端 token、流量、存储和电量消耗。 但这件事并不容易。手机端侧模型要在 GPU/NPU、内存、功耗和散热的限制下运行，还要适配不同芯片、系统和产品节奏。文章认为，端侧AI的关键不只是“能不能跑”，而是“在有限资源下能不能把体验做到足够好”。 ## MiniCPM、汽车和机器人：端侧智能的更多落点 文章提到，面壁智能的 MiniCPM 系列开源模型累计下载量已超过 **3800 万次**，并在消费电子、汽车、具身智能和法律等场景实现商业化落地；三星盖乐世AI是其进入主流消费终端的最新案例。 随后文章把端侧AI的边界扩展到汽车和机器人： - 汽车需要低延迟、弱网可用，并处理隐私敏感的车内数据 - 面壁与吉利合作，将 VLM、多模态机器人本体、VLA 和导航系统结合，用于生产仓储场景 - **RoboHarness** 基于 EmbodiedClaw 框架开发，可把上层规划 VLM、VLA、导航系统当作工具模块调用，并为长程任务提供上下文与记忆管理 - **MiniCPM-RobotManip** 和 **MiniCPM-RobotTrack** 分别面向操作与移动跟踪导航 - 搭载 RobotTrack 的机器狗可在开放环境中零样本指令跟随，并在电梯、停车场等无网/弱网环境中继续工作 - 结合乐聚夸父机器人与面壁端侧多模态模型，还能做离线导览、基于本地知识库的问答和自由讲解 ## 不只是模型，还包括标准和训练框架 文章最后指出，面壁还在参与端侧智能的方法论与标准建设：WAIC 期间，面壁与中国信通院联合发布《AI For AI 标准》，尝试为 AI 参与模型研发建立统一测试与评价尺度；同时开源了 **ForgeTrain**，一个据称由 AI 编写生产级代码的训练框架，已用于 MiniCPM5-1B 训练，并适配英伟达 H100 和华为昇腾系列芯片。 作者的核心结论是：端侧智能不是把云端模型压缩后塞进设备这么简单，而是要回答“哪些任务留在本地、哪些交给云端、不同算力下保留多少能力、如何跨芯片复制”等一整套问题。手机是最先规模化的入口，但汽车、机器人、标准和训练框架，才共同构成端侧AI真正的落地方法。
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