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一 |     

。    而在苹果之外，「Android 机皇」三星盖乐世 AI 也要来了，面壁智能 MiniCPM 系列作为三星盖乐世 AI 的端侧模型能力提供方，深度参与此次备案落地。    对面壁而言，这意味着其端侧模型开始从开源社区和技术验证，进入全球头部消费电子厂商的实际产品。         在全球手机市场，三星长期处于全球智能手机市场第一梯队，拥有覆盖入门到旗舰的完整 Galaxy 产品线、广泛的全球销售网络，以及横跨手机、平板、手表和耳机的终端生态。         如果端侧能力进一步扩展到更多机型和市场，端侧智能潜在触达的将不再是少数开发者或单个行业客户，而是数以千万计的普通手机用户。

六 |     一次集中备案，释放出的是更广泛的行业信号，手机端侧 AI 正从功能预告和概念验证，进入规范化、规模化落地阶段。

七 | 当 AI 能力开始留在设备本地，手机正在成为端侧智能最先触达普通用户的入口。    端侧 AI 看手机？为什么     为什么首先是手机？          手机与人的距离最近，也是使用频率最高的智能终端。

八 | 它天然掌握着用户的通信、影像、位置和日程等信息，还具备相机、麦克风和各种传感器，能够为 AI 提供持续的个人上下文。    这也让手机端侧 AI 与普通的云端聊天机器人有所不同。

九 | 复杂推理仍然可以交给云端，但拍照理解、语音处理、个人信息检索等高频、即时或隐私敏感的任务，可以优先在本地完成。这样既能缩短等待时间、减少云端调用成本，也能让一部分敏感数据不必离开设备。    在由面壁智能主办的「 WAIC 端侧 AI 创新和行业发展论坛」上，三星电子中国研究院院长沈志春，把手机端侧 AI 的需求精准地概括为「多、快、好、省」：让更多任务在本地完成，获得更快响应和足够好的体验，同时节省云端 Token、流量、存储与电量消耗。

十 |          这四个目标并不容易同时实现，受到 GPU、NPU、存储和功耗限制，端侧模型仍然是在「戴着枷锁跳舞」。    手机的算力、内存、功耗和散热都有限，端侧模型需要在资源约束中保留足够的理解、推理和多模态能力，还要适配不同厂商的芯片、系统和产品节奏。手机 AI 的关键已经不只是模型能不能运行，而是它能否在有限资源中把体验做到足够好。    面壁的 MiniCPM 系列正是沿着这条路线发展，一直以来，MiniCPM 系列开源模型累计下载量已超过 3800 万次，并已在消费电子、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 ，成为其进入主流消费终端的最新案例。         所以，对面壁而言，三星合作的意义不只是一位新增的客户，它提供了一个更直接的规模化证明，端侧模型已经不只运行在开发板和实验 Demo 中，而是开始进入普通消费者日常使用的贴身设备——手机。    端侧智能，不止是手机     手机是最先规模化的入口，但并不是端侧 AI 的全部边界。当 AI 从信息处理走向真实世界中的感知和行动，汽车与机器人也成为另一批重要载体。

十一 |     汽车对端侧 AI 的需求同样直接，驾驶与座舱交互要求低延迟，车辆还会经过隧道、地下车库等弱网环境，许多车内数据也具有隐私属性。

十二 |          面壁智能与吉利汽车开展深度合作。面壁智能的 VLM 多模态大模型与吉利机器人的本体、VLA 模型及导航系统深度集成，成功实现吉利机器人在生产仓储场景的落地应用。    RoboHarness 是基于面壁智能 4 月份发布的 EmbodiedClaw 框架开发，可以轻松集成上层规划 VLM 模型，将 VLA 模型、导航系统等作为物理世界工具模块调用，并为具身智能体提供长程任务的上下文和记忆管理。         机器人则把端侧 AI 从信息处理进一步推向物理行动。面壁通用 VLA 模型 MiniCPM-RobotManip，与面向移动机器人跟踪导航的 MiniCPM-RobotTrack，让机器人把视觉、语言和动作连接起来，并在长程任务中保留此前的观察和执行信息。         搭载 MiniCPM-RobotTrack 的机器狗可以在开放环境下零样本指令跟随，并且抗各类人物穿梭干扰，同时可以在无网网环境（例如电梯、停车场），依然流畅跟随。

十三 |     结合了面壁端侧多模态大模型和乐聚的夸父机器人本体和导航系统，则可以让机器人在无网的情况下，纯端侧运行导览系统，支持基于本地知识库的离线讲解和自由问答，多模态大模型作为导览机器人的大脑，可以实时理解展厅环境，理解人类指令和意图，规划导览路线并进行避障导航。         从手机到汽车和机器人，面壁的落地案例覆盖了不同终端形态，而再进一步，除具体产品和项目之外，面壁还深入参与端侧智能相关方法与标准的建立。    WAIC 期间，面壁智能与中国信息通信研究院联合前瞻发布《AI For AI 标准》，尝试为 AI 参与模型研发提供统一的测试和评价尺度。

十四 | 作为技术实例，面壁同时发布并开源 ForgeTrain。    按照面壁的说法，ForgeTrain 是一个由 AI 编写生产级代码的训练框架，已被用于 MiniCPM5-1B 的训练，并适配英伟达 H100 与华为昇腾系列芯片。    参与行业制定，体现了面壁希望承担的另一种角色，不只提供单个端侧模型，也参与建立训练、适配和规模化复制的方法。    争夺端侧智能的定义权     手机是端侧 AI 最先规模化的入口，它把本地模型带到普通用户身边，也让低延迟、隐私和端云协同从技术概念变成可以被消费者感知的产品能力。

十五 |     汽车和机器人则把端侧 AI 带入更广阔的真实世界，前者让模型在弱网和长生命周期中持续升级，后者要求模型在本地完成感知、决策和行动。

十六 | 不同终端的需求并不完全相同，却共同要求 AI 能力离开云端服务器，进入具体设备和真实任务。

十七 |          这也意味着，端侧智能并不是把云端模型压缩后装进设备这么简单。哪些任务必须留在本地，哪些任务仍应交给云端；不同算力和功耗条件下，模型需要保留多少能力；一套方案如何跨芯片、跨终端复制，并在隐私、延迟和可靠性上形成可验证的标准——这些问题至今都没有完全固定的答案。    争夺端侧智能的定义权，正是争夺这些问题的回答方式，它不仅取决于谁先发布一个更小的模型，也取决于谁能把模型能力、硬件适配、系统协同和场景交付沉淀成一套可重复的方法，让一次合作不再只是孤立项目。    面壁想证明的，也不只是 MiniCPM 能够在某一台、某一类设备上运行。从三星手机，到量产汽车、工业机器人和无网导览，再到 AI for AI 标准与 ForgeTrain，其角色正在从端侧模型提供者，延伸为端侧智能落地方法的提供者。手机提供规模化入口，汽车和机器人检验更复杂的真实任务，标准与训练框架则尝试让这些能力更容易被复制。    端侧并不是云端的反面，云端仍适合复杂推理和低频任务，端侧则更适合即时响应、弱网可用、敏感数据处理和持续运行。两者协同，才能让 AI 从聊天框真正进入用户随身携带和长期使用的设备。    从这个意义上说，面壁正在争夺的，是 AI 如何进入物理终端与真实世界的定义权。

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Published on:18:20:43