AI产业迎来重塑契机，你知道是哪些关键因素在推动吗？

算力下沉加速，端侧AI不是云端“缩小版”

端侧智能迈向规模落地

近两年，AI算力加速向端侧下沉，2026年端侧智能从概念验证迈向规模落地。云端算力竞赛激烈，端侧变化更值得关注。如面壁智能联合清华大学提出的“密度定律”，显示大模型能力密度提升迅速。

端侧具身智能的试验场

随着机器人进入多种场景，仅靠云端难以满足需求。面壁智能进军具身智能，发布端侧大模型，并与多企业合作，将展厅导览等场景作为试验场。一念科技推出的端侧实时多模态世界引擎，也展示出跨形态迁移潜力。

端侧芯片的新需求

模型小型化催生端侧芯片新需求，芯片设计底层逻辑改变。端侧芯片竞争核心在于“每瓦Token数”。Arm架构覆盖全场景，安谋科技展示了从智能穿戴到数据中心的AI落地全场景，强调端侧AI非云端缩小版。

物理AI走出实验室，VLA路线成为“实际落地”

物理AI受关注

端侧AI是“上半场”，物理AI成为行业关注的“下半场”。安谋科技与香港科技大学合作，围绕视觉语言动作模型（VLA）开发部署，攻克工程难题，将前沿模型部署到真实人形机器人平台。

VLA与其他模型区分

香港科技大学讲席教授郭嵩明确区分VLA与视频生成模型，VLA能分析物理状态和目标状态，知道采取何种动作，且是端到端的。安谋科技市场及生态副总裁梁泉认为VLA模型框架稳固，适合落地和量化优化。

VLA与世界模型融合共生

多家头部企业认为VLA与世界模型融合共生。港科大提出“统一视觉-语言-动作模型”，岩山科技围绕多元化场景展开系统布局，并表示脑机接口与物理AI打通才能建立完整闭环。

开源生态成趋势，产学研协同加速产业重构

开源上升为产业战略

开源已从技术选项变为产业级战略，中国机构在大模型技术体系多维度全面崛起。上海人工智能实验室、面壁智能等持续开源，构成基础设施层。

开源AIOS联盟

安谋科技牵头发起“开源AIOS联盟”，吸引众多伙伴入驻，目标是为端侧AI与具身智能原生打造AIOS系统。具身智能产业需生态共享。

产学研协同打通壁垒

智元机器人与香港中文大学等共建产学研联合平台及实验室，通过“真场景”项目实训等模式，打通高校理论研究与企业工程落地的壁垒，生态协同改写产业竞争规则。

相关问答

端侧智能为何在2026年迎来规模化落地元年？

近两年AI算力加速向端侧下沉且大模型能力密度提升，端侧智能从概念验证迈向规模落地，产业拐点到来。

物理AI中的VLA与视频生成模型有何不同？

VLA能分析物理状态和目标状态，知道采取何种动作且端到端；视频生成模型只是技术渲染器，无互动性。

开源生态对AI产业重构起到了什么作用？

开源从技术选项上升为产业战略，中国机构多维度崛起，开源联盟打造系统，产学研协同打通壁垒，加速产业重构。

端侧芯片竞争的核心指标是什么？

端侧芯片竞争核心在于“每瓦Token数”，即在同样功耗下能产出多少有效智能，这是客户关心的指标。

多家头部企业对VLA与世界模型有怎样的看法？

多家头部企业认为VLA与世界模型融合共生，长期最优技术架构是世界模型搭配机器人“大小脑”快慢系统。

安谋科技在AI产业中有哪些举措？

安谋科技牵头发起开源AIOS联盟，展示全场景AI落地，与港科大合作VLA模型，结合本土需求自研产品。