蘋(píng)果國(guó)行 AI 刷屏之外，三星也把端側(cè)大腦交給國(guó)產(chǎn) AI

今年 WAIC 最火爆的展區(qū)，除了機(jī)器人就是 AI 手機(jī)了。

更重磅的消息，發(fā)生在世博展覽館之外——7 月 15 日，國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室公布新一批手機(jī)端側(cè)生成式人工智能服務(wù)備案。

蘋(píng)果智能、三星蓋樂(lè)世 AI、華為小藝、OPPO AndesGPT、vivo 藍(lán)心端側(cè)大模型、小米澎湃 AI 和努比亞豆包手機(jī)大模型等 7 款產(chǎn)品獲批。

真正可能最快把 AI 帶到普通人身邊的設(shè)備，未必在展臺(tái)上，反而就在每個(gè)人的口袋里。

其中最受矚目的自然是 Apple Intelligence，國(guó)行 iPhone 用戶(hù)真的等得太久了。隨著備案落定，用戶(hù)對(duì)手機(jī) AI 的好奇，也越來(lái)越具體：Siri 什么時(shí)候才能真正聽(tīng)懂上下文？AI 會(huì)怎么樣跨應(yīng)用完成任務(wù)？它讀取照片、日程和聊天記錄時(shí)，數(shù)據(jù)是否必須上傳云端？

這些能力又是否足以成為更換一部新手機(jī)的理由？自發(fā)布以來(lái)，市場(chǎng)一直期待 AI 成為下一輪 iPhone 換機(jī)和生態(tài)升級(jí)的理由。IDC 在 WWDC 2026 后判斷，更完整的 Apple Intelligence 將增強(qiáng)新款硬件的升級(jí)理由，并有機(jī)會(huì)把蘋(píng)果操作系統(tǒng)進(jìn)一步推向「?jìng)€(gè)人智能」平臺(tái)。

更具個(gè)人上下文的 Siri、更深入的跨應(yīng)用協(xié)作，以及更多依賴(lài)新硬件的本地 AI 功能，都被視為蘋(píng)果重新定義手機(jī)交互的一部分。

而在蘋(píng)果之外，「Android 機(jī)皇」三星蓋樂(lè)世 AI 也要來(lái)了，面壁智能 MiniCPM 系列作為三星蓋樂(lè)世 AI 的端側(cè)模型能力提供方，深度參與此次備案落地。

對(duì)面壁而言，這意味著其端側(cè)模型開(kāi)始從開(kāi)源社區(qū)和技術(shù)驗(yàn)證，進(jìn)入全球頭部消費(fèi)電子廠(chǎng)商的實(shí)際產(chǎn)品。

在全球手機(jī)市場(chǎng)，三星長(zhǎng)期處于全球智能手機(jī)市場(chǎng)第一梯隊(duì)，擁有覆蓋入門(mén)到旗艦的完整 Galaxy 產(chǎn)品線(xiàn)、廣泛的全球銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò)，以及橫跨手機(jī)、平板、手表和耳機(jī)的終端生態(tài)。

如果端側(cè)能力進(jìn)一步擴(kuò)展到更多機(jī)型和市場(chǎng)，端側(cè)智能潛在觸達(dá)的將不再是少數(shù)開(kāi)發(fā)者或單個(gè)行業(yè)客戶(hù)，而是數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的普通手機(jī)用戶(hù)。

一次集中備案，釋放出的是更廣泛的行業(yè)信號(hào)，手機(jī)端側(cè) AI 正從功能預(yù)告和概念驗(yàn)證，進(jìn)入規(guī)范化、規(guī)模化落地階段。當(dāng) AI 能力開(kāi)始留在設(shè)備本地，手機(jī)正在成為端側(cè)智能最先觸達(dá)普通用戶(hù)的入口。

端側(cè) AI 看手機(jī)？為什么

為什么首先是手機(jī)？

手機(jī)與人的距離最近，也是使用頻率最高的智能終端。它天然掌握著用戶(hù)的通信、影像、位置和日程等信息，還具備相機(jī)、麥克風(fēng)和各種傳感器，能夠?yàn)?AI 提供持續(xù)的個(gè)人上下文。

這也讓手機(jī)端側(cè) AI 與普通的云端聊天機(jī)器人有所不同。復(fù)雜推理仍然可以交給云端，但拍照理解、語(yǔ)音處理、個(gè)人信息檢索等高頻、即時(shí)或隱私敏感的任務(wù)，可以?xún)?yōu)先在本地完成。這樣既能縮短等待時(shí)間、減少云端調(diào)用成本，也能讓一部分敏感數(shù)據(jù)不必離開(kāi)設(shè)備。

在由面壁智能主辦的「 WAIC 端側(cè) AI 創(chuàng)新和行業(yè)發(fā)展論壇」上，三星電子中國(guó)研究院院長(zhǎng)沈志春，把手機(jī)端側(cè) AI 的需求精準(zhǔn)地概括為「多、快、好、省」：讓更多任務(wù)在本地完成，獲得更快響應(yīng)和足夠好的體驗(yàn)，同時(shí)節(jié)省云端 Token、流量、存儲(chǔ)與電量消耗。

這四個(gè)目標(biāo)并不容易同時(shí)實(shí)現(xiàn)，受到 GPU、NPU、存儲(chǔ)和功耗限制，端側(cè)模型仍然是在「戴著枷鎖跳舞」。

手機(jī)的算力、內(nèi)存、功耗和散熱都有限，端側(cè)模型需要在資源約束中保留足夠的理解、推理和多模態(tài)能力，還要適配不同廠(chǎng)商的芯片、系統(tǒng)和產(chǎn)品節(jié)奏。手機(jī) AI 的關(guān)鍵已經(jīng)不只是模型能不能運(yùn)行，而是它能否在有限資源中把體驗(yàn)做到足夠好。

面壁的 MiniCPM 系列正是沿著這條路線(xiàn)發(fā)展，一直以來(lái)，MiniCPM 系列開(kāi)源模型累計(jì)下載量已超過(guò) 3800 萬(wàn)次，并已在消費(fèi)電子、汽車(chē)、具身智能和法律等場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地。三星蓋樂(lè)世 AI ，成為其進(jìn)入主流消費(fèi)終端的最新案例。

所以，對(duì)面壁而言，三星合作的意義不只是一位新增的客戶(hù)，它提供了一個(gè)更直接的規(guī)模化證明，端側(cè)模型已經(jīng)不只運(yùn)行在開(kāi)發(fā)板和實(shí)驗(yàn) Demo 中，而是開(kāi)始進(jìn)入普通消費(fèi)者日常使用的貼身設(shè)備——手機(jī)。

端側(cè)智能，不止是手機(jī)

手機(jī)是最先規(guī)模化的入口，但并不是端側(cè) AI 的全部邊界。當(dāng) AI 從信息處理走向真實(shí)世界中的感知和行動(dòng)，汽車(chē)與機(jī)器人也成為另一批重要載體。

汽車(chē)對(duì)端側(cè) AI 的需求同樣直接，駕駛與座艙交互要求低延遲，車(chē)輛還會(huì)經(jīng)過(guò)隧道、地下車(chē)庫(kù)等弱網(wǎng)環(huán)境，許多車(chē)內(nèi)數(shù)據(jù)也具有隱私屬性。

面壁智能與吉利汽車(chē)開(kāi)展深度合作。面壁智能的 VLM 多模態(tài)大模型與吉利機(jī)器人的本體、VLA 模型及導(dǎo)航系統(tǒng)深度集成，成功實(shí)現(xiàn)吉利機(jī)器人在生產(chǎn)倉(cāng)儲(chǔ)場(chǎng)景的落地應(yīng)用。

RoboHarness 是基于面壁智能 4 月份發(fā)布的 EmbodiedClaw 框架開(kāi)發(fā)，可以輕松集成上層規(guī)劃 VLM 模型，將 VLA 模型、導(dǎo)航系統(tǒng)等作為物理世界工具模塊調(diào)用，并為具身智能體提供長(zhǎng)程任務(wù)的上下文和記憶管理。

機(jī)器人則把端側(cè) AI 從信息處理進(jìn)一步推向物理行動(dòng)。面壁通用 VLA 模型 MiniCPM-RobotManip，與面向移動(dòng)機(jī)器人跟蹤導(dǎo)航的 MiniCPM-RobotTrack，讓機(jī)器人把視覺(jué)、語(yǔ)言和動(dòng)作連接起來(lái)，并在長(zhǎng)程任務(wù)中保留此前的觀察和執(zhí)行信息。

搭載 MiniCPM-RobotTrack 的機(jī)器狗可以在開(kāi)放環(huán)境下零樣本指令跟隨，并且抗各類(lèi)人物穿梭干擾，同時(shí)可以在無(wú)網(wǎng)/弱網(wǎng)環(huán)境（例如電梯、停車(chē)場(chǎng)），依然流暢跟隨。

結(jié)合了面壁端側(cè)多模態(tài)大模型和樂(lè)聚的夸父機(jī)器人本體和導(dǎo)航系統(tǒng)，則可以讓機(jī)器人在無(wú)網(wǎng)的情況下，純端側(cè)運(yùn)行導(dǎo)覽系統(tǒng)，支持基于本地知識(shí)庫(kù)的離線(xiàn)講解和自由問(wèn)答，多模態(tài)大模型作為導(dǎo)覽機(jī)器人的大腦，可以實(shí)時(shí)理解展廳環(huán)境，理解人類(lèi)指令和意圖，規(guī)劃導(dǎo)覽路線(xiàn)并進(jìn)行避障導(dǎo)航。

從手機(jī)到汽車(chē)和機(jī)器人，面壁的落地案例覆蓋了不同終端形態(tài)，而再進(jìn)一步，除具體產(chǎn)品和項(xiàng)目之外，面壁還深入?yún)⑴c端側(cè)智能相關(guān)方法與標(biāo)準(zhǔn)的建立。

WAIC 期間，面壁智能與中國(guó)信息通信研究院聯(lián)合前瞻發(fā)布《AI For AI 標(biāo)準(zhǔn)》，嘗試為 AI 參與模型研發(fā)提供統(tǒng)一的測(cè)試和評(píng)價(jià)尺度。作為技術(shù)實(shí)例，面壁同時(shí)發(fā)布并開(kāi)源 ForgeTrain。

按照面壁的說(shuō)法，F(xiàn)orgeTrain 是一個(gè)由 AI 編寫(xiě)生產(chǎn)級(jí)代碼的訓(xùn)練框架，已被用于 MiniCPM5-1B 的訓(xùn)練，并適配英偉達(dá) H100 與華為昇騰系列芯片。

參與行業(yè)制定，體現(xiàn)了面壁希望承擔(dān)的另一種角色，不只提供單個(gè)端側(cè)模型，也參與建立訓(xùn)練、適配和規(guī)模化復(fù)制的方法。

爭(zhēng)奪端側(cè)智能的定義權(quán)

手機(jī)是端側(cè) AI 最先規(guī)模化的入口，它把本地模型帶到普通用戶(hù)身邊，也讓低延遲、隱私和端云協(xié)同從技術(shù)概念變成可以被消費(fèi)者感知的產(chǎn)品能力。

汽車(chē)和機(jī)器人則把端側(cè) AI 帶入更廣闊的真實(shí)世界，前者讓模型在弱網(wǎng)和長(zhǎng)生命周期中持續(xù)升級(jí)，后者要求模型在本地完成感知、決策和行動(dòng)。不同終端的需求并不完全相同，卻共同要求 AI 能力離開(kāi)云端服務(wù)器，進(jìn)入具體設(shè)備和真實(shí)任務(wù)。

這也意味著，端側(cè)智能并不是把云端模型壓縮后裝進(jìn)設(shè)備這么簡(jiǎn)單。哪些任務(wù)必須留在本地，哪些任務(wù)仍應(yīng)交給云端；不同算力和功耗條件下，模型需要保留多少能力；一套方案如何跨芯片、跨終端復(fù)制，并在隱私、延遲和可靠性上形成可驗(yàn)證的標(biāo)準(zhǔn)——這些問(wèn)題至今都沒(méi)有完全固定的答案。

爭(zhēng)奪端側(cè)智能的定義權(quán)，正是爭(zhēng)奪這些問(wèn)題的回答方式，它不僅取決于誰(shuí)先發(fā)布一個(gè)更小的模型，也取決于誰(shuí)能把模型能力、硬件適配、系統(tǒng)協(xié)同和場(chǎng)景交付沉淀成一套可重復(fù)的方法，讓一次合作不再只是孤立項(xiàng)目。

面壁想證明的，也不只是 MiniCPM 能夠在某一臺(tái)、某一類(lèi)設(shè)備上運(yùn)行。從三星手機(jī)，到量產(chǎn)汽車(chē)、工業(yè)機(jī)器人和無(wú)網(wǎng)導(dǎo)覽，再到 AI for AI 標(biāo)準(zhǔn)與 ForgeTrain，其角色正在從端側(cè)模型提供者，延伸為端側(cè)智能落地方法的提供者。手機(jī)提供規(guī)模化入口，汽車(chē)和機(jī)器人檢驗(yàn)更復(fù)雜的真實(shí)任務(wù)，標(biāo)準(zhǔn)與訓(xùn)練框架則嘗試讓這些能力更容易被復(fù)制。

端側(cè)并不是云端的反面，云端仍適合復(fù)雜推理和低頻任務(wù)，端側(cè)則更適合即時(shí)響應(yīng)、弱網(wǎng)可用、敏感數(shù)據(jù)處理和持續(xù)運(yùn)行。兩者協(xié)同，才能讓 AI 從聊天框真正進(jìn)入用戶(hù)隨身攜帶和長(zhǎng)期使用的設(shè)備。

從這個(gè)意義上說(shuō)，面壁正在爭(zhēng)奪的，是 AI 如何進(jìn)入物理終端與真實(shí)世界的定義權(quán)。