端侧原生架构为何是物理AI最优解？答案在Om_AI联汇WAIC分论坛

7月19日，上海世博中心，一场聚焦端侧多模态模型与AI硬件落地的专业论坛，吸引了产业链上下游的广泛关注。本次活动由Om AI联汇主办，核心议题为“端侧流式多模态模型如何真正赋能AI硬件”。值得注意的是，这是今年世界人工智能大会（WAIC）唯一一个深度聚焦端侧多模态与智能硬件落地的专业论坛。现场不仅发布了《端侧多模态基座与AI硬件协同发展倡议》，VLX开发者社区也同步正式上线。这背后释放的信号十分明确：端侧原生技术已不再是一个单点突破的概念，而是迈入产业链协同共建的新阶段。

端侧原生破局：物理AI规模化的真正瓶颈在哪里？

现阶段，大多数端侧AI方案仍沿用“云端训练+终端压缩”的传统路径，这套模式在数字化场景中运行较为顺畅。然而，当AI进入真实物理空间后，挑战显著增加。物理世界对AI的要求极为苛刻，远超云端能够应对的范畴——响应需达到毫秒级、离线环境下需正常运转、本地数据不得离开设备。这些刚性指标充分暴露了传统云端迁移架构的短板。行业亟需从底层技术体系进行革新，否则物理AI的商业化落地难以真正铺开。 本次论坛邀请了高校、芯片公司、算力服务商、数据安全机构、终端设备商等全链条参与者。经过深入交流，各方逐渐形成共识：端侧原生架构是物理AI工程化落地的最优解。Om AI联汇CEO赵天成明确指出，物理世界要求实时性、动态性和高频交互，这决定了端侧AI不能是云端大模型的“缩小版”，而必须从底层重构计算架构和运行机制。多位专家也补充了一个关键点：具身智能要实现规模化，瓶颈恰恰在于终端设备的实时感知和环境自适应决策能力。此外，随着全球数据合规监管日益严格，端侧本地化处理的安全可控优势，反而从早期的“障碍”转变为“驱动力”，这一转变值得关注。 作为国内最早系统布局端侧原生技术并实现商业落地的公司之一，Om AI联汇始终坚持底层架构的自主创新。其自研的VLX端侧流式多模态模型系列，专门针对传统方案的高延迟、泛化能力差、响应滞后等问题。此次在WAIC首次进行线下集中展示，现场反响热烈。

标准与生态双轮驱动：倡议发起，社区同步上线

端侧AI产业当前面临一个突出问题：硬件平台种类繁多，接口协议不统一，软硬协同开发成本居高不下。这种碎片化现状与早期多元算力生态发展初期的混乱局面相似。要打破这一局面，必须建立统一、开放、可扩展的标准体系，这也是端侧原生技术从实验室走向商业化的关键支撑。 Om AI联汇敏锐把握这一需求，直接发起《端侧多模态基座与AI硬件协同发展倡议》。倡议明确了三个共建方向：第一，共建端侧原生技术标准体系，涵盖性能评估、模型接口规范、隐私安全框架等；第二，共研软硬一体化联合方案，推动模型与芯片协同优化，探索端云协同的合理边界；第三，共拓物理AI的典型应用场景，建立重点赛道的数据闭环反馈机制和开放协作生态。该倡议面向全行业开放，目标清晰：汇聚科研力量、硬件厂商、系统集成商、开发者和产业资本，打破技术孤岛，消除协作壁垒，加速端侧AI的规范化与标准化进程。 同步推出的VLX开发者社区，则为整个倡议提供了坚实的技术支撑。该社区面向全球硬件厂商、系统集成服务商和AI开发者，开放了VLX端侧多模态基座的全部能力，配套标准化的API接口、全场景SDK工具包以及一站式技术支持。其目标十分实际：降低端侧多模态AI应用的开发门槛，让前沿技术更快融入各行各业的真实业务场景。

真实场景端侧落地：物理AI的产业化窗口已经打开

论坛还安排了两场深度对话，分别从消费市场和垂直行业两个维度，验证了端侧原生技术的落地价值。 在嘉宾对话环节，来自一线投资机构的代表提出了一个关键判断：通用算力基础设施日益完善，但智能终端领域真正稀缺的是能够跟上硬件迭代节奏、支撑超低时延人机交互的原生多模态能力。换言之，这正是AI PC、智能眼镜、可穿戴设备等新一代终端大规模普及的核心前提。 产业圆桌环节，终端制造、产业运营、公共执法、技术服务等领域的代表共同确认了一个事实：在低空经济、海洋作业等专业化场景中，端侧AI已不再是“锦上添花”的选项，而是刚性需求。这些场景下的智能装备，必须完全脱离网络独立运行，通过智能化自主作业替代人工操作，在提升效率的同时，大幅增强安全性和可靠性。 赵天成在总结时表示：“物理世界不是云端数字世界AI的简单延伸，端侧智能需要构建专属的技术架构、评估标准、安全范式与产业生态。”接下来，Om AI联汇将继续依托产业协同倡议和VLX开发者社区的双轮驱动，深耕端侧原生技术创新，联合全产业链伙伴，共建标准化、开放化、协同化的物理AI新生态，推动AI硬件产业进入新一轮增长爆发期。