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新华财经上海7月26日电（记者高少华）大模型能力密度约每3.5个月翻一番 ，十亿参数级模型实现手机 、机器人等端侧原生部署；人形机器人出货预期持续上调 ，视觉语言动作模型（VLA）走出实验室进入工程落地……2026世界人工智能大会（WAIC）上的一系列信号表明：随着AI从云端加速向端侧 、边缘侧下沉，AI产业正告别单纯追求参数规模、云端集中算力的发展路径 ，迈入模型高效迭代 、端侧智能普及 、具身智能规模化试点的全新发展阶段 ，算力分布、技术路线与商业模式等均将面临重构。
算力下沉加速，端侧AI不是云端“缩小版”
近两年 ，AI算力不再集中在云端 ，而是加速向手机 、个人计算机 、汽车、机器人乃至更小的嵌入式设备下沉 。北京智源人工智能研究院联合端侧实验室近日发布的《端侧智能2026——规模化落地元年》报告指出，2026年端侧智能正从概念验证迈向规模落地 ，产业化拐点已然到来 。
云端算力的“超节点”竞赛已趋于白热化 ，更值得关注的变化发生在端侧。面壁智能联合清华大学提出的“密度定律 ”显示，大模型能力密度约每3.5个月翻一番 ，每隔约100天就能用一半参数量实现当前最优性能 。面壁智能CEO李大海表示：“2026年是端侧AI规模化落地的元年 。 ”
随着机器人逐步探索进入家庭 、办公室和工厂 ，仅依靠云端难以同时满足实时响应 、可靠运行和隐私保护；把感知、决策与执行部署在本地，既能保障及时响应，也能降低隐私风险。面壁智能近日宣布进军具身智能 ，发布两款端侧大模型 。面壁联合创始人兼首席科学家刘知远认为 ，物理世界要实现通用人工智能（AGI），一定需要通过端侧智能 。面壁智能正与乐聚机器人、吉利汽车等合作伙伴一道 ，将展厅导览 、园区巡检 、工业仓储等场景作为端侧具身智能的试验场。
“相比单纯堆叠训练数据、比赛模型参数 ，落地应用和端侧智能才是具身智能更核心的发展方向 。”一念科技CEO耿威向记者表示，一念科技今年推出的端侧实时多模态世界引擎 ，已经具备在单张端侧GPU上本地运行的部署能力 ，已在人形机器人 、机器狗 、电动轮椅等多类具身智能本体上完成验证，展示出跨形态迁移与通用泛化的潜力 。
模型小型化直接催生了端侧芯片的新需求。高通公司全球副总裁、中国区研发负责人徐晧在本届WAIC上表示 ，设备需要从被动响应转向主动服务 ，芯片设计的底层逻辑必须随之改变 。在业界看来，端侧芯片的竞争核心在于“每瓦Token数 ” ，在同样功耗下能产出多少有效智能 ，才是客户真正关心的指标 。
在这场从云到端的算力迁移中，Arm架构覆盖了从智能穿戴 、AI PC到智能汽车 、机器人、数据中心的全场景。安谋科技（中国）有限公司今年首次亮相WAIC，其边缘AI 、物理AI 、云AI三大展区 ，完整覆盖了从智能穿戴、智能家居到AI PC 、智能汽车 、机器人、数据中心的AI落地全场景。“端侧AI不是云端AI的缩小版 。 ”安谋科技CPU产品总监朱晓鸣表示 ，如今，大模型向端侧迁移正在成为可能 。
物理AI走出实验室 ，VLA路线成为“实际落地”
如果说端侧AI是“上半场 ” ，物理AI凭借让机器人在真实世界中感知、规划和行动，成为行业普遍关注的“下半场 ”。今年1月 ，安谋科技与香港科技大学签署《合作备忘录》 ，围绕视觉语言动作模型的开发与部署展开深度合作，重点攻克模型适配 、推理优化 、系统通信等工程难题 ，将实验室前沿模型部署到真实的人形机器人平台上 。
香港科技大学讲席教授、物理AI研究中心主任郭嵩在接受记者采访时 ，将VLA与当前热门的视频生成模型做了明确区分 。“视频生成模型简单来说，比如视频大模型Sora ，属于最浅一层的技术渲染器 ，”郭嵩表示，“它只是观察这个世界会是什么样，没有互动性。VLA能够对物理的当前状态和达到的目标状态进行分析 ，能知道采取哪一个动作 ，而且是端到端的 。 ”
安谋科技市场及生态副总裁梁泉认为，VLA模型的框架和结构“相对稳固 ” ，对芯片公司而言 ，“越稳固的模型做落地和量化优化更为适合” 。
本届WAIC 2026上，多家头部企业形成共识：VLA与世界模型并非“二选一 ” ，而是“融合共生 ”。智元机器人联合创始人 、总裁兼首席技术官彭志辉认为 ，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 。
据郭嵩介绍，港科大已提出“统一视觉-语言-动作模型（Unified VLA）”概念 ，将视觉仿真能力纳入VLA ，“把世界模型中的仿真能力和VLA的动作能力结合起来 ” 。该研究成果已于2026年发表。
“我们看重产业的实际落地， ”梁泉向记者表示 ，芯片是硬件 ，它最终销售出去需要实际的算法跑在上面 。VLA的优势在于“有人跑通了闭环”，在特定场景下能够实现一定程度的泛化，而非所有场景的完全泛化 。
在物理AI方向 ，岩山科技将AI能力从算法延伸至执行终端 ，围绕通用智能体 、端侧部署、户外智能体等多元化场景展开系统布局。岩山科技董事长叶可表示，脑机接口负责读取人类意图 ，物理AI负责把人类意图转化为机器在现实世界的实际行动；两者打通 ，才能建立 “人脑-AI-物理世界 ” 完整闭环，这也是下一代智能伙伴的核心形态。
开源生态成趋势 ，产学研协同加速产业重构
当算力从云向端下沉 、物理AI从实验室走向真实场景 ，支撑这场产业迁移的，是一套正在成形的开源与产学研协同新基础设施 。
开源已从技术选项上升为产业级战略 。CSDN联合多家机构发布的《2026大模型技术体系综合开源影响力榜单》显示 ，中国机构在模型 、数据、系统 、评测四大维度全面崛起。上海人工智能实验室Intern系列模型 、面壁智能MiniCPM系列模型持续开源 ，构成了与闭源路线并行的基础设施层 。
安谋科技在本届WAIC期间牵头发起了“开源AIOS联盟 ”，已经吸引紫光、辉羲等芯片客户 ，以及面壁智能 、香港科技大学 、清华智能产业研究院等20余家伙伴入驻 ，目标是为端侧AI与具身智能原生打造AIOS系统 。“具身智能产业尚未出现巨无霸，需要生态共享。”郭嵩说 。
除安谋科技与港科大围绕VLA模型的合作外，智元机器人与香港中文大学于今年3月共建具身智能产学研联合平台 ，四川大学与乐聚机器人也相继落地联合实验室 ，各方通过“真场景 ”项目实训等特色培养模式，打通高校前沿理论研究与企业工程落地之间的壁垒 。
生态协同也在改写产业竞争规则。安谋科技CEO陈锋把公司策略概括为“全球标准+本土创新 ” ，以Arm全球领先的IP技术为桥 ，结合本土需求自研四类核心产品，国内授权客户已超460家、累计芯片出货量突破450亿颗 。面壁智能联合创始人、总裁雷升涛表示 ，端侧AI的竞争本质是全链路体系化能力的比拼 ，面壁智能选择All in端侧，是相信这条路对产业链各方都具备长期价值 。
（文章来源：新华财经）