端侧原生架构凭什么是物理AI最优解？答案在这场Om AI联汇的WAIC分论坛中

7月19日,杭州联汇科技股份有限公司(简称:Om AI联汇)在上海世博中心举办《端侧流式多模态模型赋能 AI 硬件爆发》分论坛,议题重点聚焦端侧模型技术研讨与产业落地,是本届WAIC 唯一深度聚焦端侧多模态与智能硬件落地的专业论坛。活动现场正式发布《端侧多模态基座与AI硬件协同发展倡议》,同时上线Om AI联汇VLX开发者社区,标志着端侧原生技术路线正式从单点技术探索,迈入产业链深度协同的全新阶段。

多方视角汇聚共识:端侧原生破解物理AI落地难题

当前行业主流端侧 AI 方案,普遍采用 “云端预训练 + 终端裁剪压缩” 技术模式,该方案已成熟应用于各类数字化场景。但但随着AI技术加速向真实物理世界渗透,物理场景对AI系统提出了低延迟实时响应、离线独立运行、本地数据隐私安全等刚性要求,传统云端迁移式方案的短板持续凸显,行业亟需底层技术架构创新,支撑物理AI的规模化落地。

本次论坛汇聚高校科研院所、芯片架构研发、算力供给、数据安全、终端制造等全链条领域专家学者与产业代表,通过深度研讨,观点逐步收敛:端侧原生架构更适配物理AI场景的商业化落地。OmAI联汇CEO兼首席科学家赵天成指出,物理世界实时、动态、高频的交互特性,决定了端侧AI不能是云端模型的"简易减法版",须基于物理场景重构底层架构与运行逻辑。多位与会学者进一步佐证:具身智能规模化落地的核心瓶颈,集中在终端实时感知与动态自适应能力;叠加全球数据合规政策趋严,端侧本地化运行的安全优势,已从落地限制条件转化为驱动产业迭代的核心竞争力。

主题：OmAI联汇