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WAIC观察丨工业AI突破“感知”瓶颈 端侧亟待标准统一_我的网站

A |     8月16日上午，“福来浙里更出彩”——2026年度浙江福彩“走进福彩公益金资助项目”系列主题活动第五站在台州举行，60余名热心公益的社会公众代表和省、市媒体记者代表、福彩一线销售员代表、6对新人等走进风景秀美、位于台州绣爱谷景区内的颁证基地，亲眼见证福彩公益金在这里的使用情况。

B |     21世纪经济报道记者 陶力上海报道          业界基本以两条并行路径深入物理世界：一条是从工业数据治理出发、向工艺与供应链渗透的“云端赋能”路线；另一条是从底层架构重构、让AI驻留终端的“端侧原生”路线。省市福彩中心、黄岩区民政局有关人员共同参与了此次活动。

C | 　　活动开始前，参与活动的代表们走进绣爱谷户外颁证基地，实地了解基地内各项服务设施情况。         2026世界人工智能大会（WAIC）期间，多家技术服务展商集中展现了AI深入物理世界的策略。

D | 据介绍，“十四五”时期，台州市依托福彩公益金赋能婚俗改革，累计落地婚姻服务项目26个，投入福彩公益金266万元，持续完善婚姻公共服务供给，此次活动所走进的黄岩区婚姻登记处作为省级婚俗改革试点，累计使用福彩公益金35万元，主要用于服务升级和硬件设施改造、进一步推进婚俗改革工作，给予新人们更好的婚姻登记服务体验。　　本次活动主题为“福来浙里更出彩，爱在浙里囍相逢”，活动以户外集体婚礼的形式开展，在绣爱谷景区的露天大草坪上，浙江福彩为新人们举行了集体婚礼，新人们参与集体颁证、共读新婚誓词，在现场所有人员的共同见证下交换对戒，完成了简约而又神圣的婚礼仪式。         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。轮番登场的演出嘉宾，带来好听好看文娱表演的同时，也为参与活动的所有新人送上了新婚的祝福，让新人们感受到了简婚不减爱的温馨与浪漫。但物理场景对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仍存在短板，行业亟需底层技术架构创新，支撑物理AI的规模化落地。

E | 活动现场，省福彩中心还向台州市有关儿童福利机构和婚姻机构捐赠了价值5 万元物资，包括新人“永结同心”套装、儿童洗护用品等。

F | 　　“福来浙里更出彩”2026年浙江福彩“走进福彩公益金资助项目”系列主题活动即将过半，通过这一场场活动，让社会各界看到福彩公益金，不仅仅是对老年人、困难儿童等弱势群体的托底保障，也为推进全省婚俗改革贡献了福彩力量。接下来还有7场线下活动，下一场，浙江福彩“走进福彩公益金资助项目”系列主题活动又将带大家走进哪里呢？请大家继续关注并积极参与到活动中来，一起感受公益福彩，见证福彩公益力量。         标准共建先行          在“端侧流式多模态模型赋能 AI 硬件爆发”分论坛上，Om AI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。“物理世界并非云端数字世界AI的简单延伸，端侧智能需要建立专属的架构思路、评估体系、安全框架和产业生态。”          当前端侧AI产业面临硬件架构繁杂、接口标准不统一、软硬协同成本高等碎片化问题，与多元算力产业早期困境高度相似。

G |          统一标准体系建设，成为推动端侧原生从实验室验证，走向规模化商用的关键抓手。

H |          为此，论坛上发起《端侧多模态基座与AI硬件协同发展倡议》，倡议提出三个共建方向：一是共建端侧原生技术标准，推动评估体系、接口规范、安全框架标准化；二是共研软硬一体联合方案，推动模型-芯片协同、端云协同边界探索；三是共拓物理AI产业场景，推动重点赛道数据反馈机制与开放生态建设。         据悉，倡议面向全行业开放，旨在凝聚科研机构、硬件厂商、方案商、开发者和产业投资人力量，打破技术壁垒、消除行业孤岛，推动端侧AI产业规范化发展。         在嘉宾对话环节，行业资本从产业投资视角，剖析了消费端侧智能的爆发逻辑，明确核心行业判断：在通用算力底座日趋完善的当下，智能终端产业的核心稀缺资源，已转变为适配硬件迭代规律、支撑超低延迟实时交互的原生多模态能力，这也是AI PC、智能穿戴等终端硬件实现规模化普及的关键前提。         工业AI落地门槛          制造业AI落地，门槛不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。一辆整车涉及上万个零部件，数据散落在数百个系统里，格式混乱、时序不同步是常态。         本届WAIC上，广域铭岛将“懂工业”的基因转化为数据治理壁垒，其平台内嵌的数据治理引擎可自动识别数百种工业协议，将杂乱数据转化为高质量资产；一线人员拖拽组件即可搭建预测性维护、根因分析等应用，不再依赖算法工程师。

I |                    在数据基座搭建完成后，AI向上游渗透至最具挑战性的工艺环节。未来，智能体更像是懂业务的“数字行动者”——把确定性交给智能体，将创造力留给工程师。         在国内某知名电器制造企业，库存分析智能体让全库检查效率提升99%，根因定位准确率达95%，库存管理从“人找问题”转向“问题找人”。         当云端AI在产线上完成数字化闭环，更深层的命题随之而来：如何让智能延伸到现实中的感知、思考和执行闭环。

J | 这正是行业参与者共同思考的问题。         从产业验证看，端侧AI已从可选升级变为刚需配置。在低空经济、海事作业等场景中，智能设备必须具备本地自主运行能力。         实践，是工业AI未来唯一的标尺。制造业AI落地，门槛从来不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。AI能力正在快速普及，但把AI能力组织成工作流、嵌入具体场景、最终变成商业回报，依然是一道很难跨越的专业壁垒。

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Published on:14:49:57