大模型正加速从云端走向终端。端侧 AI凭借实时响应、隐私安全和离线可用等特性,被视为 AGI 进入物理世界的关键路径。在 2026 世界人工智能大会(WAIC)期间,面壁智能集中展示了从全栈技术、规模落地到生态孵化的完整布局,持续引领端侧 AI产业化进程。面壁智能CEO 李大海直言:“ 2026 年是端侧 AI规模化落地的元年。”规模落地:从“可用”到“好用”,端侧 AI 深入物理世界
面壁智能已将 MiniCPM 系列端侧模型规模化部署于智能汽车、手机、AIPC、具身智能和智能家居等领域,端侧 AI正全面渗透物理空间。截至 2026 年 6 月 30 日,MiniCPM 开源模型系列累计下载量突破 3800 万次,覆盖文本、视觉、语音全模态。
面壁智能自研端侧智能体 SuperMate 已搭载于长安马自达 EZ-60、吉利银河 M9 等量产车型,目标 2026 年内实现 30 万台量产车搭载。SuperMate 基于视觉感知、推理与记忆能力,实现座舱从被动响应到主动感知,让端侧 AI真正实现“无感智能”。
在 WAIC 2026 期间,面壁智能正式发布并开源了首个具身智能技术成果——MiniCPM-Robot 系列模型。其中,通用 VLA 模型 MiniCPM-RobotManip 参数量仅 1.5B,支持 1 分钟的具身原生记忆,可完成考验上下文记忆的复杂操作任务;跟踪导航模型 MiniCPM-RobotTrack 则实现了基于纯视觉方案的本地自主指令追踪。面壁智能与吉利汽车、乐聚机器人开展深度合作,形成面向工业制造与商业服务的双线布局。其中,RoboHarness 已在吉利生产仓储场景实现常态化作业。
多终端场景的全面铺开,让端侧 AI深入每一个终端,为 AGI 的终端化筑牢了基础。 技术攻坚:密度定律驱动,全栈体系持续突破端侧上限
端侧 AI面临“体积、算力、能耗”三大硬约束。面壁智能以“智能密度”为核心指标,提出“密度定律”——智能密度每 3.5 个月翻倍。基于此,MiniCPM 历经 15 个版本迭代,形成覆盖文本、视觉、全模态、语音的完整端侧 AI能力栈。
模型层面持续刷新端侧 AI上限。 2026 年 5 月,MiniCPM-V 4.6(1.3B)登顶同尺寸多模态全球第一,仅需 6GB 内存。7月,MiniCPM5-2B 文本模型以 20 亿参数在 AA 榜单 4B 以下排名第一,原生支持混合思考与 512K 超长上下文,再次证明端侧 AI在极小参数量下可达极致性能。
硬件适配实现“芯片发布,端侧 AI即用”。 MiniCPM5-2B 已完成 AMD、英特尔、联发科、高通等主流芯片适配,并与高通深化战略合作,做到 Day0 适配。在训练部署上,ForgeTrain 在昇腾芯片以更小参数量超越 Google Gemma 3 的 270M 模型性能,自研 BitCPM-CANN 三值模型释放 6 倍显存,能力保留超 90%,为低功耗端侧 AI提供坚实底座。
这套全栈技术组合拳,直击端侧AI规模化落地的核心瓶颈。 生态共建:开源开放,加速产业闭环
端侧 AI繁荣需全产业链协同。面壁智能始终坚持大模型开源战略,MiniCPM 系列下载量已破3800万。WAIC 期间,开源具身智能模型 MiniCPM-Robot 和企业数字员工平台 StaffDeck,持续推动端侧 AI技术民主化。
面壁智能首席科学家刘知远指出,中国 AI 应“向外卷”,走向端侧、贴近真实场景。从技术自研到场景落地,再到生态共建,面壁智能正打通“研发—落地—生态”的端侧 AI 闭环。随着端侧 AI持续渗透,面壁智能所坚持的高效路线,正加速 AGI 走进物理世界的每一个终端。
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