妖女迷行

B |     真正可能最快把 AI 带到普通人身边的设备，未必在展台上，反而就在每个人的口袋里。         其中最受瞩目的自然是 Apple Intelligence，国行 iPhone 用户真的等得太久了。随着备案落定，用户对手机 AI 的好奇，也越来越具体：Siri 什么时候才能真正听懂上下文？AI 会怎么样跨应用完成任务？它读取照片、日程和聊天记录时，数据是否必须上传云端？     这些能力又是否足以成为更换一部新手机的理由？自发布以来，市场一直期待 AI 成为下一轮 iPhone 换机和生态升级的理由。当球迷即将看到又一位亿元先生诞生加盟豪门，却很少有人知晓：这位近年火箭般崛起的非洲天才，所有奋力奔跑的动力都源于一位已经无法到场的观众——意外离世的妹妹。IDC 在 WWDC 2026 后判断，更完整的 Apple Intelligence 将增强新款硬件的升级理由，并有机会把苹果操作系统进一步推向「个人智能」平台。         更具个人上下文的 Siri、更深入的跨应用协作，以及更多依赖新硬件的本地 AI 功能，都被视为苹果重新定义手机交互的一部分。    而在苹果之外，「Android 机皇」三星盖乐世 AI 也要来了，面壁智能 MiniCPM 系列作为三星盖乐世 AI 的端侧模型能力提供方，深度参与此次备案落地。    对面壁而言，这意味着其端侧模型开始从开源社区和技术验证，进入全球头部消费电子厂商的实际产品。要说近年来，最炙手可热的新生代非洲边路爆点球员当属迪奥曼德了。2025年7月，RB莱比锡花费2000万欧元转会费从莱加内斯签下迪奥曼德，彼时他的个人身价仅为150万欧元。短短一年时间，迪奥曼德的身价来到9000万欧元，翻了整整60倍，成长速度堪称世界足坛现象级。25-26赛季，是迪奥曼德职业生涯的首个完整夏季，这位天才新星便成功稳坐莱比锡主力，德甲踢出33轮12球8助，攻防转换时的推进能力相当惊艳。迪奥曼德具备极强的‌爆发力‌和‌带球推进能力‌，场均过人次数高达4.17次与过人成功率62.7%均位居德甲第一，单赛季118次成功过人断层领跑联赛。         在全球手机市场，三星长期处于全球智能手机市场第一梯队，拥有覆盖入门到旗舰的完整 Galaxy 产品线、广泛的全球销售网络，以及横跨手机、平板、手表和耳机的终端生态。迪奥曼德的双脚技术较为均衡，左右边路都能胜任，瞬时启动速度36.46公里/小时‌德甲第二，变向节奏极具迷惑性，既能内切远射破门也能下底送出传中。         如果端侧能力进一步扩展到更多机型和市场，端侧智能潜在触达的将不再是少数开发者或单个行业客户，而是数以千万计的普通手机用户。

C | 此前美加墨世界杯，迪奥曼德代表科特迪瓦队出战生涯首届世界杯，带领球队闯入32强。德甲赛季最佳新人的荣誉、世界杯赛场的亮眼发挥、碾压同龄人的身体与技术天赋，多重优势叠加，让皇马下定决心不惜重金也要将其签下。    一次集中备案，释放出的是更广泛的行业信号，手机端侧 AI 正从功能预告和概念验证，进入规范化、规模化落地阶段。一年时间，迪奥曼德成为了聚光灯下的天才新星，然而他的人生底色却满是遗憾与思念。

D | 当 AI 能力开始留在设备本地，手机正在成为端侧智能最先触达普通用户的入口。    端侧 AI 看手机？为什么     为什么首先是手机？          手机与人的距离最近，也是使用频率最高的智能终端。它天然掌握着用户的通信、影像、位置和日程等信息，还具备相机、麦克风和各种传感器，能够为 AI 提供持续的个人上下文。    这也让手机端侧 AI 与普通的云端聊天机器人有所不同。复杂推理仍然可以交给云端，但拍照理解、语音处理、个人信息检索等高频、即时或隐私敏感的任务，可以优先在本地完成。2006年的迪奥曼德出生在科特迪瓦阿比让的一个贫民窟，家境贫寒儿时连一双完整的足球鞋都难以拥有，只能踩着塑料凉鞋在泥土地踢球，在衣服背后写上偶像C罗的名字和号码。

E | 这样既能缩短等待时间、减少云端调用成本，也能让一部分敏感数据不必离开设备。    在由面壁智能主办的「 WAIC 端侧 AI 创新和行业发展论坛」上，三星电子中国研究院院长沈志春，把手机端侧 AI 的需求精准地概括为「多、快、好、省」：让更多任务在本地完成，获得更快响应和足够好的体验，同时节省云端 Token、流量、存储与电量消耗。         这四个目标并不容易同时实现，受到 GPU、NPU、存储和功耗限制，端侧模型仍然是在「戴着枷锁跳舞」。身边所有人都嘲笑迪奥曼德登陆豪门的梦想，唯有小他四岁的妹妹罗克珊相信他能成为世界最佳球员。    手机的算力、内存、功耗和散热都有限，端侧模型需要在资源约束中保留足够的理解、推理和多模态能力，还要适配不同厂商的芯片、系统和产品节奏。手机 AI 的关键已经不只是模型能不能运行，而是它能否在有限资源中把体验做到足够好。兄妹俩挤在狭小房间观看五大联赛转播，她省吃俭用攒钱购置护腿板，每场野球都到场边观战，是迪奥曼德第一位也是最忠实的球迷，更是他坚持踢球的精神支柱。2025年3月29日，24-25赛季西甲第29轮，皇马主场3-2击败莱加内斯，18岁的迪奥曼德在第86分钟替补登场，就此完成了自己西甲一线队的职业首秀，赛后他与姆巴佩互换球衣。    面壁的 MiniCPM 系列正是沿着这条路线发展，一直以来，MiniCPM 系列开源模型累计下载量已超过 3800 万次，并已在消费电子、汽车、具身智能和法律等场景实现商业化落地。迪奥曼德刚踏过职业生涯一座重要里程碑，人生的重击便猝不及防降临，数周后噩耗轰然传来：一场派对上，妹妹罗克珊误饮了被人下药的饮品，年轻的生命就此戛然而止。

F | 巨大的悲痛没有让他当众崩溃大哭，却在他心底留下一片无法填补的空白。三星盖乐世 AI ，成为其进入主流消费终端的最新案例。

G |          所以，对面壁而言，三星合作的意义不只是一位新增的客户，它提供了一个更直接的规模化证明，端侧模型已经不只运行在开发板和实验 Demo 中，而是开始进入普通消费者日常使用的贴身设备——手机。    端侧智能，不止是手机     手机是最先规模化的入口，但并不是端侧 AI 的全部边界。当 AI 从信息处理走向真实世界中的感知和行动，汽车与机器人也成为另一批重要载体。    汽车对端侧 AI 的需求同样直接，驾驶与座舱交互要求低延迟，车辆还会经过隧道、地下车库等弱网环境，许多车内数据也具有隐私属性。         面壁智能与吉利汽车开展深度合作。

H | 今年世界杯开赛之前，迪奥曼德在《球员论坛》发布《致罗克珊》（Dear Roxane）‌的公开信，深情悼念其年仅15岁便不幸离世的妹妹‌罗克珊。

I | 面壁智能的 VLM 多模态大模型与吉利机器人的本体、VLA 模型及导航系统深度集成，成功实现吉利机器人在生产仓储场景的落地应用。    RoboHarness 是基于面壁智能 4 月份发布的 EmbodiedClaw 框架开发，可以轻松集成上层规划 VLM 模型，将 VLA 模型、导航系统等作为物理世界工具模块调用，并为具身智能体提供长程任务的上下文和记忆管理。

J |          机器人则把端侧 AI 从信息处理进一步推向物理行动。面壁通用 VLA 模型 MiniCPM-RobotManip，与面向移动机器人跟踪导航的 MiniCPM-RobotTrack，让机器人把视觉、语言和动作连接起来，并在长程任务中保留此前的观察和执行信息。文字克制又沉重，只有安静绵长的思念。         搭载 MiniCPM-RobotTrack 的机器狗可以在开放环境下零样本指令跟随，并且抗各类人物穿梭干扰，同时可以在无网网环境（例如电梯、停车场），依然流畅跟随。「唯有你从未放弃相信我。

K | 」「自从你离开，我的世界只剩一片空白。    结合了面壁端侧多模态大模型和乐聚的夸父机器人本体和导航系统，则可以让机器人在无网的情况下，纯端侧运行导览系统，支持基于本地知识库的离线讲解和自由问答，多模态大模型作为导览机器人的大脑，可以实时理解展厅环境，理解人类指令和意图，规划导览路线并进行避障导航。

L |          从手机到汽车和机器人，面壁的落地案例覆盖了不同终端形态，而再进一步，除具体产品和项目之外，面壁还深入参与端侧智能相关方法与标准的建立。    WAIC 期间，面壁智能与中国信息通信研究院联合前瞻发布《AI For AI 标准》，尝试为 AI 参与模型研发提供统一的测试和评价尺度。」「如今只有足球场能让我找到归属感，站在草坪上我的内心才能获得平静，仿佛能和你对话。

M | 多希望你还在我身边，让我亲口告诉你，我们做到了。作为技术实例，面壁同时发布并开源 ForgeTrain。」外界热衷于讨论转会金额、球队竞争、战术价值，将迪奥曼德定义为当今足坛的一位天价新星。    按照面壁的说法，ForgeTrain 是一个由 AI 编写生产级代码的训练框架，已被用于 MiniCPM5-1B 的训练，并适配英伟达 H100 与华为昇腾系列芯片。可剥开光鲜的标签，迪奥曼德只是一个带着思念前行的少年，心底里与妹妹的约定是他近年来如火箭般迅速崛起的理由。    参与行业制定，体现了面壁希望承担的另一种角色，不只提供单个端侧模型，也参与建立训练、适配和规模化复制的方法。「你从前总是说，我能超越C罗。

N |     争夺端侧智能的定义权     手机是端侧 AI 最先规模化的入口，它把本地模型带到普通用户身边，也让低延迟、隐私和端云协同从技术概念变成可以被消费者感知的产品能力。    汽车和机器人则把端侧 AI 带入更广阔的真实世界，前者让模型在弱网和长生命周期中持续升级，后者要求模型在本地完成感知、决策和行动。倘若在赛场遇见他，我会替你向他问好。不同终端的需求并不完全相同，却共同要求 AI 能力离开云端服务器，进入具体设备和真实任务。         这也意味着，端侧智能并不是把云端模型压缩后装进设备这么简单。

o | 」「我想让你知道，我会让你的生命以另一种方式延续，让全世界都记住你的名字。哪些任务必须留在本地，哪些任务仍应交给云端；不同算力和功耗条件下，模型需要保留多少能力；一套方案如何跨芯片、跨终端复制，并在隐私、延迟和可靠性上形成可验证的标准——这些问题至今都没有完全固定的答案。

p | 」