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(全球TMT 2026年07月20日讯)在WAIC 2026（世界人工智能大会）期间，移远通信宣布其端侧AI大 […]

本地大模型规模化商用破局

Om AI发布了全球首个面向物理世界的流式多模态模型系列VLX，包括VLX-Flow、VLX-Seek和VLX-Go，分别用于持续感知、精准定位和行动执行。该系列通过流式编码和增量推理，支持动态环境下的即时反应，提升AI在物理世界的自主工作能力。

Om AI发布全球首个端侧流式多模态模型VLX，旨在实现持续感知、精准定位和行动决策。VLX包含三款模型：Flow负责实时感知，Seek进行精确定位，Go实现行动。该系统专为物理世界设计，能够在手机、无人机等设备上高效运行，满足实时响应需求。

在移动端音视频开发中，ROI编码通过降低非核心区域的码率，节省带宽并提升画质。Android平台支持硬件编码（MediaCodec）和软件编码（FFmpeg libx264），并提供动态注入ROI参数的方案。通过优化编码策略，确保在低带宽环境下保持视频质量，兼容不同Android版本。

斑马智能在高通峰会上推出全模态端侧大模型AutoOmni，具备低延迟、高精准和保隐私特性，响应时间小于500毫秒。该模型提升了自然交互度和服务链接成功率。斑马智能与高通合作，已与69家车企合作，落地超1000万辆智能汽车。

江波龙在COMPUTEX 2026展会上展示了全栈端侧AI存储新品，包括针对AI推理的AIDIMM和AILPBGA内存产品，解决了内存容量不足的问题。同时，展示了从硬件到软件的存储解决方案，提升了端侧AI应用的效率，适用于AI PC和智能影像等场景。

面壁智能与OpenBMB开源社区于2024年举办了端侧大模型开源周，发布了五项关键技术成果，包括高效的训练框架ForgeTrain和数据集UltraData。这些成果展示了面壁智能在端侧AI领域的系统性工程能力，推动了技术生态的发展，并为未来的AGI奠定了基础。

本文介绍了如何结合Amazon SageMaker AI与Qualcomm AI Hub，实现从云端训练到端侧NPU的端到端工作流。通过微调模型并在真实设备上进行编译与验证，整个过程可在约20分钟内完成，显著缩短了AI项目的上线时间。以手机人像分割为例，最终在Galaxy S24上实现了13.59毫秒的推理延迟，展示了该方案的高效性与实用性。

端侧AI面临内存不足、算子不兼容、性能瓶颈和散热问题等挑战。尽管技术进步，实际应用仍需克服困难。然而，隐私保护和低延迟需求推动了端侧AI的发展，未来值得期待。

近年来，AI行业认识到并非所有场景都需使用大型模型。高昂的推理成本和数据隐私风险使得小型模型在实际应用中更具效率。新开源的MiniCPM-V 4.6模型仅有1.3B参数，支持多种任务，适合在端侧设备上运行，推动AI应用落地。

智能座舱的升级使其从传统语音助手转变为复杂的车载Agent，能够理解用户偏好并主动服务。面壁智能的SuperMate方案强调全场景服务和多模态交互，提升用户体验。新功能包括事故处理和儿童安全监测，旨在提供低干扰的智能服务。未来，汽车将成为具备AI能力的智能终端，连接用户生活与出行。

过去十年，Android 开发未发生显著变化，但随着大模型的出现，应用开始具备理解用户意图和生成内容的能力。传统应用以功能驱动为主，而 AI 应用则转向智能驱动，Android 的角色也从简单的 UI 渲染转变为上下文管理和流式数据处理等新职责。未来，Android 将成为智能能力的承载节点，开发者需掌握 AI 客户端、流式体验和端侧模型等新技能。