面壁李大海：端侧智能，AGI照进物理世界的唯一路径 | AIGC资讯洞察

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为何物理世界的AGI呼唤端侧智能？

李大海指出，物理世界的AGI若要真正落地，其“大脑”必须部署在设备的终端上，例如机器人的核心处理器。这一论断的背后，是端侧智能无可比拟的三大优势：

极致的灵敏感知：物理世界的交互瞬息万变，端侧智能能够直接处理来自传感器（如摄像头、麦克风）的原始数据，实现最低延迟的感知。想象一下自动驾驶汽车或手术机器人，任何零点几秒的延迟都可能导致灾难性后果，云端传输和处理显然难以满足这种苛刻要求。

实时的决策响应：基于即时感知，端侧智能能够迅速做出决策并执行操作。这种“感知-决策-执行”闭环在本地完成，避免了网络波动带来的不确定性，确保了交互的流畅性和可靠性。正如李大海所言，只有这样才能“做出最完美的应对”。

数据的隐私安全：大量涉及个人隐私或商业机密的感知数据，如家庭环境的视觉信息、工厂的生产数据等，在端侧处理可以最大程度地避免数据泄露风险。这对于日益重视数据安全的今天尤为重要。

因此，将智能部署在端侧，是AGI从虚拟走向现实，与物理世界深度融合的关键一步。这不仅是技术的选择，更是实现高效、安全、可靠智能交互的必然要求。

“知识密度”：端侧大模型的破局关键

面对端侧设备算力、内存、功耗的“三大约束”，如何在“带着镣铐跳舞”的条件下实现强大的智能？面壁智能给出的答案是——追求“高知识密度”的大模型。

李大海巧妙地将大模型的“知识密度”与芯片的“制程”进行类比。芯片制程越高，单位面积集成的晶体管越多，计算能力越强；同样，大模型的知识密度越高，其蕴含的有效信息和推理能力就越强，智能水平也就越高。面壁智能观察到，大模型知识密度大约每3.3个月就会翻一番，这揭示了模型优化的巨大潜力。

在端侧场景下，高知识密度模型意味着可以用更小的参数量、更低的资源消耗，实现与更大模型相媲美的性能。这正是面壁智能在端侧模型研发中秉持的核心理念，也是其MiniCPM等模型能够在手机、汽车等终端设备上高效运行的秘诀。提升LLM的知识密度，是当前大模型研究的重要方向，更多相关技术讨论和提示词（Prompt）技巧，可以在 https://aigc.bar 上找到。

面壁智能的端侧探索：“三个密度”与实践成果

面壁智能作为端侧智能的领跑者，其快速发展离不开李大海总结的DeepSeek成功经验中的“三个高密度”：

高团队密度：组建顶尖人才团队，聚焦底层技术钻研。

高组织密度：确保团队目标一致，实现高效协作，降低“组织熵”。

高资源密度：提供充足的研发预算和时间，保障持续的技术积累。

这“三个密度”不仅是云端大模型成功的基石，同样也驱动着面壁智能在端侧的创新。从发布全球首个端侧全模态模型，到推出基于MiniCPM的面壁小钢炮超级助手cpmGO，面壁智能在汽车、手机、具身智能、AIPC、智能可穿戴设备等领域频频取得突破。

例如，其“面壁小钢炮”超级助手在汽车场景的应用，实现了不依赖网络的指令助手和基于舱内外环境感知的主动关怀。这充分体现了端侧智能在解决网络依赖、降低带宽成本和保障隐私方面的巨大优势。这些成功的AI变现实践，也为行业树立了标杆。

端侧智能的广阔前景与持续挑战

李大海的愿景是“让每一个设备都具备智能”。随着端侧模型能力的不断增强和成本的持续优化，我们有理由相信，从智能手机、智能家居到工业机器人、医疗设备，端侧智能将渗透到物理世界的每一个角落，深刻改变我们的生活和生产方式。

然而，端侧智能的发展也面临持续的挑战：如何在有限的硬件资源下进一步提升模型性能？如何解决多样化端侧设备的适配问题？如何确保端侧模型的安全性和鲁棒性？这些都是AI研究者和工程师需要不断攻克的难题。

尽管挑战重重，但端侧智能作为AGI融入物理世界的关键路径，其发展趋势已不可逆转。关注最新的AI新闻和行业动态，把握人工智能的发展脉搏，是每一个从业者和爱好者的必修课。

结论：端侧智能，AGI的物理世界序章

面壁智能CEO李大海的分享，为我们清晰地描绘了AGI在物理世界实现的蓝图——端侧智能是不可或缺的核心。通过提升模型“知识密度”，优化团队、组织和资源配置，端侧智能正以前所未有的速度发展，并逐步在汽车、机器人等关键领域展现出巨大潜力。

未来，随着技术的不断进步，我们期待看到更多具备强大端侧智能的设备涌现，真正实现AGI与物理世界的无缝融合，开启一个万物智能的新纪元。想了解更多关于AGI、LLM、大模型以及openai、chatGPT、claude等最新进展和AI日报，请持续关注AI门户 https://aigc.bar。