面壁智能李大海：全栈突破×场景落地，端侧AI加速AGI征程
在 6 月 12 日举行的北京智源大会上，面壁智能联合创始人兼 CEO 李大海在大模型产业论坛上发表主题演讲。当行业关注点从参数比拼转向场景落地，面壁智能通过在端侧大模型领域的全栈技术突破与多元化成果，为大模型加速走向物理世界提供了清晰的产业思路与实践范本。
端侧模型已在多个领域规模化落地
作为业内持续深耕端侧大模型厂商，面壁智能已经将旗下 MiniCPM 端侧模型成功落地于汽车、手机、AIPC、具身智能、智能家居等多个领域。尤其在汽车领域，已联合长安马自达、吉利等车企实现了端侧模型的量产上车。
面壁智能认为，智能座舱的终极形态不是堆砌功能，而是无感服务 — 不主动打扰，只在恰当时刻做恰当事。例如：上车自动识别身份，一句“去接孩子”自动规划路线；空调车窗静默调节；发生事故时，能瞬间主动安抚用户，并引导定责理赔。今年北京车展上，面壁智能已全面展示上述能力，后续还将通过AI Box联合开发，帮助车企打造更贴心的车载助手。
我们对智能座舱的愿景是：让端侧大模型化身为汽车里的“贾维斯”，全天候、无死角地陪伴和守护用户。实现这一目标，必须通过全模态感知 — 即融合视觉、听觉以及各类传感器的输入，持续捕捉用户注意到以及未曾留意的细节，为用户提供全方位陪伴与服务。实现“感知-决策-行动”闭环，这正是「将大模型应用于物理世界」的关键属性。
端侧智能是实现物理世界AGI的必由之路
AGI要真正走进物理世界 — 无论是汽车、机器人，还是工厂、家庭 — 必须面对三个刚性约束：实时响应、隐私安全、离线可用。物理世界不需要一个“随时联网”的超级大脑，需要的是每一个终端都拥有自己的本地智能。这正是端侧智能的使命。 前不久，面壁智能举办了开源发布周，展示了面壁智能的最新全栈技术突破： UltraData — 面壁智能独创的数据治理体系，可以分层、高质量地持续生产和治理数据，为大模型训练提供足够优质的数据集，同时可以持续提升大模型的知识密度。 MiniCPM5-1B模型，以1/200的参数规模，逼近两年前GPT-4o的水平，证明端侧可以承载高密度智能。 ForgeTrain实现了“AI训练AI”，智能体训练框架对比英伟达Megatron，在同等硬件下节省10%资源，让端侧模型迭代不再依赖人类程序员。 BitCPM-CANN在国产算力上全链路跑通三值训练，推理阶段节省6倍内存 — 相同硬件可运行6倍大小模型，为汽车、手机、机器人等终端设备打开了巨大的落地空间。 端侧智能体同样关键。面壁智能开源的PilotDeck多智能体操作系统，正是为端侧场景量身打造，让端侧模型与多个模型协作，将保护隐私相关推理留在终端。 中国拥有庞大的端侧产业链，面壁智能选择将全栈技术开源，与产业伙伴共建生态。让每一台汽车、每一个机器人、每一部手机，都能拥有自己的本地智能。 面壁智能正在与更多伙伴一起，为物理世界的AGI铺就一条真实可信、开放共赢的道路。
