2026年7月19日，北京智源人工智能研究院联合端侧智能北京市重点实验室正式发布《端侧智能2026：规模化落地元年》报告。报告指出，大模型产业正经历从“云端集中式智能”向“端云协同式智能”的结构性跃迁，2026年已成为端侧AI从概念验证走向规模化落地的关键转折年。以面壁智能为代表的中国端侧AI力量，正凭借高能力密度模型、全栈工程化能力以及活跃的大模型开源生态，在这一轮产业变革中占据*身位。

　　AI的下一个规模化拐点不在更大的云端模型，而在能力密度足够高、能装进终端的模型。产业集体转向端侧AI，背后是成本、时延、隐私与稳定性四重现实倒逼。业界正快速形成“端侧为主、云端为辅”的混合架构，已有近半数企业采用混合云PG电子官网-边缘方案。端侧AI正从可选项变为必选项，为面壁智能等深耕端侧AI的企业打开了广阔的落地空间。

　　端侧AI之所以能从愿景走进现实，背后有一条被反复验证的规律——密度定律。简单来说，大模型的*大能力密度随时间呈指数增长，约每3.5个月翻一番。芯片同等价格下的算力约每两年翻一倍，而模型的能力密度约每百天翻一倍，两条曲线的交汇让高性能模型部署于终端成为工程现实。

　　端侧AI规模化落地面临的真正瓶颈是芯片架构碎片化。为解决多种模型、多种芯片与多种终端的组合难题，智源研究院牵头打造的FlagOS开源统一软件栈已实现对18家厂商、32款AI芯片的全场景支持，成为全球支持芯片种类*多的AI系统软件栈。FlagOS将适配能力延伸至ARM平台，面壁智能的多个MiniCPM模型已实现发布当日多芯片Day0适配，“发布即多芯”成为常态。这套“能力密度+统一软件栈+大模型开源”的组合正在打通端侧AI落地的*后一公里，也让面壁智能的端侧AI方案能够快速渗透各类终端。

　　面壁智能是国内*个布局端侧AI大模型并实现量产交付的先行者，其端侧智能座舱方案今年将实现超30万台车辆的量产，MiniCPM系列搭载于长安马自达EZ-60、吉利银河M9等车型，合作覆盖吉利、长安、大众、广汽等头部车企。面壁智能还发布了国内*基于华为昇腾国产算力平台训练并开源的三值大模型，推理阶段可释放约6倍显存红利，有力推动了大模型开源在国产芯片上的落地。

　　面壁智能联合创始人兼CEO李大海表示，体积、算力和能耗受限是端侧AI必须突破的核心关卡，未来两到三年，手机汽车等终端将从App容器进化为具备推理能力的端侧智能体，AI将从数字世界全面走向物理世界。面壁智能的实践充分PG电子官网表明，深度拥抱大模型开源是端侧AI加速落地的有效路径。

　　报告展望，面壁智能等企业的探索证明，端侧AI的成熟依赖高能力密度模型、统一软件栈与大模型开源生态的三位一体，中国在终端品类、场景深度与开源协作上的独特禀赋恰好覆盖这三条主线。随着端侧AI成为无处不在的智能基石，手机、汽车、机器人和智能家居将全面搭载本地智能能力，带来生活方式的深刻变革与社会运行效率的提升。

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