端侧流式多模态模型引爆AI硬件新周期：Om AI联汇发布产业协同倡议与VLX开发者社区

端侧原生，正在重构物理AI的底层逻辑

7月19日，杭州联汇科技股份有限公司（Om AI联汇）在上海世博中心举办《端侧流式多模态模型赋能 AI 硬件爆发》主题分论坛。这是2024世界人工智能大会（WAIC）中，唯一聚焦端侧多模态技术与智能硬件深度融合的专业论坛。现场正式发布《端侧多模态基座与AI硬件协同发展倡议》，同步上线Om AI联汇VLX开发者社区，标志着端侧原生技术路线从单点突破迈向全链条协同的新阶段。

为什么必须转向端侧原生？

当前主流端侧AI方案多依赖“云端预训练+终端裁剪压缩”，虽已广泛用于数字交互场景，却难以应对物理世界的真实挑战——低延迟响应、离线独立运行、本地数据零外传等刚性需求日益凸显。当AI从屏幕走向产线、走进车间、飞向低空、驶入海面，传统迁移式架构的延迟高、适配弱、实时性差等瓶颈持续暴露。

多位来自高校、芯片设计、算力平台、终端制造及安全合规领域的实践者达成共识：物理AI不是云端AI的缩小版，而是需基于真实交互频次、环境动态性与任务闭环性，重新定义模型结构、推理范式与系统边界。具身智能规模化落地的核心卡点，正集中在终端的实时感知能力与动态自适应决策能力；而全球数据监管趋严，更让端侧本地化运行从“备选方案”跃升为“核心竞争力”。

VLX：面向物理世界的端侧流式多模态基座

Om AI联汇是国内最早系统性布局端侧原生架构的企业之一。其自主研发的VLX系列模型，专为物理场景设计，采用流式架构支持语音、图像、文本、传感器信号等多模态信息的连续输入与实时融合处理，显著降低端侧推理延迟，提升跨模态对齐精度与环境鲁棒性。

该系列模型此前已开放线上体验通道，本届WAIC系首次线下集中展示。不同于通用大模型的参数堆叠路径，VLX从训练范式、token调度机制到轻量化部署引擎均按端侧硬件约束反向设计，真正实现“为端而生”。

标准共建：从技术孤岛走向生态协同

端侧AI当前面临硬件碎片化、接口不统一、软硬协同成本高等现实障碍。这与早期GPU生态发展初期高度相似——缺乏统一基座，创新难落地，应用难复用。

为此，Om AI联汇发起《端侧多模态基座与AI硬件协同发展倡议》，明确三大共建方向：一是共建端侧原生技术标准，涵盖评估指标体系、跨平台接口规范、可信执行环境安全框架；二是共研软硬一体联合方案，推动模型与NPU/ASIC深度协同，厘清端云分工边界；三是共拓物理AI典型场景，建立重点行业数据反馈闭环与开放验证机制。

倡议面向全行业开放，不设门槛、不设壁垒，旨在汇聚科研力量、芯片厂商、终端制造商、解决方案商与开发者，共同打破技术烟囱，弥合产业断点。

VLX开发者社区：让端侧多模态真正可用、易用、好用

作为倡议落地的技术支点，VLX开发者社区同步上线。社区面向全球硬件厂商、系统集成商与AI开发者，全面开放VLX端侧多模态基座的核心能力，提供标准化API、全场景适配SDK、硬件移植工具链及一线技术支持服务。

开发者无需从零构建感知-理解-决策闭环，可基于VLX快速完成端侧多模态功能集成，大幅压缩智能硬件从原型到量产的周期。社区亦支持模型微调、场景蒸馏与边缘协同训练，兼顾性能、功耗与隐私三重约束。

产业验证：刚需已至，窗口已开

论坛设置两场深度对话，分别从消费端与产业端验证端侧原生价值。在消费电子领域，资本方指出：通用算力底座日趋成熟后，决定AI终端成败的关键，不再是算力堆叠，而是能否支撑毫秒级多模态响应的原生能力——这正是AI PC、AR眼镜、智能手表等设备突破体验天花板的核心变量。

在产业侧，来自低空经济、海事作业、公共执法与工业运维的代表一致确认：特定作业场景下，端侧AI已非“锦上添花”，而是“不可或缺”。例如无人机在无网区域自主巡检、船舶在远海环境下实时识别异常目标、执法终端在强干扰环境中完成音视频联合取证——所有这些，都要求设备脱离云端依赖，实现本地闭环智能。

不止于技术：构建物理AI的新基建

Om AI联汇CEO兼首席科学家赵天成强调：“物理世界不是数字世界的镜像延伸，它有自己独特的节奏、约束与演化规律。端侧智能必须建立专属的架构哲学、评估语言、安全逻辑和协作范式。”

未来，Om AI联汇将以产业协同倡议为牵引、以VLX开发者社区为载体，持续投入端侧原生技术研发，推动形成标准化、开放化、可演进的物理AI基础设施。一场由端侧多模态驱动的AI硬件爆发，正在真实发生。