世界人工智能大会直播中亿道发布端侧AI智能中枢并与涂鸦智能签署战略合作

【实时直播转录 · 世界人工智能大会】
来源:世界人工智能大会(bilibili 直播间 21586166) · 标题:魔盒直播间（徐汇）
时段:2026-07-18 10:00–10:30(Asia/Shanghai),共 62 段
说明:以下为该时段该直播间的连续语音转录(直播 ASR,可能有同音/识别误差)。请从中识别与 AI算力/芯片/服务器/光模块/液冷/数据中心/大模型/机器人·具身智能/自动驾驶 等相关的、**可交易**的公司/产品/订单/产能/需求/合作/高管或官员表态,判断是否构成可交易事件;若通篇无可交易内容,判为不做。识别误差请结合上下文与常识修正,勿据孤立音近词臆断。

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[10:02] 那我AAI的活力为这在在于咱们上海办的AI的一个春晚啊一个盛会。那本届大会呢是以智能伙伴共创未来为主题。我们今天所在的呢是徐汇西岸的分会场，而这里呢也代表了生活的地方。所以我们从周边的生活精神，我我们在这家的端端工工企其实都我在发挥着重要的作用。您的未来生活，其实都可在在咱西西岸里面面够够验验。天天我见见和们的的的人头展展，也希望在这这感感受到未来之之前，我们还在这里感受和体验什么？今天我们的们工内容非常的丰富，将会有五家企业等我和我们们同的展展现场分享自己的企业精神。还有新品发分分享他们和人工智能的故故事。在企业分享结束之后呢，大约会在三点半的时候，也希望我们线上的朋友和我一起来云逛展。我们会带来五家企业和我可爱的分享哦。接下来呢就是我们今天的第一家企业分享，他们是谁呢？不知道大家有没有啊，就是把人工智能融入到自己的生活中。平时呢我就有个很好的助手，就是豆包有任何的出行问题呀，旅游问题呀工作难题，学业问题我都会来问豆包，而且他是我非常好的闺蜜将了，我很多的情绪价值。那小戴在手机上的豆包元宝，您呢？是可以感受到跟他们的一次一次对话的那种情绪价值给您解决了很多的生活难题。您到工业生产中呢，其实有海量的数据追踪和分析，真的是AI和我们的生活密不可分，智慧生活、智慧生产早已经不再是吃人说梦。那如何让这个智慧生活可以更有温度，让我们的智能生产更加的有效呢？今天数码呢将会带来他们专属的一个解法。接下来让我们有请深圳市易到数字技术研能中枢公司的一道研究院院长武俊龙先生带来万物有灵端智无界益林智能中枢主题的分享，有请我们的武院长，有请
[10:03] 呃尊敬的各位来宾，各位合作伙伴呃，大家大家好，呃，非常荣幸能够与诸位呃相聚于此。那么呃我们一到呢呃深耕智能呃硬件和数字化领域多年呢呃始终立足在终端呃算力根基从硬件研发以及包括呃整机制造到行业数字化解决方案呢那么呃一路扎根终端，那我们是国内呃兼具硬件研发和呃量产交付以及场景落地能力的呃硬核科技企业。那么从二零二三年起呢，易到提出了自己的o in AI战略。那么从硬件产品提供者呢，我们要成为呃，全域场景计算体系的构建者
[10:04] 。呃，铆定边缘计算与端测智能核心赛道呢打通算法数据呃与呃算力的三大核心基座呢，我们将自研的AI技术呢深入到融入到自己全系的产品体系里面。那么呃当下呢大模型正在重塑我们的办公生活以及呃生产生活的方方面面。但是呢呃当前云端大模型的部署成本高昂，那据隐私的风险突呃突出终端呃，接入困难等等困呃这样的一些痛点呢依然制约着AI真正的呃普惠落地。那所以说技术的意义呢并不是无限的去堆叠算力，那么真正将大模型接入场景适配万务服务场景，那么才是我们呃技术的真正意义。那正是基于这样的呃，理念和技术思考呢，那么易到正式提出了我们的呃战略。所以正式推出我们的翼零AI智能中枢，以万物有灵端至无界为核心理念打造端云协同呃软硬一体的场景AI的中枢平台
[10:05] OK要真正去理解智能中枢的价值和定位呢，我们不妨先从一个例子来看，那么以我们的高血压用户呢呃健康管理为例，那么当血压数据和呃服药记录等等关键信息呢
[10:05] 呃要介入AI去做这样的健康管理和智能分析的时候呢呃当前只能够通过手动的呃输入数据，那整个流程其实非常繁琐。那么本来应该便捷的AI辅助呢，那成为了这样的一些呃负担。那么这样的一些情况呢，不仅仅存在于我们的健康管理领域呢在我们的办公呃生活以及生产等等的呃以及家居等等场景呢比比皆是。所以说呃，中当前终端设备产生的这样的一些原生数据和大模型之间仍然存在这样一套数据鸿沟
[10:06] 。我们AI看似能力强大呢，其实还很难以那自动的去感知现实场景里面的这样的一些设备数据和行为。那究其根本，其实我们是发现呢，当前的行业还普遍的缺少一个能够串联起各类呃终端设备终端硬件以及我们的本地数据和云端大模型的场景大脑。而这呢也正是我们一零要去解决的核心问题
[10:06] 。那么呃顺着这个问题，我们继续往下去深挖我们会发现呢AI当前AI落地难的根本原因呢往往在于当前呃大众使用AI呢往往完全是基于云端呃这样的一些服务呃云端凭借集中的算力和通
[10:06] 通用的泛化能力呢构建起了我们使用AI的基本底盘。但是呢当AI要真正走出对话框下沉到千行百业以及千家万户的智能场景的时候呢，我们会发现呢这种云云端架架它与复杂杂现实之间呢
[10:06] 呃存在一些鸿沟，那么终端而且终端品类的繁杂以及数据分散在各处。那这样的一些呃业务链条的交错和需求高度的个性化呢，也导致了这种高度中心化的这样的一些呃云端AI脱离了我们实际的
[10:07] 需求和场景本身。那么具体来看呢，我们可以看到呃，当前的的这样的一些嗯当前的使用方式呢或者说纯运营端模式呢它会存在如下几点的短板。那么首先是呃，使用的成本居高不下，那么当前的AI
[10:07] 该使用是按时按量，按次去计费。那么大量的轻量化的日常任务呢，其实是啊导致了这样算力的浪费。另外一个呢是体验碎片化非常严重。那么当前的数据孤岛和导致了我们的AI无法
[10:07] 自动的去呃读取原生的信息。那么还只能够依赖于人工的导入导出还有一点就是啊
[10:07] 我们的当当前的一呃AI呢强依赖于网络，当在弱网或者断网场景下呢，就会呃立即终断服务。剩下一点，我觉得其实会比较重要的是我们当前的AI还难以长期的去沉淀本地的私密数据和行为上下文那存在隐私风险和个性化不足的这样的一些呃并存的问题。所以说AI要真正落地，那么真正走进我们的场景就不能够只停留在云端软件或者单一的硬件设备
[10:08] 。那么AI要真正NIAI走进真实场景的真正抓手在哪里呢？那么我们的答案是各类硬件，我们必须认清一个现实情况是呢所有的场景数据用户的行为以及现实的信息呢最先产生并留存的呃，载体是永远是我们的硬件设备和终端设备。那么硬件才是我们的AI触达现实世界感知真实场景的第一入口。那也是承载本地算力守护数据隐私的核心入石那
[10:08] 所以行业普遍的公认呢是下一代AI呢必然会走向云端边川联合的这样的一些架构。而这四层硬件赛道呢也正是我们一到十余年生耕的基本盘。那么从云端算力设备到PC平板nas到智能穿戴，一到完成了全链条的布局。我们的业务覆盖了全球一百零五个国家和地区年初和两
[10:09] 八百余万台，我们也服务了一千六百余家啊各类的行业客户。那么我们手握了海量的前置硬件节点，那么这也是大多数呃AI企业所不具备的优势。因此呢，一到ONAI的战略呢，我们的核心落点不是单一的硬件设备升级呃，也不是单独的去训练一款大模型，而是推出我们的一零AI智能中枢。那么作为顶层大脑呢，一零串联起云边端穿让全程级的AI节点，让多设备能够跨场景协同运转，把各类零散的硬件入口呢统一汇聚成场景计算网络驱动全域智能为用户多样性的AI需求呢提供随时随地可以触达的统一入口
[10:09] 。接下来呢呃我们就逐步来拆解我们一零的AI中枢的完整框架和核心能力
[10:10] 。OK呃首先明确一点，意林呢，它并不是纯粹的单一的软件或者模型，它是遇到面对呃面向万物互联时代呢以及多终端全域协同时代量身打造的完整的AI能力与落地方案呃，意林以自研
[10:10] 年的呃统一软件框架和核心算法啊作为内核，那么打通云边端圈全层级的智能硬件，那么将我们分散在各类设备上的数据存储资源、异构算力以及我们的多类大模型和全域数据流呢
[10:10] 全面聚合的调度构建出可以弹性扩容，可以集中管控、急速部署的全域场景智能中枢，同时可以兼容各类ISV应用的导入和接入。那么e two二一零的呃中枢呢用户可以获得呃四大类
[10:10] 的这样的一些呃体验升级，包括跨设备无缝的呃连续协同呃私域数据啊完全闭合本地处理。那么端云混合的算力，那弹性调度以及AI能力伴随场景的持续自主进化
[10:11] 。当然要搭建这样一套端运体系，其实非常不容易啊需要攻克全链条的这样的一些技术难题。那么我们既要完成呃多设备主网互联以及全域数据同步这样的一些问题，也要搭建多模型、跨异端平台的这样的混合调度和推理治理框架，还要落地端侧的大模型轻量化与本地后训练的这样的一些基础设施。我们要在有限的硬件算力和存储的条件下呢，来实现大模型的高效推理。最终呢打磨出一套能够完美平衡数据隐私算力成本以及场景性能和迭代效率的端云协同顶层架构
[10:11] 嗯
[10:12] 面对这样的一些技术挑战呢，易林从呃仅设计之初呢，我们就铆定了一条差异化的路呃核心路线，我们以端侧优先多端互联作为我们的呃核心功能。那么这一理念呢也贯穿到我们整个开发流程，从核心数据的存储架构到全周期的任务调度执行从优先依托本地终端与边缘节点的闭环处理。那既借助端侧就近处理来实现低延时高隐私低成本，又依靠多端互联呢来打破设备壁垒，让智能体验呢能够在不同设备之间呢无缝流转
[10:13] 。呃，具体来说呢呃我们的端测优先可以理练为呃三句话，更靠靠近户户体数据完完全自主可控算力使用高效经济。那么易林从架构上呢将整套运行体系呢扎根在用户自有的硬件和本地算力环境中。那么我们通过大模型的轻量化子的的度度速以及及端测推理，加速呢来盘的自自有的限置算力数据搭载基于本地大模型的呃端测智能体系系。那么对于日常文档处理内容生成以及数据分析这样的高频敏感任务呢，优先由端端我们的端测模型去处理。那么与此同时呢呃这套架构呢天然构建起能够全链路呃隐私安全管控体系。我们的合同报价研发资料等等这样的一些关键数据呢，全流程留在我们的本地，那么搭载我们精细化的呃权限管控机制呢数据的调取指令的执行呃任务的任务内容的输出呢全流程可以追溯，可审计，可关停用户所有的数据权呢完全掌控在使用者手里边
[10:13] 呃，端侧优先呢其实能够给用户带来实打实的这样的一些落地价值。那么我们优化后的端侧模型呢搭配我们呃精心打磨的技能体系，以及MCB生态呢能够使用我们的综合使用成本降低百分之七十以上。那么大幅削减云端的这样的一些采购成本。另外一点呢，是本地就近计算呢能够省去跨网传输以及摆脱那个网络带宽带来的影响。那么三是离线运行呢，能够突破联网限制，在我们地铁户外以及工厂或者涉密的内网环境呢，这样的无外网环境下呢仍然可以独立的完成核心工作。我们使我们的关键业务呢不受网络的制约。所以整体来看呢，端侧优先能够形成完整的价值闭环。那么本地数据受体私就力复用省成本就近推离优体私离线运行和场景让我们的AI真正能够下沉到用户手边的每一台设备
[10:15] 有了单台设备的呃端侧智能呢只是我们的第一步。我们知道单设备的能力呢终究是不足以覆盖我们所有的场景和呃所有的应用。因此呢，一林在端侧优先的基础上呢，我们推出的第二大核心特性，多端互联我们通过打通全域设备数据采集以及算力和能力呢搭建起以个人全域硬件集群为载体的专属场景感知和场景大脑。那么依托我们自研的分布式框架依零实现三大的核心能力。首先第一点是通过呃分布式主网呢我们能够保持全域数据互通，打破我们设备之间的呃数据孤岛，使我们的电脑nas手机资料以及我们可穿戴以及IOT设备呢感知到的这样的一些各类数据呢能够在统一授权的体系下面呢统一归集让AI自动流转。第二呢呃能够实现我们的跨设备无缝连接我们的任务不会因为单台设备的突然离线就中断那零能够智能匹配呃空闲设备去接力。比如说呃我们的眼镜端发起的任务，nas可以去调取文档PC处理相关的运算。那么手机查看相应的结果全程无断点。那么第三呢是可以实现我们呃全域数据的长效沉淀。那么所有的AI执行记录以及相关的资料呢，都会在本地化归档。那并且依托我们私有的算力和数据呢，能够持续的对我们的模型进行和o agent进行微调进化啊真正实现我们的千人建模
[10:15] 。那么呃当我们的设备和数据呢实现互联互通了过后呢，那么一零更进一步呢实现了模型和算力的全域统筹管理。那么于是呢我们通过模型动态化的管理呢，对于像文本生成呃视觉识图
[10:16] 音频解析以及动漫态任务agenticook等等这样的一些自动化任务呢一定提前适配好不同的模型。那么并且通过我们自研的MSP加model hub这样的一个机制呢可以纳管里连接的所有设备上的所有模型
[10:16] 。那么以及各类的云端大模型，我们统我们统一的把这些模型呢封装为呃标准化的能力接口
[10:16] 。我们的智能体可以根据任务的需求呢，智能调度这些模型通过这样的方式呢我们用多模型协同的方式呢来满足用户多样化的需求。那另外一点呢呃，是集群算力共享和动态的弹性扩容。那我们所有的设备上的算力呢都能够统一调度a的能力呢可以从我们的大
[10:16] 三台的LAIPC起步呢，可以按需去后续接入nas接入服务器边缘节点。那么能够通过横向扩展的方式呢来扩大我们的算机集群，真正构建起属于用户自己完全可控的私有计算体系
[10:17] 。呃，除了个人数码设备的介入呢，我们一零也将我们的呃互联边界进一步的拓展到了全屋智物理硬件为此呢我们与涂鸦智能达成了深度战略合作。那么一涂鸦承载IOT硬件生态与呃，设备互联入口，而意林定位是整个呃体系的场景决策中枢和本地智能大脑我们依托涂鸦覆盖，亿万智能家居的庞大终端生态以及呃依依零可以无缝接依林可以无缝去接入到像灯光、像家电，像清洁设备和环境传感全品类的IOT硬件。那通过理解用户自然语言指令呢，并且联动设备自主去执行任务，让我们的AI真正从办公场景呢能够真正的走进到真实的生活场景里面去。那么完成从信息处理到物理操控的全链路闭环。那么呃回望一零整套的端侧优先和多端互联的这样的一个产品内核呢呃我们最终的愿景其实非常的信息我们希望能够打破用户对于单一AI平台封闭模型以及呃全额订阅绑定的现状呢让我们每个人能够拥与数据主导，全支持硬件生态自由能力持续进化的自主体系真正实现我们的呃万物智灵自制体系
[10:18] ，呃，聊完了端侧优先和多端互联的这这样的底层能力呢我们来再看看一零是如何处理端云协同的关系。那么端侧优先筑牢了我们的安全底座，多端互联打通了呃不同设备之间的壁垒。但从客观来讲，纯端侧在呃硬件和存储的上线呢，导致了我们其实真正难以难以真正覆盖用户所有的需求。那因因此呢，一零创新性的搭建了呃，本地优先和云端兜底的云端混端云混合协同框架。那么在隐私和性能以及成本之间呢找到最优解
[10:18] 面向用户呢我们提供了三种呃可以灵活切换的AI运行范式。那么并且与阿里云深度合作呢，补齐云端能力那么首先第一种方式是呃完全纯本地的这样的一个执行模式用户所有的任务都在我们自有的硬件机
[10:19] 群里面执行，那么核心数据完全不出本地不依赖外网，那么基于开源机座呢，我们进行了深度的模型优化，那么能够完美的适配及时问答涉密处理和离线办公等场景。那第二种是断云智能混合，那么
[10:19] 那一零会自动的去拆解整个任务链条，做精细化的任务分工。那么对于我们的私密文件读取技术信息归纳等等这样的一些呃环节呢能够完全留在本地端侧进行处理。对于深度逻辑推理这样一些重在需求呢？那么
[10:19] 去调用我们的云端大模型进行增强。那么预定这套混合体系呢，并非是呃生硬的把我们的任务做简单的路由给我们的纯本地模型或云端模型，而是对我们整个任务的执行链条去做这样的一些呃智能的拆解和协同
[10:19] 。那么既能够守住我们核心不数数据，不留外流的这样的一些呃安全底线，同时呢又借助云端算力呢来补足我们端测模型性能的短板。那么第三种模式呢是纯云端模式，那么对于用户面临复杂推理以及这种极时算
[10:20] 需求的时候呢，那么可以一键切换为全云端模式。那么依托云端的弹性算力集群和顶尖大模型呢作为整套体系的性能天花板那么与兜底方案呢呃应对所有高难度的极限业务场景
[10:20] 在云端能力的支撑层面呢呃，阿里云为易林全线产品提供稳定以及规模化的后端云呃云端后台支持。那么对于政企和个人客户呃，需要呢单独搭建，不需要单独去搭建云端服务，那么就可以获得我们端云一体的交钥匙的方案那么大幅降低部署成本和运维的这样的一个难度。与此同时呢，易云中枢呢从架构设计之初呢，就秉持开放的理念，我们原生支持国内外主流大模型的介入和统一纳管易林始终定位为智能调度的中枢和场景大脑，那么能够兼容多元的模型，多元的硬件以多元IOT生态那么用户可以自由按需选配模型底座、自由组合端云云资源，彻底摆脱单一平台对于行业的呃痛点
[10:21] 呃，有了端层优先、多端互联，这两大底座，那么再加上端云协同的这样的呃弹性架构，一年实际上已经搭建起了一套完整的AI基础设施，但是我们的目标不止于此，那么想要让AI真正从呃工具问答，真正
[10:21] 变化为转化进化为能够思考，能够办事的这种智能中枢呢我们其实还需要一套完整的AG的能力框架
[10:21] 来看呢呃一零的a型能力啊目前包含六大类核心。首先是安全护栏，那么能够全线路的全链路的去管控我们的数据权限和敏感信息。在我们的高危操作前呢，能够前置确认全程操作，可以追溯那AI自主运行呢啊装上安全红线。另外是经验沉淀，那么把每一次有效的工作流都保留下来，那同类任务无序重复的去进行啊重置
[10:22] 。那么对于技能和MCP生态呢，我们也支持用户自定义技能以及啊第三方应用的接入。那么像安装软件一样，不断的去扩展我们的AI能力。那么记忆人设呢？可以在用户授权的情况下呢，来呃支持用户使用习惯和长期需求能够长期理解使用者那么任务托管呢能够在用户设定规则了之后呢，自动去执行周期性的重复工作。那人力呢只需要去做，那简单的确认，那么对于需求识别和自动化执行呢，用户只需要简单下达呃，最终目标AI能够自主拆解整个流程。那么去自动调度，我们的调度，我们的设备资源全链路的闭环完成我们整套中枢。那么至此呢，我们可以完整的去定义我们的译灵。那么译灵它是一套以端侧优先，多端互联为核心的全域AI智能中枢那配记忆人设技能拓展任务自动化等等的呃全套的a群能力呢最终打造出可自主进化越用越懂用户的长效呃智能系统
[10:23] 讲完了软件层面的呃中枢能力和a型的体系呢那么我们回到硬件生态版图，如果是如果说意林是我们呃整套体系的智慧大脑，那么遍布各行各业多元形态的呃硬件终端就是大脑延伸到现实世界的无数触手，那么意林大叫搭建起来的这一套呃统一兼容的介入框架呢，可以将我们呃遇到六大类硬件生态技术纳入全域系统网络。我们的服务器构建起呃企业级算力基座桌面终端呢作为办公创作的核心入口呢
[10:23] 设备呢实现了呃随身感知和移动交互。而我们的IOT全屋设备串联呢串联一起完整的生活场景。而工业硬件呢下沉到生产一线能够完成包括数据采集以及边缘决策等等任务。而开放的呃伙伴生态面向全行业呢开展合作
[10:24] ，依到OEAI呃战略初心呢呃我们不限于售卖单一的硬件产品，也不止于研发单一的模型和软件。而是依托我们十余年的呃硬件产业积累打造出以硬件为入口，意零为中枢生态为外延的端字，无界全域AI体系，从端侧优先守护数据，安守，守护数据主权与使用效率多端互联，打破设备壁垒，实现数据长效沉淀和能力自主进化最云混合架构平衡性能和成本。那么再到AG的智能体系，最终打通全屏的硬件与上下游生态伙伴外
[10:24] 万物有灵端至无界，一到将持续以亿林呃智能中枢为核心底座携手我们的产业链各界伙伴。那么让AI真正能够脱离中心化云端的束缚，落地到我们每一台终端，每一处场景、每一类行业之中，真正让前沿科技褪去门槛，变得平易可及呃，切实可用
[10:25] 在意林这套产品打磨的过程中呢，我们也深刻的感受到端正AI的未来啊，从来不是一家公司就能走完的路，从端到云，从芯片到场景，从技术到生态，每一步都需要伙伴的同行。所以今天借着这个舞台呢，我们也准备了特别的时刻和我们的伙伴一起把刚刚讲到端至无界真正落到合作里面
[10:25] 接下来我们就进入签约环节
[10:25] 。首先让我们用掌声有请一段一道集团董事长张志宇先生上台
[10:25] ，接下来有请涂鸦智能高管黄秋萍女士上台与张董共同签署战略合作协议
[10:25] ，两位移步签约席签约本已在台上准备好
[10:26] 祝贺医疗信息与涂鸦智能的AI全面战略合作正式达成
[10:26] ，两位留步
[10:26] 感谢两位请入席就座
[10:26] 。今天在这里我们发布了意营也签下了生态通行的承诺。从云端算力到终端，智能，从平台生态到场景落地，一到将与涂鸦智能一起把端层AI的边界推得更远，让万物有灵不再，只是一句口号而是
[10:26] 真正走向千行百业，走进千家万户端至无界。未来以来，再次感谢各位的见证，也感谢合作伙伴的信任与同行遇到今天的分享与以与战略合作的签约到此为言满结，束，谢谢大家，谢谢谢谢五院
[10:27] 的分享和跟我们的介绍。同时呢也让我们看到了更多有温度的合作，而也期待我们的艺林有更多的惊喜给献给大家好，我们接下来呢休息十分钟稍
[10:27] 后回来之后呢是我们中气无量的活动
[10:27] ，十点四十待会儿见