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领先身位。
AI 的下一个拐点：把大模型装进终端
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-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。
密度定律：端侧 AI 越做越“小”，能力越来越强
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，大模型的最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。
在大模型开源社区推动下，面壁智能的 MiniCPM 系列全球下载量突破 3800 万次，其 1B 参数模型在权威榜单上取得与去年 200B 参数大模型几乎持平的成绩。参数规模不再是荣誉勋章，单位能耗下的智能产出才是端侧 AI 的新硬指标。
FlagOS 统一软件栈：打通落地的“最后一公里”
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最多的 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 落地的最后一公里，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：端侧AI的先行者与产业标杆
面壁智能是国内第一个布局端侧 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首个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。
