文章核心观点 - 在2025骁龙峰会·中国上，行业核心玩家共同探讨了AI与Agent技术为终端设备（特别是具身智能机器人）带来的新想象，并剖析了当前行业面临的技术路线分歧、部署挑战及开放协作的必要性 [1][2][3] 具身智能机器人的发展路径与挑战 - 宇树科技CEO王兴兴提出了通用AI机器人发展的四阶段路线图：固定动作演示（已实现）、实时生成任意动作（预计最快2025年底/2026年初实现）、在陌生场景执行任务（预计2026年底左右实现）、高成功率与精细操作（目标成功率接近99.9%，需再数年） [11][12] - 机器人面临部署大规模算力的难题，包括空间限制导致高算力芯片难以安装、电池容量及散热问题难以解决 [20][21] - 机器人峰值功耗理想目标需控制在100W以内，平均正常功耗为20-30W，相当于几个手机的功耗，手机芯片应用于机器人领域具有想象空间 [23][24] - 工业机器人最常见的故障是线缆问题，可能占到故障总数的60%-70%，减少线缆数量对提升可靠性至关重要，目标是将每个手臂的线缆减少至仅一根 [16][17][19] 端侧AI与Agent系统的关键作用 - 端云协同已成为行业共识，端侧模型具备"永远在线"的优势，可持续感知世界、保障用户隐私，并作为核心编排者协同云端Agent完成复杂任务 [35][38] - 端侧模型需不断提升知识密度，面壁智能提出知识密度每三个月提升一倍的观点，以更好地适应各种硬件设备和用户场景 [39] - 在汽车座舱等具体终端场景，端侧模型能基于本地感知（如感知到后座小朋友哭闹）快速响应并协同云端模型提供服务，避免隐私暴露 [36] 行业协作与开放生态建设 - 当前行业处于黎明前夜，各家技术路线差异大导致整体进展缓慢，建议在模型尚无法直接部署的阶段保持开放态度，通过开源促进共同进步 [25][28][29] - 宇树科技已开源其基于视频生成的世界模型，包括模型、数据集、训练及部署源代码，旨在推动领域共同发展，类似OpenAI早期开源GPT-1/2的策略 [26][28] - 行业需共建基础设施以应对碎片化挑战，例如中科创达与高通、火山引擎等合作共建创新中心与联合实验室，推动混合AI方案优化 [48][51] Agent的服务本质与未来操作系统 - Agent的核心竞争力在于其能提供的服务能力，用户选择Agent的逻辑将类似于选择操作系统，关键在于其接入服务的广度与深度 [44][47] - 理想汽车的"理想同学"Agent已从车内服务扩展至生活场景，如点咖啡、交水电费、叫代驾等 [47] - 未来有望形成跨终端的操作系统，由Cloud OS与各终端Agent协同工作，AI将作为一种全新的UI催生新的AI OS [50]