而要支撑这种转变，端侧设备必须满足一系列严苛条件：运行百亿参数级基座模型、加载企业专有知识 库、支持多智能体协作、处理超长上下文，并保障数据不出域。这些需求共同指向一个核心命题：端侧 AI如何真正落地？ 在近期由MINISFORUM铭凡与AMD联合举办的AI产品体验会上，多位与会业内人士认为，端侧AI要真 正"落地"，不能仅靠算力堆砌，还需在硬件架构、应用场景和生态协同上形成完整闭环。 2025年，人工智能正经历一场结构性迁移——大模型能力不再局限于云端数据中心，而是加速向终端设 备下沉。这一趋势被AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖称为"AI智能体元年"的开端：AI正从对话式 助手演变为具备任务执行能力的生产力工具。 算力下沉：端侧设备如何承载百亿参数大模型？ 过去两年，尽管"端侧AI"概念火热，但实际部署仍面临三重障碍：算力不足、成本过高、生态割裂。传 统消费级PC或笔记本受限于显存容量与内存带宽，难以承载主流开源大模型（如Llama 3 70B、 DeepSeek-R1 70B等）。而企业若选择专用AI服务器，则需承担数十万元硬件投入、专用机房部署及持 续运维成本。云服务虽提供弹性算力，却在数据隐私、响应 ...

公司战略与行动 - 阿里巴巴于2025年10月8日正式建立“机器人和具身智能小组”，标志着其战略从生态投资转向核心自研 [1][10] - 阿里巴巴集团CEO吴泳铭在2025年9月24日的云栖大会上为具身智能落地做出战略背书，判断行业正进入AI的“自主行动”阶段，并明确将联合英伟达推动该领域发展 [2] - 阿里巴巴在过去两年进行了一系列机器人领域投资，包括2024年2月投资法奥意威、2024年10月联合领投星动纪元近3亿元Pre-A轮、2025年3月参与逐际动力A+轮融资（累计达5亿元）、2025年6月联合领投宇树科技C轮、2025年9月重金领投自变量机器人A+轮 [6][7][8][9][10] - 阿里巴巴的战略路径是“一脑多形”，即以通义千问大模型为通用智能核心，适配驱动其投资的各类机器人硬件 [11][12] - 阿里巴巴计划利用其庞大的业务生态（如菜鸟、饿了么、天猫）作为天然的数据来源和测试场景，并凭借超3800亿元建设的云和AI硬件基础设施来降低研发和迭代成本 [14][16] 行业竞争格局 - 具身智能赛道巨头林立，模式各异：特斯拉采用全栈自研模式打造擎天柱，Figure AI与OpenAI结盟构成“AI大脑+硬件身体”组合，Google DeepMind通过发布RT系列模型探索通用AI控制 [2] - 2025年10月8日，阿里巴巴与软银的同时出手将行业竞赛推向“产业级”规模与“生态级”对抗的新阶段 [3] - 软银集团于同日宣布以近54亿美元现金收购ABB集团旗下的“机器人与离散自动化事业部”，旨在融合“人工超级智能和机器人技术” [4][5] - 英伟达CEO黄仁勋判断AI与机器人将带来“数万亿元”的长期增长机会，行业玩家已达成让AI进入物理世界“干活”的共识 [5] 技术路径与挑战 - 行业面临的核心挑战是让AI在物理世界中有效“干活”，目前仍是一片“荒漠” [6] - 阿里巴巴与英伟达合作，将集成NVIDIA Isaac Sim仿真工具与Cosmos测试平台，通过标准化接口与通义大模型联动，为不同形态机器人提供统一训练环境 [12] - 行业共同挑战是跨越人工智能“软”世界与机器人“硬”世界之间的天堑，包括硬件底层架构、通信协议和数据接口的差异，以及核心硬件物理极限和高昂成本 [15] - 阿里巴巴的独特优势在于其业务生态可提供海量真实场景，以“内部消化”方式极大降低数据采集和模型试错成本 [16]