核心观点 - 未来物理世界实现AGI必须通过端侧智能，因为只有将智能部署在终端设备上才能实现最灵敏的感知、最及时的决策和最完美的应对 [1][8][30] - 大模型知识密度是智能的核心指标，知识密度越高智能越强，高知识密度模型在端侧最具价值 [8][18] - 端侧智能具有隐私保护、成本优势和全天候响应等独特优势，是未来智能设备发展的关键方向 [27][29][30] 公司发展历程 - 面壁智能2019年all in大模型，2022年8月正式成立，2023年9月发布首个千亿级GPT-3.5水平模型并获得网信办安全备案 [14] - 2023年底开始聚焦端侧智能，2024年1月发布全球首个端侧全模态8B模型，3月推出纯端侧模型驱动的面壁小钢炮超级助手产品 [19][22] - 目前端侧模型已在汽车、机器人、手机、智能可穿戴设备等多个场景落地 [3][31] 技术突破 - 提出"密度定律"，发现大模型知识密度每3.3个月翻一番，知识密度与芯片制程类似，直接影响模型智能水平 [18] - 开发出全球首个端侧全模态8B模型，可在iPad上流畅运行，看听说能力达到GPT-4o水平 [19] - 面壁小钢炮超级助手具备端上不依赖网络的全天候指令响应和主动环境感知能力 [24][25] 行业认知 - DeepSeek成功源于三个"高密度"：团队密度（顶尖人才聚集）、组织密度（目标高度一致）、高资源密度（充足研发投入） [10][11][12] - 端侧智能在汽车场景优势显著：不受网络限制、避免隐私泄露、降低带宽成本 [27] - GUI Agent产品通过端侧模型实现屏幕行为理解，保证用户隐私同时具备强泛化能力 [29] 产品布局 - MiniCPM模型已拓展至手机、具身智能、AIPC、智能可穿戴设备等主流场景 [3] - 面壁小钢炮超级助手率先在汽车场景落地，实现感知-决策-执行三位一体 [22][26] - 规划让每个设备都具备智能，包括离线的翻译机等新型智能终端 [32]