WAIC追问 | 面壁智能凭什么能成为那个例外？

撰文 | 雁 秋
编辑 | 李信马
题图 | 面壁智能

今年的WAIC多了一抹新元素：AI智能体手机。

阶跃星辰的STEPX Neo获得“镇馆之宝”的称号，放在展台最核心、人流量最密集的区域；搭载豆包手机助手的中兴努比亚NaviX Ultra也吸引了不少围观者的驻足，这是外界期待已久的第二代豆包手机；面壁智能的展台同样人气爆棚，DoNews在现场发现，他们不再强调排名参数，而是强调能跑通真实场景的产品以及商业交付数据。

众人的火热情绪既来源于“AI手机到底能干什么”的好奇心，更重要的是，端侧AI手机正式获取到了“名分”——7款端侧AI手机服务拿到备案，从技术噱头变成合规主体——以后叫AI手机就名正言顺了。

作为第一家布局、第一家落地、第一家All in端侧赛道的大模型公司，面壁智能提出了“端侧主内，云端主外”的逻辑分布。其端侧能力也正式进入三星旗舰手机供应链，成为首家打入国际手机大厂供应链的国产端侧AI模型。

7月22日晚，三星正式发布了全新折叠屏手机Galaxy Z Fold8 Ultra 和 Fold8，其搭载了由面壁智能提供端侧模型能力的Galaxy AI，意味着手机将以更自然、更个性化的方式满足用户高效办公、内容创作和畅快表达的全场景需求。

为什么会选择面壁智能？WAIC期间，DoNews与CEO李大海、总裁雷升涛以及各端侧商业化负责人聊了聊。在密集的交流中笔者发现，面壁智能对端侧这条路径的执着，几乎到了偏执的地步，而这种偏执恰好解释了这家公司为何能在WAIC上同时收获流量、订单和监管的“三重认证”。

（为文章可读性，后续简称“面壁”）

01.

端侧AI落地有了“庄稼”长势

目前，关于AI手机应该长什么样，至少有三套答案：手机厂商的自研路线，阶跃的自建终端，以及面壁的赋能者路线。

面壁走的路线属于一种社会化分工，手机厂商做手机，模型公司做模型。李大海用智能汽车举例，目前自动驾驶技术70%由第三方提供、30%自研，他相信手机端侧AI也会走向类似的格局。

但这需要一个前提，即第三方模型必须在技术上比手机厂商自研的模型更有竞争力。

在手机这个场景里，功耗、内存、发热都是物理上限，无法用钱来补贴。面壁CTO曾国洋直言：“跑不动就是跑不动，功耗太高会发热，你不可能补贴一个冰块。”

面壁用“密度定律”回答了这一问题，这一定律指开源大模型的最高能力密度约每3.5个月翻一番，也就是说每隔100多天，只需要一半的参数就能达到同样的智能水平。

它几乎是挑战了行业“参数越大越强”的默认规律，提出真正决定模型价值的并非参数大小，而是单位参数承载了多少有效智能。

“密度定律”的产业意义非常直接，如果模型的智能密度能够持续翻倍，那么手机、汽车、机器人这些终端设备就能在不增加硬件成本的前提下，跑上越来越聪明的模型。

真正落地要看场景，汽车是面壁吃到的第一个“螃蟹”。2025年10月，长安马自达EZ-60成为面壁端侧模型的首个量产车型。此后，吉利银河M9等车型相继搭载面壁自研端侧智能体SuperMate，截至2026年底，SuperMate将实现超30万台车辆的量产交付。

手机领域，面壁与三星手机达成合作，是唯一一家以端侧模型能力参与备案的大模型企业。此外，面壁智能正式发布具身智能模型系列MiniCPM-Robot；在航天领域，联合一苇宇航打造“大模型×太空算力”一体化解决方案。

李大海在群访中被问及如何选择落地场景时，给出了三个维度：“是否对端的需求是真实的，能否规模化复制，以及真不能挣到钱。”他把做项目比作“打猎”，做规模化落地比作“种庄稼”。“我们很开心地看到庄稼长得越来越旺盛。”

02.

端侧备案的特殊性

再说回监管，七款端侧AI同日备案本身就是一个里程碑，是国内首次对手机端侧AI进行集中备案。

然而，通过备案并不意味着改变体验。短期或许可以靠拿到“首家”“第一”等标签，但长期的竞争取决于端侧模型的成熟、打通生态互通的圈子，更重要的是技术迭代与政策合规之间的平衡。

那端侧AI技术通过监管需要具备哪些特殊要求？面对DoNews的提问，面壁联合创始人、总裁雷升涛认为，端侧模型必须做到“内生安全”。

过去很多AI服务本质上是把问题发到云端服务器，由远端大模型处理后再返回结果。但端侧AI不一样，它强调的是一部分AI能力可以在手机本地运行，或者至少由手机本地模型与云端模型协同完成。

这件事对手机非常关键，因为手机不是普通终端，它是离用户最近、使用频率最高，是个人数据最集中的设备。如果AI要真正成为“个人助理”，就不能等待提问，而是要做到理解用户正在做什么、可能想做什么、哪些信息有用。这正是手机端侧AI的价值所在。

“模型必须在预训练阶段就知道什么是正确的、什么是该回答的，而不能像云端那样，通过各种外部策略拦截和更新安全策略。”雷升涛说。

传统的云端AI，内容审核和拦截机制成熟，而端侧AI生成的内容不经过任何服务器，审核难度进一步上升，覆盖数据来源合规性、用户隐私保护机制、内容风险管控能力、防造谣防侵权机制等多个核心维度，所有审核项全部达标之后才能拿到正式备案号。

面壁恰恰具备这样的能力，作为最早押注原生端侧模型的公司，面壁从模型架构设计之初就考虑了端侧部署的全部约束，包括安全。“它不是把一个大模型压缩进终端，而是从零开始为终端生长出一个模型。”雷升涛对DoNews表示，在安全问题上面壁颇有信心。

需要注意的是，密度定律提出的3.5个月周期大概率是要长于监管审批周期的，面壁是否能做到快速迭代与合规的同步?雷升涛认为，基础能力稳定，基座稳定，能力是渐进式的。换句话说，面壁的技术迭代是在一个安全基座之上的能力增强，而非对安全基座的反复重构。

这种“安全基座+能力迭代‘的结构，让面壁在应对监管时有了可预期的路径，让模型出来可以更有信心通过备案。面壁作为唯一一家以端侧模型能力参与备案的大模型企业，恰好佐证了这一点。

今年是面壁第三次参展WAIC，它的故事可以看作一个关于时机的故事。

在2023年下半年行业疯狂卷云端参数时，面壁选择All in端侧；在手机厂商自研模型时，它押注了第三方赋能的产业分工；在监管尚未明确端侧AI治理框架时，内生安全被写进模型基因。

群访最后，李大海提到了面壁办公室文化墙上的一行小字：2030 AGI。他预测云端AGI来得更快，端侧会慢1-2年，所以3-5年后端侧的AGI一定会到来。

从2026的规模化落地，到2030的端侧AGI，这中间是4年的渗透期。面壁要做的，是在这4年里把“密度定律”的技术优势转化为产业级的市场份额，让自己成为端侧AI的基础设施。

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