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      OpenClaw引發AI硬件新范式:從“動口”到“動手”,一場全場景聯動的變革正在發生

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      AING硬跡

      英偉達CEO黃仁勛將OpenClaw譽為“歷史上最重要的軟件發布之一”,這個年初在GitHub上悄然開源的項目,讓大模型從“動口”回答問題進化到“動手”執行任務,一個全新的硬件生態正在被激活。

      3月21日,由AING硬跡與AINGOODS硬集谷主辦的“AING ECO | OpenClaw與AI硬件DEMO Day”活動,匯聚了從模型層、應用層到終端硬件廠商的眾多行業先鋒,分別邀請了阿里云、Memories.AI、Netverse、Oleap黃鸝智聲、阿加犀智能等與現場80余位行業玩家共同探討了OpenClaw與AI硬件深度融合的無限可能。


      開源與多模態

      來自阿里云智能集團的千問智能硬件行業總監徐超,從模型層的底層邏輯出發,為整個討論奠定了基調。


      “以前我們談 AI 硬件是說單點 AI 硬件有多智能,而現在我們看到是多場景爆發。”他明確指出,AI硬件的爆發式增長離不開模型的“下沉”與“開源”,讓模型能力覆蓋從輕量級傳感器到高性能機器人的所有硬件形態。

      他在分享中透露,通義千問正堅持全尺寸模型開源戰略,覆蓋0.75B至27B參數規模,其中9B和27B是能在本地部署的“甜點尺寸”。這一策略旨在賦能所有類型的AI硬件,讓開發者能夠根據自身需求,將最合適的模型“塞進”終端設備。

      即將發布的3.5代Omni全模態模型更將實現四模態輸入(文字、語音、圖片、視頻)與雙模態輸出(文字、語音)的原生融合,無需多模型串接即可在AI眼鏡等設備上實現語音朗誦、視覺編程等場景。

      這意味著,未來一個AI硬件里將會有一個真正“能聽、會看、懂你”的智能體。

      “第二大腦”AI記憶硬件

      來自硅谷的Memories.AI帶來的Luci AI硬件,將現場目光引向“視覺記憶”這一前沿領域。Memories.AI的CTO Ben Zhou分享了他們在視覺記憶領域的深度探索。


      Ben表示:“光記住這件事本身可能價值并不高,真正有價值的是記住了之后,能夠幫你完成什么樣的任務,能夠做一個什么樣的個人助手。”

      他認為,記憶是AI處理復雜任務和進行個性化交互的基礎。他們的硬件產品Luci通過持續佩戴,可以連續拍攝4K視頻,將用戶的視覺經歷轉化為可檢索、可交互的記憶。

      其核心技術在于采用多模態embedding模型進行記憶存儲,約50%的信息以更高效的embedding形式存在,輔以文字信息,并在上層構建知識圖譜,將零散的記憶點串聯成線。

      原始視頻不上傳云端,僅傳輸Embedding向量,用戶可自定義敏感標簽過濾。他表示,隨著社交媒體文化的普及,用戶對“被記錄”的敏感度會逐漸降低,而記憶類硬件的接受度將從娛樂、生活記錄等場景率先破圈,會成為大家離不開的“個人外腦”。

      睡眠經濟

      與記憶這種通用能力并行的,是AI硬件在垂直場景中的極致挖掘。Netverse的CEO Chee帶來了一款聚焦睡眠陪伴的產品,展示了AI在細分領域的獨特價值。


      在睡眠、運動、飲食、體征監測四大健康環節中,睡眠場景尚未被充分滲透,且涉及復雜的情感連接需求。

      Chee認為,交互方式的改變代表技術的迭代。他們的產品定位并非簡單的智能鬧鐘,而是一個能提供情感慰藉的睡眠伴侶。通過端云結合的方式,產品利用環境傳感器和home助理,實現對用戶睡眠環境的主動感知與交互。

      “在端側,小產品需要做很多取舍,才能實現一個比較好的效果,”Chee坦言。但正是這種取舍,使得產品能夠在離線狀態下運行,提供穩定、私密的個性化睡眠服務,精準切入了睡眠健康品類。

      聲學應用

      Oleap黃鸝智聲產品總監曾釩展示了AI與降噪耳機的結合,引發了垂直技術遷移的思考。團隊將原本應用于軍工國防直升機的50分貝主動降噪技術下放至消費級產品,解決了辦公場景的環境噪音痛點。


      他們最近將OpenClaw集成到產品上,用戶通過耳機按鍵觸發語音交互,經OpenClaw調度大模型處理后,文字回復通過APP轉換為語音播報。OpenClaw在云端處理后,將結果以語音形式反饋給用戶,實現了便捷的“手耳聯動”。

      “我們的產品不僅僅是降噪,更是通過OpenClaw擴展了語音交互的邊界,”曾釩現場演示了耳機如何將錄音轉寫成文字、生成紀要和思維導圖等生產力功能。

      端側算力爆發

      阿加犀智能FAE陳鵬的分享,指向了算力充裕場景的可能性,分享了他們在端側部署模型的經驗與成果。


      阿加犀智能自2018年在開源社區發布AT Learning模型起步,現已獲得高通、聯發科等芯片巨頭投資,核心能力是將模型端側部署的失敗率從90%降至5%,一站式AI工具鏈可適配400余家大模型

      以搭載高通旗艦芯片MQ 9075(算力高達100T)的機器人為例,通過量化與輸入尺寸優化解決推理速度與內存占用問題。

      “端側部署的優勢在于極低的功耗、極高的隱私性和實時性,”陳鵬指出。這種能力使得機器人不再依賴云端,可以獨立完成復雜的感知、決策和執行任務。

      未來,阿加犀智能將聚焦于AI NAS和智能AI工作站等場景,進一步拓展AI生態,持續推動端側AI的算力邊界。

      從設備智能到場景智能

      活動的下半場,氣氛愈發熱烈。現場的自由討論環節,開發者們圍繞OpenClaw的落地場景展開激烈討論。

      這種開放的創新氛圍,也是AI硬件產業里技術底座趨于成熟,應用場景尚待定義,創業者與開發者正在共同繪制新地圖的畫像。

      本次Demo Day也是一次行業生態的深度連接,AI硬件正從單點智能的初級階段,邁入一個由開源生態驅動、多模態融合賦能、全場景無縫聯動的全新紀元。

      這場由OpenClaw引發的變革,才剛剛開始。


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      AING硬跡

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