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WAIC观察丨工业AI突破“感知”瓶颈 端侧亟待标准统一_我的网站

一 |     21世纪经济报道记者 陶力上海报道          业界基本以两条并行路径深入物理世界：一条是从工业数据治理出发、向工艺与供应链渗透的“云端赋能”路线；另一条是从底层架构重构、让AI驻留终端的“端侧原生”路线。    　　21世纪经济报道记者 张欣　　8月26日，社交平台流传一张标注“江西银行宣”、宣传语为“爱她就贷她回家”的“彩礼贷”海报。

二 | 21世纪经济报道记者致电江西银行客服，对方明确回应：“目前江西银行没有该贷款产品，相关信息为不实信息，我行将尽快向有关部门反馈，依法维护本行权益。

三 | ”　　这并非江西辖内银行首次卷入“彩礼贷”舆情。早在2021年3月，就有网友爆料江西九江银行推出“彩礼贷”业务。

四 |          2026世界人工智能大会（WAIC）期间，多家技术服务展商集中展现了AI深入物理世界的策略。         当前行业主流端侧AI方案，普遍采用 “云端预训练 + 终端裁剪压缩” 技术模式，该方案已成熟应用于各类数字化场景。

五 | 但物理场景对AI系统提出了低延迟实时响应、离线独立运行、本地数据隐私安全等刚性要求，传统云端迁移式方案仍存在短板，行业亟需底层技术架构创新，支撑物理AI的规模化落地。         标准共建先行          在“端侧流式多模态模型赋能 AI 硬件爆发”分论坛上，Om AI联汇CEO兼首席科学家赵天成指出，物理世界实时、动态、高频的交互特性，决定了端侧AI不能是云端模型的“简易减法版”，须基于物理场景重构底层架构与运行逻辑。彼时网友爆料的海报显示，最高可贷30万元，贷款用途为新婚旅行和购车等。

六 | “物理世界并非云端数字世界AI的简单延伸，端侧智能需要建立专属的架构思路、评估体系、安全框架和产业生态。　　当时有媒体报道，彼时九江银行客服表示，“彩礼贷”这项业务是当天推出的，“彩礼贷”也叫“零花钱”贷款，可通过网上银行进行办理。当日，彩礼贷相关话题还一度冲上微博热搜。”          当前端侧AI产业面临硬件架构繁杂、接口标准不统一、软硬协同成本高等碎片化问题，与多元算力产业早期困境高度相似。

七 |  　　事后联合调查组查明，该文案系员工在“零花钱”消费贷基础上私自设计、未经审批发布，九江银行深夜致歉并对责任人进行停职、记过处理。　　此次卷入假海报风波的江西银行于2015年12月成立，是江西省属法人银行、中国银行业协会理事单位，2018年6月在香港上市。正式在职员工总数为5700余人。         统一标准体系建设，成为推动端侧原生从实验室验证，走向规模化商用的关键抓手。         为此，论坛上发起《端侧多模态基座与AI硬件协同发展倡议》，倡议提出三个共建方向：一是共建端侧原生技术标准，推动评估体系、接口规范、安全框架标准化；二是共研软硬一体联合方案，推动模型-芯片协同、端云协同边界探索；三是共拓物理AI产业场景，推动重点赛道数据反馈机制与开放生态建设。

八 | 全行共有22家一级分支机构，228家持牌营业机构，营业机构已覆盖江西省全部设区市，在广州、苏州设立两家省外分行，发起设立了江西省首家金融租赁公司和4家村镇银行。         据悉，倡议面向全行业开放，旨在凝聚科研机构、硬件厂商、方案商、开发者和产业投资人力量，打破技术壁垒、消除行业孤岛，推动端侧AI产业规范化发展。         在嘉宾对话环节，行业资本从产业投资视角，剖析了消费端侧智能的爆发逻辑，明确核心行业判断：在通用算力底座日趋完善的当下，智能终端产业的核心稀缺资源，已转变为适配硬件迭代规律、支撑超低延迟实时交互的原生多模态能力，这也是AI PC、智能穿戴等终端硬件实现规模化普及的关键前提。

九 |          工业AI落地门槛          制造业AI落地，门槛不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。一辆整车涉及上万个零部件，数据散落在数百个系统里，格式混乱、时序不同步是常态。         本届WAIC上，广域铭岛将“懂工业”的基因转化为数据治理壁垒，其平台内嵌的数据治理引擎可自动识别数百种工业协议，将杂乱数据转化为高质量资产；一线人员拖拽组件即可搭建预测性维护、根因分析等应用，不再依赖算法工程师。　　江西银行2025年报显示，截至2025年末，集团资产总额5892.19亿元，较上年末增长2.72%。                   在数据基座搭建完成后，AI向上游渗透至最具挑战性的工艺环节。盈利方面，全年实现营业收入90.28亿元，同比下降21.89%；营业支出31.34亿元，同比下降8.79%；净利润10.52亿元，同比下降4.13%；归属于股东的净利润9.65亿元，同比下降8.74%；业务管理费同比减少2.83亿元，降幅为8.60%。未来，智能体更像是懂业务的“数字行动者”——把确定性交给智能体，将创造力留给工程师。

十 | 责任编辑：刘万里 SF014。         在国内某知名电器制造企业，库存分析智能体让全库检查效率提升99%，根因定位准确率达95%，库存管理从“人找问题”转向“问题找人”。         当云端AI在产线上完成数字化闭环，更深层的命题随之而来：如何让智能延伸到现实中的感知、思考和执行闭环。这正是行业参与者共同思考的问题。         从产业验证看，端侧AI已从可选升级变为刚需配置。在低空经济、海事作业等场景中，智能设备必须具备本地自主运行能力。         实践，是工业AI未来唯一的标尺。制造业AI落地，门槛从来不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。AI能力正在快速普及，但把AI能力组织成工作流、嵌入具体场景、最终变成商业回报，依然是一道很难跨越的专业壁垒。

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Published on:18:41:01