在成都高新区的产业园，想约企业老总采访也许并不是件难事，但想要预约机器人，可得提前敲定“档期”，因为它们的“行程”已经被研发攻坚和场景验证分割成需要精确排布的宝贵资源。
不久前，成都市首批智能机器人实景验证活动正式启动。由成都阿加犀智能科技有限公司（以下简称“阿加犀”）提供核心AI技术支持的具身智能机器人“通天晓”站上了成都东御街繁忙的路口，化身交通劝导员，协助交警维护交通秩序。
在混杂的车流、好奇的人群以及变幻的信号中，它每一次抬手和转向，展现的都不仅仅是机械运动，而是一次基于本地实时感知的复杂决策。用阿加犀机器人技术总监侯昱帆的话来说，“这是一个直面突发情况的‘考场’。”
这场在街头上演的“大考”，将一个深刻的技术问题抛至台前：当AI试图真正走进物理世界，以一个强大的“身体”站在这里，但它的“灵魂”——也就是它的大脑，如果仅仅依靠一根看不见的网络“脐带”连接至云端，这套体系还可靠吗？
对于阿加犀和它所代表的“端侧AI”技术路径而言，答案早已明确：“灵魂”和“身体”，皆在场。本期《创史记》，《每日经济新闻》记者和阿加犀COO史硕、机器人技术总监侯昱帆，聊了聊他们的创业故事。
一家公司的技术路径选择，往往源于其初创的基因。
对于成立于2020年的阿加犀而言，他们的故事并非始于机器人，而是始于更早之前的一场移动端技术革命。
随着集成NPU（神经网络处理单元）的AI芯片成为智能手机等移动设备的标配，AI算力实现了指数级跃升，一个全新的、潜力巨大的计算平台已然成型，但其潜能远未被开发。
“早在2018年，我们就发现，智能手机等移动设备的细分算力已经非常强了，但实际应用却被局限在拍照（AI增强）等少数场景中，”史硕回溯道，团队敏锐地发现，边缘侧芯片中强大的AI计算单元大部分时间处于“休眠”状态，其潜力“远远没有被发挥出来”。
正是这未被完全唤醒的边缘算力，为想象开启了广阔空间。这意味着，智能手机可以在没有网络的情况下，完成实时语音翻译等功能；安防摄像头可以在本地完成对异常入侵的识别；海量的工业与物联网传感器，也因此拥有了“就地思考”的能力，而无需将所有原始数据打包上传。
这一愿景，直接催生了阿加犀核心产品的诞生——以AidLux为代表的一系列AI开发工具。其覆盖模型训练、模型优化、转换及部署等核心环节，能够将大模型快速转化为更轻量化的形态，适配各类边缘侧芯片，实现高效推理。
2022年底大模型的集中“爆发”，对阿加犀而言，与其说是印证了当初的战略抉择，不如说是为早已铺设好的技术轨道指明了“目的地”。
市场对“AI灵魂”的价值达成了空前共识，而这为团队深耕的端侧技术创造了巨大的需求。同样，机器人这个融合了感知、计算、决策和执行的复杂载体，恰恰是端侧AI价值最为极致的体现。
随着端侧AI爆发元年的到来，阿加犀此前的积累演变为先发优势。团队果断将技术沉淀聚焦到具身智能这个“试炼场”——通过与机器人产业链上下游厂商的合作，为机器人提供一体化解决方案。
“我们提供高性能的定制化机器人主控板作为算力基座，深度集成Linux、ROS等多种操作系统以及强大的AI能力，为客户提供从底层算力到上层智能决策的全栈技术支持。”史硕总结道，正是基于此，让他们在“具身智能”这个飞速崛起的黄金赛道中，找到了属于自己的生态坐标。
用端侧AI，回应大模型痛点云端AI的强大毋庸置疑，但它与物理世界之间，始终存在着一条看不见的“脐带”。这条连接着远方数据中心的“脐带”，在赋予AI强大能力的同时，也带来了成本、延迟和隐私这三大根本性制约。
从成本来看，全球科技巨头们正为此付出惊人的代价。
根据公开资料，微软与OpenAI一个计划于2028年启动的数据中心项目，成本预计高达1000亿美元。
谷歌、微软和Meta三巨头明年的资本支出预计将达到1600亿美元，大部分用于购买英伟达昂贵的GPU。这种“烧钱”模式引发了关于其商业回报可持续性的质疑。
再看延迟——不同场景中，一秒之内的误差很可能招致不可设想的后果。例如，当AI需要驾驶汽车或与人协作时，网络延迟就成了不可忽视的操作性问题。“像我们在自动驾驶时，不可能把图像上传到云端用于计算再返回，这可能已经过去一两秒了，没法做及时的判断。”史硕举例谈道。
除此之外，还有难以用金钱衡量的隐私问题。
家庭机器人会记录下日常生活的私密片段，工业机器人则掌握着生产线的核心数据。“我们都不希望涉及隐私的数据被泄露，”史硕强调，像某些高度敏感的数据，天然便不适宜储存于第三方服务器中。
正是在上述背景下，端侧AI逐渐从一个技术的时髦词演变为一股行业趋势。其核心思想很简单：剪断那条连接云端的“脐带”，让算法和模型直接在智能手机、PC、汽车和机器人这些离用户更近的终端设备上运行。
史硕对此解释道：“我们希望未来每一个终端都有一个智慧大脑，而这个大脑一定在端侧。阿加犀为客户提供解决方案，而最终的应用落地还是要根据客户以及合作伙伴的需求来决定。”
挑战同样严峻：当前，端侧设备在计算能力、功耗控制与内存带宽方面，仍难以支撑大规模模型运行。
基于此，阿加犀便展现出它的“行业价值”——其并非否定云端的作用，而是通过一套精巧的技术方案，将云端训练好的大模型能力，适配到兼具成本优势、低延迟响应和隐私保护特性的端侧设备上。
史硕将这个过程描述为：“把参数非常庞大的模型，通过量化剪枝等方式，加速集成在边缘侧芯片上，使其实现高效推理运行，这需要解决很多技术上的挑战。”
踌躇满志，并脚踏实地一个专注底层技术、面向全球市场的公司，扎根成都的“基因”是什么？这个问题的答案，指向了一种深层次的企业与城市的“共生关系”。
人才，是所有科技创新的第一要素。
成都不乏高等院校，但阿加犀更看重的，是这里独特的人才生态。“我们的优势首先体现在人才上，其实成都很多的优秀人才是‘回流’的，他们可能在外积累（行业经验）之后，又回到了成都安居乐业，”史硕观察到。而这批拥有大厂经验和开阔视野的人才，为成都的科创企业注入了源源不断的新鲜血液。
而当类似阿加犀的企业在本地扎根并壮大后，一个良性的“引力场”效应开始显现：本土成长起来的科技领军企业，开始主动地影响和塑造着区域的产业生态，将更多的全球资源和行业目光吸引至此。
史硕举了一个例子，“近两年来，高通面向全国举办的AI开发者大赛（高通边缘智能创新应用大赛）就落地到了成都，这其实也是在阿加犀和高通长期合作的基础上实现的。另外，我们现在有很多的合作伙伴，他们在成都的分公司也都与我们都产生了更紧密的合作。”
除了人才和产业链，成都提供的另一种独特“养分”，是愿意将自身作为“试验场”的开放姿态。对于AI企业，尤其是需要与物理世界交互的具身智能企业而言，数据和场景是其技术和产品迭代的“燃料”。
此次具身智能机器人的实景验证，便是一个例证。侯昱帆举例说：“我们通过视觉摄像头采集交通数据，可以用于后续模型训练，让机器人能够更稳定地去适应复杂的车流环境。”
采访行将结束时，一个细节描绘出这家公司的内部肌理：在办公室的一端，我们与史硕道别；而在长廊的另一头，侯昱帆已经站在公司创始人敞开的办公室门口，快速直接地沟通着技术问题。
这恰好印证了史硕最后用来形容公司的两个词：一个是“踌躇满志”：他们看到了端侧AI与具身智能结合的巨大历史机遇；另一个是“脚踏实地”：“每一个产业，它的方案和最终技术落地都是真正做出来的”，需要一步一个脚印地去积累、去验证。
每日经济新闻
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