A | 近年来，杭州公交持续深耕数智化便民服务，不断迭代优化运营模式。昨天记者了解到，为进一步拓宽市民出行预约渠道，适配更多日常出行场景，杭州公交近期完成“云公交”的新一轮升级：原本安置在公交站点的线下POS机也开始走进小区，市民朋友在小区内就能刷卡完成乘车预约。据悉，这次升级的线路是位于之江板块的1499路，之所以选择它，则离不开现实出行痛点。1499路沿线的陶然里小区老年居民占比高，不少老人常有前往浙一之江院区就医、去往枫桦西路地铁站换乘的出行需求，但小区周边现有公交线路无法充分匹配居民出行，想要乘车往往要步行十多分钟前往外部站点。对老年群体来说，长距离步行十分不便，就医、采购、地铁换乘这类短途出行都因此受到制约。 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。 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。结合小区的实际情况，杭州公交把串联起居民高频出行目的地的1499路，由常规公交线路改造为需求响应式公交。 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。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。“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。这条线路采用“定点定线 ＋ 弹性停靠”的运行模式，当小区产生乘车预约需求时，车辆便会绕行停靠小区门口的“小船埠”站点，若无预约，车辆则按原路线直行通行，在兼顾特殊群体出行便利的同时，也有效规避车辆空驶造成的资源浪费。” 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。目前，“小船埠”站的预约服务时段覆盖每天6：50至20：40，预约成功后，乘客可搭乘车辆前往 1499路转塘、浙一之江院区两个方向的全部站点。
B | 而这次升级最亮眼的创新，在于预约终端的“下沉”。杭州公交打破以往POS机只设在公交站台的惯例，将设备直接安放在小区内部。居民下楼刷一下卡，就能进入预约界面——先选乘车方向，再选下车站点，核对无误后提交，屏幕上便会清楚显示车辆预计到达时间。 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。如果临时改变主意，再刷一次卡即可取消，而且刷卡预约本身不扣费，真正上车后才正常刷卡、扫码或投币，既安心又便捷。考虑到部分老年人不擅长操作智能设备，本次升级专门推出PC端代预约这一创新服务。 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。不擅长操作智能设备的居民，只需到物业前台说一声出行计划，“管家”就能在电脑上代为完成预约，彻底消除了“不会约、约不了”的尴尬。 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。而习惯用手机的年轻人或熟手，则依旧可以通过扫描专属二维码，在小程序上随时随地进行线上预约。 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。 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。
C | 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。 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。
D | 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。 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。
E | 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。
F | 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:09:44:04
