企业简介
面壁智能是一家高效端侧大模型产品研发商。致力于构建智能时代大模型基础设施,加速大模型在人工智能典型场景与领域应用与落地。公司聚焦端侧模型研发,围绕提升大模型知识密度这一本质,通过数据、模型的架构以及相关成长算法方面的探索,专注于打造同等参数下性能更高、成本更低、功耗更低、速度更快的高效大模型。其主要产品是端侧模型面壁小钢炮MiniCPM系列,这些模型以小参数、高质量在大模型赛道走出差异化路线。
新闻动态
7月19日,2026年世界人工智能大会正在进行中,高通公司全球副总裁、中国区研发负责人、IEEE Fellow徐晧博士出席“端侧AI创新和行业发展论坛”,并发表《智能体AI时代:计算架构与模型效率的持续创新》主题演讲。 徐晧博士指出,端侧的AI应用拥有非常广阔的前景,并系统性阐述了智能体浪潮对终端计算架构带来的范式变革。他指出,随着手机使用场景从单轮对话迈向多轮交互、再迈向智能体调度,设备所需的Token处理量正以十倍量级递增——从一万、十万到百万级,因此端云协同处理十分重要。为此,高通针对持续运行始终在线工作负载、持续的传感器数据处理和系统性协同需求,面向智能体AI打造新一代设备架构,并与面壁智能等合作伙伴持续推动在端侧模型领域的合作。 以下是演讲全文; 非常高兴和大家分享高通在端侧AI方面所做的硬件,软件,算法和系统开发以及生态合作。 这支视频带我们简单回顾了我们使用手机这一终端的方式,从最开始简单的交互,到今天支持智能体的手机。同样,能够运行智能体的终端品类多种多样,从最小的智能耳机到千瓦级的数据中心,高通不同的硬件平台可以为这一系列的智能终端提供支持。很早之前,我们就注意到面壁在端侧的布局,我们双方
WAIC 2026人流量最大的展位,除了机器人,就是AI手机。7月17日,三款AI Agent手机在WAIC亮相。 努比亚NaviX Ultra的展位在世博H2馆,四种配色加上机身的橙色AI按键,辨识度很高,但不能上手,也没有现场演示。上一代M153倒是可以直接上手体验,具备点外卖、购物、AI修图等功能。 努比亚NaviX Ultra图源 / 「定焦One」摄 阶跃星辰的STEPX Neo在世博H1馆。「定焦One」在现场看到,体验版外观与普通安卓手机无异,交互方式是语音唤起智能体、调度App完成任务,涉及支付会弹出确认。 阶跃星辰STEPX Neo图源 / 「定焦One」摄 荣耀的Robot Phone在徐汇西岸B区展出,其标志性设计是四自由度钛合金机械云台。简单说就是手机背面能弹出一个可360度自由转动的机械悬臂镜头模组,不用时收进机身,能自动追踪和运镜。 在这三款手机亮相之前,先引发关注的是一份名单。 7月15日,WAIC开幕前两天,网信办发布“手机端侧生成式人工智能服务”备案信息,包含7款产品:苹果、华为、OPPO、vivo、小米、三星、努比亚(中兴)。这是监管层第一次把“手机端侧AI”作为独立类
头条大事 迪拜商会主席卢塔谈中迪双向机遇:迪拜商业论坛为企业架起对接桥梁 近年来,中国资本与企业对迪拜的投资规模增速显著。迪拜商会主席兼首席执行官卢塔指出,中企正深度融入迪拜经济,布局覆盖高端制造、数字服务、终端消费产业与商业基础设施等诸多领域。迪拜商会看好双方在 AI、数字技术、先进制造、清洁能源、金融科技、新一代物流及供应链解决方案等高潜力领域的合作空间。今年十月,迪拜商业论坛将再度来华,落地深圳。论坛特设三大对接板块,首批对接资源池正限时开放申请。迪拜商会欢迎中国企业报名参会,和迪拜核心企业、家办高层洽谈合作,与迪拜政府代表直接沟通政策细节与合规边界等问题。目前,已有600多家来自多个热门行业的头部企业成功报名参会。席位有限,请扫描下方二维码或点击“此处”抢先报名,开启专属对接通道。 公司动态 百度萝卜快跑进军哈萨克斯坦,首入中亚无人车市场 7月16日消息,百度旗下萝卜快跑与哈萨克斯坦 Turlov Private Holding Ltd.(TPH)在2026世界人工智能大会前夕签署战略合作协议。双方将在哈萨克斯坦联合部署无人驾驶出行服务,中国无人车首次进入中亚市场。目前,萝卜快跑已在全球27城落地,
作者|极客公园编辑部 编辑|郑玄 今年的 WAIC,已经很难在一天内逛完。 7 月 17 日,2026 世界人工智能大会在上海开幕。展览首次扩展至「三地四馆」,总面积超过 10 万平方米,1100 余家企业带来 3000 余项展品,其中超过 300 款产品在大会期间全球首发。智算与具身智能首次成为并列的核心赛道,各自聚集超过 200 家企业。从开展后的排队人流,到机器人展台前层层举起的手机,AI 依然是当下关注度最高的科技议题之一。 但走进展馆,今年最明显的变化并不是模型参数又增加了多少,也不是机器人又学会了哪些高难度动作,而是越来越多企业开始回答同一个问题:AI 究竟怎样才能从一项「看起来很厉害」的技术,变成真正有人使用、能够完成任务的产品? 这种变化首先发生在物理世界。工业机器人开始进入汽车、3C 和新能源产线,家庭机器人忙着叠衣服、收拾玩具,机器狗被观众牵着在人群中自由穿行。具身智能的竞争,正在从运动控制和 Demo 展示,转向稳定工作、规模交付与真实场景验证。 与此同时,AI 也在寻找离人更近的入口。耳机成为全天在线的智能助手,手机被围绕智能体重新设计,植物传感器开始「翻译」一盆植物的需求,个人服
到 2026 年年中,AI 「研发自动化」的进度表,已经相当激进了。 在 Anthropic 6 月披露的报告中,Claude 已经接管了内部超过 80% 的代码编写。Mythos 模型在一段训练代码的优化任务上实现了 52 倍的加速,远超人类熟练研究员耗时数小时勉强做到 4 倍的水平。 在国内,MiniMax 的 M3 模型仅用 12 小时,就无人类干预地跑通了「数据合成、训练、评测到迭代」的全流程。面壁智能的 MiniCPM5 甚至借助 Agent 闭环,让模型自己写出了算力利用率比原生 Megatron 高 10% 的预训练框架。 这些都证明,行业在确确实实地推进递归式自我改进(RSI)的边界。 RSI,即模型实质性地介入「让自身变强」的完整研发链条。由其自己去定义目标、构建环境、编写代码、运行实验,并将验证成功的改进反哺给底层模型。 早在 1965 年,数学家 I.J. Good 就提出了「智能爆炸」的构想。我们上期的嘉宾当代最具影响力的哲学家之一尼克·博斯特罗姆(Nick Bostrom)等学者后续对超级智能演进路径的系统性推演中,RSI 始终是通向终极智能最核心的一环。 但过去十年,这仅仅是个思想
2026上半年,端侧大模型走到了一个新阶段:模型将继续变小、变轻,但光靠压缩已经不够了。接下来的关键,是让模型和底层框架、芯片、具体设备场景配合起来,从“能跑起来”走向“更好用”。 这样的转变,正在头部厂商身上集中发生。在6月9日的苹果全球开发者大会(WWDC2026)上,苹果发力端侧大模型,发布了AFM3系列。 苹果的思路是,从根本上为端侧设计出省算力的结构,推出约200亿参数的端侧主力AFM 3 Core Advanced,把模型本体做大,通过稀疏架构,每次推理只激活其中一部分参数。 这是苹果的解法。不过从整个行业看,在端侧的落地路径上,仍然面临不同取舍和分化。 一些公司走“蒸馏路线”:让能力强的大模型迁移给体量更小的模型,再把这个小模型装进设备里跑,以更低的成本逼近先进大模型的效果。 Google的Gemini Nano就是典型代表。早期Gemini技术报告中提到,Gemini Nano由更大的Gemini模型蒸馏而来,面向端侧部署,直接跑在Pixel、三星Galaxy等安卓手机本地上。 还有一类厂商则选择从端侧约束出发,重新设计模型本身。在有限的算力、内存和功耗条件下,尽可能提高端侧模型单位参数能够承
智东西6月12日报道,刚刚,AI圈又一次重磅对话上演,在第8届智源大会上,小米、生数科技、面壁智能、南洋理工大学的4位AI大佬同台,进行了一场将近50分钟的深度对话,从最近热度颇高的Claude Fable 5到AI自进化、AI Coding聊了个遍。 《重构世界——中国大模型巅峰对话》由智源研究院院长王仲远主持,小米集团MiMo负责人罗福莉,清华大学计算机系教授、生数科技创始人朱军,面壁智能联合创始人兼首席科学家、清华大学教授刘知远,南洋理工大学校长讲席教授、人工智能交叉研究院院长安波同台畅聊AI热点,最后还给年轻人送出寄语。 ▲智源大会《重构世界——中国大模型巅峰对话》环节 关于当下引发业界热议的Claude Fable 5,罗福莉认为其本质仍然是Scaling持续推进后的自然结果,是预训练规模、数据规模以及强化学习三个维度持续扩展后的阶段性成果。她对当下AI的感受是,大模型和AGI的发展速度实在太快了,快到连他们这些从业者都会感到震撼。 Token经济话题热度不减,朱军认为过去使用Agent或AI Coding解决问题时,往往会消耗大量Token。新版本模型在任务中的Token消耗下降,这是一个正确
36氪获悉,天眼查App显示,近日,广西智周万象科技有限公司成立,法定代表人为曾国洋,注册资本3000万人民币,经营范围包括人工智能理论与算法软件开发、软件开发、人工智能公共服务平台技术咨询服务等。股东信息显示,该公司由北京面壁智能科技有限责任公司全资持股。
北京,又交出了一份答卷。 最新发布的《中国独角兽企业发展报告2026》显示,截至2025年底,北京独角兽企业数量达到116家,总估值超过7400亿美元,数量和估值双双稳居全国第一。 这片地方出独角兽,不是第一次了。从三十年前中关村电子一条街的草莽起步,到移动互联网时代字节跳动的横空出世,再到今天大模型浪潮里密集涌现的AI新贵,五道口用一次又一次的周期更迭证明了同一件事:好的生态,不怕换题目。 116家独角兽的背后,是人才、场景、资本与创业文化长期叠加的结果。而下一批,已经在路上了。 北京,116个独角兽 一份新出炉的报告,把一组数字摆在了所有人面前。 近日,《中国独角兽企业发展报告2026》发布,截至2025年底,北京独角兽企业数量达到116家,总估值7419亿美元,平均每家估值超过64亿美元。全国416家独角兽里,北京一个城市拿走了将近三成的数量。 116家独角兽中,54家落在海淀区,超过总数的四成。再往里聚焦,中关村街道这一片,仅街道范围内就汇聚了86家人工智能企业,银谷大厦、盈都大厦、世纪科贸大厦,几栋楼里装着好几家估值数十亿美元的公司。这种密度,放在全国找不出第二个,放在全球也称得上罕见。面壁智能CE
龙虾凉了? 曾经2026年初爆火全国的OpenClaw,已经降温了。 身边曾经通宵魔改OpenClaw的朋友们,已经把它默默打入了冷宫。这个曾经以史上最快速度在GitHub上爆火的项目,如今声量几乎掉到了冰点。 小龙虾可能已经完成了历史使命——它像飓风一般,第一次把Agent的范式真正吹进了大众视野,让所有人明白:AI不只是个陪聊的Chatbot,它是能主动替你干活的。 但它没能成为Linux。因为跑得太快,它还没来得及建立起足够深的代码壁垒和生态,就被拍在了沙滩上。 所以,那些真正需要靠Agent搞生产力的人,现在在用什么时髦的新工具? 最近,一个名为PilotDeck的智能体操作系统,在圈内低调上线了。 这项技术由清华大学THUNLP实验室、面壁智能、OpenBMB与AI9stars联合研发并开源。 如果说OpenClaw是一个极客浪漫主义的「大玩具」,那么这位「清华系高材生」,就是可以把隔壁小龙虾拍在沙滩上的,真正面向纯粹生产力的「智能体协作舱」。 从奶茶店到数据大屏,跨度大到离谱 它和那些浅尝辄止的初代Agent有什么区别,让我们来看几个非常直观的测试。 我们同时开了两个WorkSpace,一个做游
