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一、端侧AI融资再提速，清华系新玩家拿到数千万元入场券

很多人最近都有一个直观感受：大模型热闹了两年，行业重心正在从云端大模型竞赛，悄悄转向端侧轻量化落地的比拼。云端跑分再高，如果跑在手表、眼镜、机器人这些本地硬件上延迟高、耗电猛，本质上很难走进普通人手里。就在11月10日，北京万象智维科技正式官宣，完成数千万元新一轮融资，由新加坡毕盛资产旗下新盛资本与天际资本联合出手。 这笔融资消息放到当下的AI硬件赛道里，看点很不一样。现在不少端侧项目还停留在Demo演示阶段，拿到资金大多只够打磨单一场景产品，而万象智维从起步阶段就锚定四大场景同步推进落地。资本愿意在这个节点下注，看中的不是纸面模型效果，而是端侧AI真正规模化落地的可能性。 圈内一个很现实的共识：能跑通端侧部署的团队不少，但同时兼顾可穿戴、办公终端、算力盒子、机器人四条线的团队并不多。

二、清华泛在智能实验室团队出手，直击端侧AI落地老痛点

端侧AI过去的传统方案，相信不少硬件从业者都踩过坑。传统模式大多是拿开源模型裁剪压缩，再适配不同硬件平台，适配周期长，不同设备之间兼容性差，经常出现模型在一款芯片上效果很好，换到另一款终端就掉帧、推理延迟飙升；同时模型和硬件深度绑定，客户想要更换场景，就要重新做一轮适配，成本高、复用性差。 万象智维这套端侧AI方案，核心思路刚好对准这个痛点。团队源自清华大学计算机系泛在智能实验室，2025年才成立，底子是实验室长期积累的泛在智能技术沉淀。他们没有选择单独做一款爆款硬件，而是先打磨一套可跨设备迁移的端侧模型部署底座，再向外延伸到四大场景：可穿戴设备、个人办公终端、端侧算力设备、具身智能机器人。 在产品迭代路径上，团队前期优先验证模型轻量化、低功耗推理能力，先在小型可穿戴设备和办公终端上完成小规模试点落地，再逐步往算力终端、机器人这类算力需求更高的场景延伸。本轮融资资金，重点用来引进技术人才、扩充核心团队，加速模型部署方案标准化，同步推进配套自研硬件的研发工作。

传统方案 VS 标准化底座对比图 三、一套底座支撑多场景交付，走方案+硬件协同的商业化路线

很多AI硬件初创公司的商业模式很单一，要么只卖自研硬件，靠单品走量；要么只输出AI算法方案，赚一次性项目服务费，两种模式各有短板。卖硬件要承担供应链、库存压力；纯算法项目制，容易陷入定制化泥潭，很难规模化复制。 万象智维选择的是软硬协同的路径。第一阶段以端侧AI部署方案作为核心交付产品，给硬件厂商、机器人厂商提供标准化模型适配服务，降低客户自研端侧AI的门槛，拿到稳定的服务收入。在方案跑通、客户需求验证之后，再推出配套自研硬件产品，形成方案加硬件的组合交付模式。 四大场景也承担着不一样的商业化角色。可穿戴、个人办公终端属于消费类赛道，用来快速验证用户体验，积累落地数据；端侧算力设备面向B端开发者和企业客户，做算力基础设施；具身智能机器人周期更长，属于长期战略赛道。多条业务线搭配，既保证短期有落地订单，也保留长期的增长空间。 这种模式的好处是抗风险能力更强，不会押注单一品类的市场起伏，依托统一的端侧底座，新增一个硬件场景，边际成本可控。

商业模式链路图 四、赛道玩家各有侧重，端侧AI正处在方案标准化的关键窗口期

国内深耕端侧AI赛道，已经跑出不少代表性团队。比如影目INMO，主打AR可穿戴终端，持续落地端侧AI交互眼镜；智元机器人聚焦具身智能人形机器人，在机器人端侧感知与控制方案上持续迭代；移远通信依托通信模组优势，面向海量IoT终端提供端侧AI能力。

把视野拉高到整个赛道来看，现在行业矛盾非常清晰：市场上不缺端侧模型，不缺AI芯片，但是跨硬件、跨场景的标准化部署能力供给严重不足。大厂更偏向围绕自家芯片、自家硬件做闭环生态，对外开放的适配空间有限；大量中小硬件厂商有AI升级需求，但是缺少专业团队完成模型裁剪、调优、部署全流程。 圈内不少产业人士的看法很一致：接下来两三年，端侧AI的红利，会从芯片、模型层，转移到工程化、标准化部署层。未来能跑出规模的团队，一定是既能吃透底层算法，又能深度理解硬件量产逻辑的团队。万象智维作为清华系新力量，本轮融资之后，能否把这套跨场景底座真正跑通，补齐行业缺失的标准化一环，值得我们持续跟踪。

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