天眼查宝马高管：宝马正改进三缸到八缸发动机 燃油发动机研发仍会继续_我的网站
A | 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。
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。 [ 资讯] 日前，宝马施泰尔工厂厂长冯·莫尔特克表示，宝马对传统燃油发动机的研发仍然会继续，内燃机是我们赖以生存的根基，也是我们未来业务的重要支撑，为了应对即将实施的欧7排放标准，工程师正在改进三缸到八缸的发动机。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。冯·莫尔特克还表示，欧盟是否会兑现2035年起禁售燃油车计划，不是宝马应该操心的事，讨论这些没有意义，宝马该做的，是为各种可能情形做好准备，确保我们能继续交付。”
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。
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。
B | 此前，宝马CEO齐普策多次表示，转向电动车不应强制推行，消费者应拥有选择权，毕竟电动车价格仍偏高，充电设施也不够完善。
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。
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。
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。（编译/ 秦超） 。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。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。 
D |
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。 
G | Current article:http://rtcihot.cuancuguanzhongnieqinyazhun.cyou/news/20260826_401.html Published on:04:47:44
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发表于 07:20:03 
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