端侧大模型应用赛道现新融资 。
近日 ，面壁智能宣布 ，完成新一轮数亿元融资，本轮融资由洪泰基金 、国中资本 、清控金信和茅台基金联合投资 。
面壁智能是目前市场上少数还能持续顺利融到资的大模型企业，“在DeepSeek出现之后 ，大模型公司事实上都面临着融资困难的问题。面壁智能能顺利融资 ，反映出公司坚持走的‘端侧路线’被市场看好。 ”
面壁智能成立于2022年，专注大模型技术创新与应用转化 。创始团队出身于清华系 ，来自清华大学自然语言处理实验室 。此前曾任职于知乎的李大海 ，于2023年出任面壁智能CEO。另一名联合创始人、首席科学家刘知远，则是清华大学计算机科学与技术系副教授 。
今年1月 ，面壁智能发布了首个端侧全模态模型“小钢炮 ”MiniCPM-o 2.6 ，以8B规模实现全模态实时交互 。据公司方面介绍，截至目前 ，面壁小钢炮MiniCPM系列全平台下载量累计破1000万。
在端侧AI的商业化布局上 ，面壁智能亦进展迅速 。
李大海介绍，在汽车领域 ，公司今年发布了“小钢炮超级助手cpmGO” ，是一个落地车端的纯端侧智能助手，基于MiniCPM，在车规级SoC上本地完成语音、视觉 、车控推理 ，带来与云端全面对齐的“原生端侧体验” 。
为了加速端侧模型在汽车领域的落地速度 ，面壁智能还与高通 、英特尔、联发科技 、梧桐车联 、德赛西威、中科创达 、安波福等标杆企业展开合作。今年4月，搭载端侧模型的量产车型长安马自达MAZDA EZ-60正式亮相 。
“在具身机器人领域 ，我们携手加速进化机器人 ，打造出完整具身智能的先驱方案，具身机器人能够根据人类语音命令 ，选择不同颜色小球 ，开球 、简单控球、指定门框射门，还能够实现基于真实场景的多轮次大模型文本交互 ，语音回复或任务执行 ，领先业内实现高效端侧模型在人形机器人上的应用 。 ”李大海说。
此前，面壁智能一直强调“端侧大脑 ” ，从技术原理上看 ，它与传统的云端大模型主要区别有哪些？
李大海认为，在任何技术领域，把一个较大的东西做小都是一件非常难的事情 ，大模型也不例外 ，需要从算法 、架构 、数据、训练 、甚至诸多工程层面创新，才能让大模型知识密度持续提升 ，从而让“即使模型参数变小 ，也能实现效果 、性能比肩云端模型成为现实”；让终端设备无需联网就能拥有与“持续看、实时听、自然说 ”能力；也为诸如汽车 、手机 、机器人等广泛的终端场景带来了更低成本、更高可靠性与更好隐私程度的AI体验 。
比如，在数据层面 ，为了能更加低成本 、高效的训练 ，面壁智能通过技术手段去筛选对提升模型效果最有效的数据，实现高效训练的目标；在模型训练方面 ，也会采用类似于风洞实验的训练手段 ，快速探索和验证最有效的模型配置 。
在模型压缩 、推理速度提升等方面，李大海介绍 ，MiniCPM 3.0仅4B参数 ，在自然语言理解、知识 、代码 、数学等多项能力上对GPT-3.5实现赶超。
“端侧模型与硬件结合，是目前相对清晰的商业模式，也相信诸如汽车、手机等目前也是落地端侧模型的最佳领域之一。未来 ，我们会持续与车企 、合作伙伴和芯片厂商协同 ，在能力适配 、端侧性能稳定性等方面开展更加深入的合作 。 ”
《科创板日报》记者了解，在端侧大模型方面 ，DeepSeek R2通过架构创新、国产芯片适配和极致压缩技术 ，实现了在手机 、车机 、工业控制器等边缘设备上的部署 。
云天励飞作为“深圳人工智能第一股”，主营业务是利用芯片和算法能力给政务类场景提供视觉解决方案。近年来 ，其将业务拓展到边缘AI领域 ，通过自研边缘训推芯片和多模态大模型，赋能AI模盒 ，并计划将大模型赋予到耳机、智能手表和智能音箱等AIoT产品上 。
自2024年以来 ，面壁智能已完成3轮融资，投资方包括智谱、知乎 、哈勃投资 、北京市人工智能产业投资基金等 。
值得一提的是 ，本次面壁智能的融资中出现了茅台的身影。作为投资方之一的茅台基金 ，是由茅台集团与建行旗下的建信信托发起设立的私募股权投资基金 。
财联社创投通显示，成立以来，茅台基金参与投资19个项目 。从参投项目的领域来看 ，茅台基金的出手集中在生物医药、新消费及餐饮食品领域。在人工智能产业链 ，茅台基金此前还曾出手从事AI智能视觉芯片等开发的稻源科技 。
（文章来源：财联社）
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