A | 日报讯（记者赵建、崔丛丛）近日，省召开民主党派调研协商座谈会。 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。从会上获悉，近两年，各民主党派省委围绕“深入推进京津冀协同发展”开展联合调研，今年甄选确定21个课题，涉及北京（京津冀）国际科技创新中心建设、提升京津冀通勤和出行便利化保障水平、深化京津冀生物医药全产业链协同创新发展等领域，目前已有6篇调研报告报送民主党派中央，以参政履职实效服务协同发展大局。“联合调研是民主党派参政议政的制度性安排，每年由各民主党派省委围绕一个主题，结合自身优势从不同方面开展调研，形成高质量调研成果并报送民主党派中央，借助高层建言‘直通车’渠道，在服务保障重大国家战略实施的同时，助力更好地发展自己。”省委统战部有关负责人介绍。 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。据了解，2025年，联合调研甄选确定15个课题。其中，民革省委“应对人口发展新常态”、民盟省委“京津冀协同推进抗洪用洪”、民建省委“推进京津冀自贸区协同发展”、农工党省委“‘十五五’时期推进京津冀协同发展”等4篇调研报告，被民主党派中央采用并以建言“直通车”形式呈报，得到相关部委研究。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。各民主党派省委将界别优势与重大国家战略、发展需求紧密对接，主动契合党派中央关注，结合省实际谋划课题切入点。 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。
B | 2025年以来，在各民主党派省委努力下，各民主党派中央围绕“京津冀协同发展”“盐碱地综合开发利用”“推进国际科技创新中心建设”“完善生态环境基准体系”等课题来省考察调研达36批次。
C | “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。其中，农工党中央先后两次围绕“深化京津冀生物医药全产业链协同创新发展”到石家庄、秦皇岛、沧州等地调研座谈，为省相关领域工作开展赢得了关注。同时，各民主党派省委分别成立由主委任组长的调研指导组和课题组，加强与政府相关部门、高校、科研院所等合作，深入开展行业论证、学术研讨，促进信息共享、意见互换，形成各类资源有效整合、各方力量互动配合、各种优势有机结合的调研合力。民进省委在调研报告修改阶段建立“周推进”机制，课题组向京津冀交通部门、课题领域专家等开展多轮咨询，根据反馈情况完善框架与数据。九三学社省委结合参与九三学社中央“科学座谈会”对调研成果进行研讨论证，不断优化对策建议。为更好推进联合调研，省委统战部组织召开选题会、推进会、协商会，积极协调省市县有关部门精选考察地点、全力配合调研，协调省发改委提供需国家层面支持解决的事项20个。在今年联合调研成果协商阶段，就21个调研报告向省发改委、省教育厅、省科技厅等部门广泛征求意见建议共计35条，为各民主党派完善调研报告提供了有价值的参考。立足“十五五”新起点，省委统战部将结合民主党派中央重点关注工作和省委中心工作，与各民主党派省委一起，谋划实施联合调研课题。
D | ” 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。 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。
E | 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。
F | 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。 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。
G | 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。
H | 从产业验证看，端侧AI已从可选升级变为刚需配置。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。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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