RockAI CMO 邹佳思：端侧智能如何通过「原生记忆」与「自主学习」，完成从工具迈向伙伴的人机关系丨GAIR 2025

12月12日， 第八届 GAIR 全球人工智能与机器人大会 于深圳正式拉开帷幕。 本次大会为期两天，由GAIR研究院与雷峰网联合主办，高文院士任指导委员会主席，杨强院士与朱晓蕊教授任大会主席。 作为AI产学研投界标杆盛会，GAIR自2016年创办以来，始终坚守“传承+创新”内核，是AI学界思想接力的阵地、技术交流的平台，更是中国AI四十年发展的精神家园。过去四年大模型驱动AI产业加速变革，岁末年初GAIR如约而至，以高质量观点碰撞，为行业与大众呈现AI时代的前沿洞见。 本次峰会之上，RockAI CMO邹佳思以“摆脱Transformer的束缚，让智能重新定义硬件”为主题，为参会者们带来了一场精彩纷呈的演讲。 邹佳思通过提出一个生活场景的假设作为开场，描绘了一幅充分开发端侧智能后的日常生活图景。在设想中，家庭场景中智能设备的联动无需云端参与。如回家后设备自动完成放音乐、加热水、拉窗帘、定闹钟、点早餐等操作，这一系列动作，通过在终端设备上进行本地私有化部署的人工智能模型，实现了场景设备间的智能互联，邹佳思将其称之为“端侧智能”。他还强调，端侧智能并非等于云端大模型的小参数版本。 邹佳思解释称，比起云端智能，使用端侧智能来实现许多生活场景的智能化是更好的选择。省去云端的参与在允许模型更加个性化的同时，还避免了使用云端可能带来的个人隐私及成本问题。他认为，现在主流“为云端模型Token付费是一种错误的理念，每天全世界的Token消耗达到万亿以上，而其中至少有50%是被浪费掉的”。 邹佳思承认，从云端迈向端侧智能的过程中，还有许多挑战存在，包括算力、内存等硬件资源受限，实用性要求较高，以及缺少自主学习能力等方面。但他认为，一味的堆算力其实扼杀了创新，而人工智能的开发