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大模型的下半场就是智能体——深兰科技DeepAgent押注云智终端

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当智能手机的硬件迭代逐渐进入“边际收益递减”,电脑性能升级也不断逼近物理极限,用户对“无界算力、智能服务、无缝协同”的需求,正在从想象走向现实。

在这一背景下,行业竞逐的核心,已经不再是终端硬件参数的堆叠,而是能否在云端构建真正具备“理解—决策—执行”能力的智能体系。

从阿里、字节跳动在AI Agent方向的持续投入,到跨架构转译等关键技术的成熟,一条清晰的产业路径正在浮现——Agent正在从对话框,走向屏幕与操作层。

正是在这一产业拐点上,深兰科技选择押注云智终端智能体赛道。

深兰科技自研的DeepAgent智能体,以“看、听、算、动”四大核心技术为内核,深度赋能云智终端(云手机、云电脑、智能硬件等),构建起“感知-分析-决策-执行”的全链路智能体系,让云智终端从“被动响应的工具”升级为“主动预判的伙伴”,彻底重塑下一代云智终端的计算新范式。


一、技术重构:“看听算动”搭建云智终端智能基石

若将下一代云智终端生态比作一个具备自主意识的智能生命体,DeepAgent的 “看听算动”四大核心技术,正分别赋予其“洞察全域的慧眼”“听懂需求的聪耳”“运筹帷幄的大脑”与“精准执行的双手”,实现从“被动应答”到“主动服务”的质变,打破传统云端生态的技术瓶颈体。

1.感知层:“看”透全场景,打破接口依赖

DeepAgent搭载深兰在ICCV、ECCV等顶级赛事斩获大满贯的计算机视觉技术,让云智终端具备堪比人眼的动态场景解析能力。无论是云手机的云端应用界面,还是云电脑的专业软件操作页,无需依赖APP接口,即可实时捕捉动态画面中的UI元素、文字信息、图像特征,甚至精准识别弹窗广告、进度条跳转等瞬时变化。这一能力让云智终端彻底摆脱对应用接口的束缚,无论是x86架构的电脑软件内容,还是ARM架构的移动应用画面,都能被精准解读,为跨端协同与智能执行扫清障碍,破解了长期困扰云端生态的场景理解难题。

2.交互层:“听”懂真需求,简化操作链路

依托深兰在NLP领域十多次斩获ACL冠军的技术积累,DeepAgent实现98%以上的语音转写准确率,支持方言自适应与多轮对话理解。无论是云手机的远程语音指令,还是云电脑的会议发言,都能精准拆解用户深层意图——从“帮我预订周末往返机票并筛选靠窗座位”的生活需求,到“基于近半年数据生成可视化分析报告”的办公指令,再到“用设计软件调整图片对比度并导出高清格式”的专业操作,均可转化为结构化任务。这让云智终端的交互彻底摆脱键盘、触控的限制,用户无需繁琐操作,只需一语传递需求,终端便能精准响应,实现“交互零门槛,需求直达核心”。

3.决策层:“算”透复杂事,优化算力分配

DeepAgent的“智能大脑”由深兰自研大模型与异构算力池提供强力支撑,完美适配云智终端的算力架构。一方面,借助AWSGraviton、AmpereOne等高性能ARM服务器芯片的优势,让移动原生应用在云端实现无损运行;另一方面,通过与云端GPU集群协同,轻松承载千亿参数大模型的实时推理与3D渲染、海量数据分析等重载任务。面对复杂需求,DeepAgent能自动拆解步骤:如“策划一场家庭旅行”可拆解为“查询目的地天气、筛选亲子景点、预订高评分民宿、规划自驾路线、整理出行清单”,并根据任务复杂度智能分配至云手机、云电脑等不同终端,实现算力按需调度,彻底打破单一设备的性能局限。

4.执行层:“动”出高效率,闭环服务落地

DeepAgent拥有灵活精准的“数字双手”,能将决策转化为云智终端的毫秒级操作,执行准确率高达99.9%。在云手机端,可自动点击应用按钮、填写表单、切换页面;在云电脑端,能精准操控专业软件完成编辑、运算、保存等一系列操作;遇到弹窗广告、网络波动等突发状况时,能像人一样自动关闭弹窗、重试连接,而非报错卡死。这种“智能决策+精准执行”的能力,让云智终端不再是单纯的内容载体,而是能自主完成复杂任务的“执行中枢”,真正实现“指令下达,结果高效交付”的服务闭环。


二、场景革新:DeepAgent 重塑云智终端生活体验

当DeepAgent赋能的云智终端全面落地,用户的数字生活将迎来质的飞跃,从繁琐操作中彻底解放,只需专注于需求表达,便能享受主动、智能、高效的全场景服务。

场景一:24小时云端管家,打理生活琐事

云手机+DeepAgent的组合,成为承载用户偏好与习惯的“数字分身”。当你入睡时,云手机在云端持续高效工作:DeepAgent通过“看”实时追踪航班折扣、热门演唱会门票的价格波动,通过“算”分析最优下单时机,通过“动”自动完成预订操作;同时,还能自动整理次日行程、筛选重要资讯,甚至提前预判你的需求——如根据天气预报提醒你携带雨具,根据日程安排提前预约通勤车辆。它具备持续学习能力,越用越懂你的偏好,默默打点好那些耗时却重要的日常事务。

场景二:跨端智能娱乐,解锁沉浸体验

在云电脑+云手机的协同生态中,3A大作的体验被彻底重构。借助云电脑的超强算力与ValveProton转译技术的优势,x86架构的3A游戏可在云端流畅运行,高清画面实时同步至云手机。你无需熟悉复杂操作键位,只需通过云手机下达语音指令:“火系技能攻击Boss弱点并躲避AOE伤害”,DeepAgent会以“看”的全域视觉捕捉能力,瞬间识别Boss弱点标识与技能预警区域;借“算”的智能推演,快速规划出兼顾输出效率与安全的走位路线、技能衔接节奏;凭“动”的毫秒级执行,远程操控云电脑完成精准瞄准与身法规避。游戏体验彻底跳出“手速内卷”,升级为“策略主导”的深度沉浸——你无需紧盯操作面板,只需专注剧情推进与战术布局,真正成为掌控战局的“战术指挥官”。

场景三:全链生活服务,一语触发即达

“预订下周五去大理的下午航班、4.9分以上的豪华酒店,推荐当地亲子景点并规划每日行程”即可启动云手机的全链服务。DeepAgent通过“听”捕捉需求后,驱动云云端设备协同工作:云手机调取多个旅游APP比价筛选,调用超强算力分析酒店评价、景点热度与路线合理性,自动填写身份信息、完成支付验证,所有跳转、点击、验证步骤均在云端后台瞬时完成。最终,行程信息、景点攻略同步至你的云手机,你只需轻轻一瞥,即可掌握全部细节——生活事务从此像流水一样自然顺畅。

场景四:专业高效办公,跨端无缝协同

云电脑+云手机+DeepAgent的组合,让办公彻底摆脱设备与空间限制。你在通勤途中通过云手机拍摄纸质文件,DeepAgent自动识别文字并同步至云电脑;到达办公室后,语音指令“基于这份文件生成季度总结报告并可视化数据”,云电脑便会调用专业软件完成文档编辑与图表制作;如需远程协作,可通过云手机一键分享云电脑中的文件,同事实时查看并批注,DeepAgent自动记录修改意见并同步更新文档。全程无需手动传输、切换设备,跨端协同无缝衔接,显著提升办公效率。

三、体验闭环:核心逻辑与现实突破

为何云智终端必须搭载DeepAgent?核心原因在于只有“智能体+云端算力”的组合,才能承载“视觉理解+图形渲染+精准执行”的双重算力需求,而DeepAgent的四大核心技术,正是打通这一闭环的关键。

一款能真正落地的云智终端智能体,必须兼备动态视觉解析、复杂任务拆解、毫秒级精准操控与突发状况自主处置四大核心能力 —— 这些能力背后是海量数据运算与实时决策需求,对算力的消耗远超本地设备承载上限。此前,云智终端的规模化落地一直受制于两大核心瓶颈:一是指令传输与AI推理的延迟问题,二是大模型运行带来的高昂算力成本。而深兰DeepAgent通过全栈技术创新,成功实现了这两大痛点的突破性解决,让云端智能服务真正具备实用价值:

延迟突破:依托深兰优化的端到端串流协议与广泛的边缘节点布局,将AI视觉推理与画面传输的总延迟严格控制在20ms以内,确保操作响应即时、画面流畅无卡顿,带来媲美本地设备的使用体验;

成本突破:通过异构算力池与容器化技术,实现算力按需动态分配,大幅降低AI Agent的运行成本,让普通用户能以按月订阅的亲民方式,享受云智终端的智能服务。


四、深兰科技:云智终端变革的 “基础设施搭建者”

从“为硬件性能付费”到“为智能服务买单”,数字生活正迈入“按需订阅”的全新阶段。方向明确的背后,是对“低成本落地+低延迟体验”的双重考验,而这一切都离不开硬核基础设施的托底。

深兰科技以“技术筑基、生态共赢”为核心,打造适配DeepAgent的全栈式云端支撑体系,让智能服务不再是遥不可及的概念:

智能调度异构算力网:创新融合分布式GPU集群与高能效ARM服务器,通过智能负载均衡算法,动态匹配AI大模型推理、3A游戏渲染、专业软件运算等多元需求,既将Agent运行成本压缩至行业低位,又实现算力资源利用率提升超70%;

轻量化云原生终端架构:基于云原生微服务技术重构终端底层,打造毫秒级启动、弹性伸缩的云手机与云电脑环境,兼容Windows、安卓等多系统生态,支持大规模云智终端并发运行,大幅降低资源占用;

低时延全域传输网络:自研超高清串流协议,结合“骨干网+边缘节点”的分布式部署,实现端到端传输时延控制在15ms内,无论是AI远程操控还是云游戏画面传输,都能做到“指令下达即响应,画面同步无卡顿”;

开发者友好型适配平台:搭建一站式Agent开发套件,内置多场景模型模板、图形API适配工具与可视化调试界面,无需复杂底层开发,开发者可快速将算法模型集成至云智终端,让创新应用落地周期缩短80%。

云端智能的时代浪潮已至。

对深兰科技而言,DeepAgent并不是一个孤立的产品,而是其在云智终端、智能体与基础设施协同方向上的关键一步。通过将智能体能力与云端算力、终端形态深度融合,深兰正在尝试为下一代智能计算,探索一条具备规模化落地能力的技术路径。

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