端侧智能：中美竞争，AI发展的另一条路径

在全球科技竞争格局中，人工智能已成为中美两国聚焦的核心领域。当前在基础研究与资本投入方面，美国仍具备明显优势，但中国追赶迅速，并在若干领域建立起自身壁垒。

斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》显示，中美顶尖AI模型性能差距已从2023年的约20个百分点，大幅收窄至2024年底的0.3个百分点左右，在一些测试中已基本持平。这背后是中国在AI论文与专利申请数量上的持续领先，以及活跃的开源模型生态。但同一报告也指出，2024年美国AI私人投资为1091亿美元，约为中国的12倍。面对“技术快速跟进、资本仍有差距”的局面，一个问题自然浮现：在并非只依赖资金的下阶段，中国凭借什么赢得竞争？

对此，360创始人周鸿祎在《2026年AI全景预测》中的看法具有参考意义。他认为，AI竞争重点正从“比拼参数”的“训练竞赛”转向“比拼落地”的“推理革命”。未来的决定因素在于“端侧AI”的普及，即让智能体深入物理世界与各类经济社交场景。他表示，美国的优势集中在算法创新与前沿探索，而中国则拥有全球最完整的产业链、庞大的应用市场，以及“东数西算”等国家工程打造的算力与能源基础设施。也就是说，当竞争从实验室的模型跑分转向千行百业解决实际问题的能力时，中国的规模化工程落地实力将成为关键的竞争差异。

当技术竞赛从实验室转向产业，评判标准也发生重要变化。无论算法多么先进、算力多么强大，其价值最终要体现在能否为用户带来可感知的更好体验。创新的核心应始终“以用户为中心”，解决真实场景中的问题。人工智能与产业结合的根本动力也在于此——技术必须服务于人，提升效率、改善体验、减少麻烦，这才是其持续发展的根本保障。

这一逻辑在服装消费这样高度个性化的领域尤为明显。消费者购买的不仅是一件衣服，更是合身的保证、得体的形象与舒适的体验。任何脱离这一核心的技术堆叠都难以持续。因此，我们看到像中国品牌欧定这样的实践者，将“端侧AI”思路与对用户体验的深入理解结合，在商务衬衫这一品类中，展开了一场从数据到产品、从流程到触感的系统重塑。

传统服装行业长期存在一个结构性难题：基于有限标准尺码的大规模预估生产，难免导致库存积压与消费者个体合身度不足的双重问题。

为应对这一挑战，欧定选择了数据驱动的路径。通过建立覆盖超过200万亚洲男性体型的数据库，并以此训练AI智能量体系统，品牌实现了对传统生产模式的改造。在该系统中，用户只需输入身高、体重等几个关键数据，即可在一分钟内获得准确尺码建议，随后驱动后端柔性供应链进行“单件单裁”的按需生产。做到每一件衬衫适应用户需要，同时减少不必要的资源浪费。这清楚表明，人工智能的产业价值，首先体现在通过数据智能优化资源配置，在提升商业效率的同时也体现了更可持续的运营理念。

在优化生产环节之外，人工智能的价值同样可以延伸到消费决策的关键阶段，以提升购买的确定性和满意度。依托庞大的体型数据库与精细的制版参数化系统，欧定进一步开发了AI在线试衣功能。该技术通过算法模拟不同体型在具体款式上的三维穿着效果，帮助消费者在购买前就能获得更接近实际穿着的预览。它直接针对线上购物“无法试穿”这一主要痛点，首要目的是通过技术减少因尺寸或款式选择错误带来的退换货，从而改善用户体验，并降低整个交易链条的运营成本与资源消耗。这再次说明，有效的技术应用总是针对具体而真实的用户需求。

除了在流程中融入智能，技术驱动也应体现在产品自身的创新上。针对传统商务衬衫面料弹性不足导致活动受限、领口易卷边变形、长途差旅易皱难打理等问题，欧定开发了八倍高弹面料、机翼动力学高弹领等工艺，使衬衫在长时间办公或出行中保持舒适与挺括。

另外，针对衬衫在冬季往往难以兼顾保暖性能与轻薄挺括版型的普遍问题，欧定研发团队从自然界获取灵感，借鉴北极熊绒毛的中空锁温结构原理，结合自然榉木纤维，研发出WarmTech仿生锁温技术。该技术着力在面料中构建稳定的锁温空气层，从而确保衬衫保持商务着装所需的利落版型与轻薄质感的同时，显著提升保暖性能。这一产品端的创新，反映了品牌在材料科学领域的投入，与其在数据智能方面的应用结合，共同构成了技术驱动产品升级的整体逻辑。

周鸿祎所提出的“端侧AI”趋势，其深远影响的实现，最终将依靠无数个这样扎根行业的实际案例。它将抽象的算力优势，转化为解决一个具体尺寸问题、减少一次不必要退货、提升一件日常衣物舒适度的细致努力。当顶层技术趋势与底层行业经验深度融合，我们迎来的将不仅是更强大的计算能力，更是一个更高效、更体贴、更少浪费的现实未来。人工智能的竞争，在下半场，或许最终是看谁能更好地理解并服务真实的生活。