百度智能云副总裁：端云要配合，不去替代终端企业做硬件

“Agent自始至终也是活在硬件里的。”9月23日，百度智能云副总裁、泛科技业务部总经理张玮在上海举行的云智AI硬件论坛期间接受观察者网采访时表示。

在他看来，智能体过去就已经存在于手机、电脑和汽车中，只是这些终端过于常见，人们往往忽略了它们的硬件属性。随着大模型能力提升，Agent开始自主调用工具、执行连续任务，并从手机、电脑等通用设备进入眼镜、耳机、手表、玩具和机器人等更多专用终端，一批新的硬件形态正在出现。

“它绝不简简单单是Agent在硬件上的落地，也不简简单单是传统硬件产品的AI化。”张玮认为，真正的AI原生硬件需要结合现实工作和生活场景，重新定义产品形态。

Gartner已将“物理AI”列入2026年十大战略技术趋势，称其将让机器人、无人机和智能设备具备感知、决策与行动能力，把人工智能从数字世界带入现实环境。

智能眼镜也成为AI硬件中较早形成规模的品类。Omdia数据显示，2025年全球AI眼镜出货量达到870万副，同比增长322%，预计2026年将超过1500万副。中国大陆已成为增速最快的市场，2025年出货量接近100万副，约占全球市场的10.9%。

Omdia认为，随着更多厂商进入，AI眼镜的竞争正从推出产品转向形成差异化和规模。能否利用Agent把眼镜与其他设备、用户环境和外部服务连接起来，将成为产品能否持续创造使用价值的重要因素。

从能够拍摄、翻译和识别环境的智能眼镜，到具备情绪感知和长期记忆的AI玩具，再到可以自主规划并执行任务的陪伴机器人和轮腿扫地机，AI正在获得眼睛、耳朵、记忆和行动能力。

这些产品形态不同，背后遵循的却是相似逻辑：模型负责理解和推理，Agent负责规划并调用工具，摄像头、麦克风和传感器负责感知现实。

百度智能云为此给出的路线，是通过“芯云模体”全栈能力把Agent送入更多硬件，自身则定位为AI硬件背后的智能底座。

“我们不是去替代终端企业做硬件。”张玮表示，终端品牌负责用户需求、产品定义、工业设计和使用场景，芯片及模组企业解决端侧算力和通信，百度智能云则提供云端的算力、模型和Agent能力。

然而，要把大模型和Agent装进眼镜、耳机等轻量终端，横亘在云端能力与终端体验之间的，是有限算力与实时响应需求之间的矛盾。

张玮表示，云端模型参数量较大，部分推理任务较重，而手表、眼镜和耳机等终端算力有限，难以部署较大的模型，同时又要求快速反馈，因此端侧和云端必须相互配合。

在张玮的介绍中，这套底座主要由两部分构成：一部分是以百度百舸AI计算平台为基础的AI Infra，提供算力、存储和网络；另一部分是以百度千帆大模型平台和Agent平台为基础的Agent Infra，提供模型调用、Agent编排、Skill及工具接入。

这套能力又可以拆分为“芯云模体”四个环节。“芯”对应百舸对多芯异构算力的适配与调度，端侧芯片和模组由产业链伙伴提供；“云”承担算力、存储、网络和边缘服务；“模”通过千帆提供文心及第三方模型；“体”则负责Agent编排、记忆、Skill和工具调用。

落到具体产品中，AI眼镜可以组合实时语音、大模型、搜索、地图和翻译能力；AI玩具需要角色设定、情绪交互和长期记忆；进入康养场景后，终端还要接入医疗健康知识和服务体系。受限于端侧算力和自身研发能力，单个硬件厂商很难独立部署完整的AI能力，往往需要向云端寻求算力、模型和Agent支持。

至于不同终端需要组合哪些能力，取决于硬件与人的关系。张玮以手机为界，将AI硬件分成两类。眼镜、耳机和手表等可穿戴设备，本质上是“对人的增强”，需要围绕单个用户形成足够强的个性化能力。

他以翻译耳机为例，同一个“喜马拉雅”，对不同用户可能分别意味着山脉、酒店或应用。设备需要结合个人经历和使用场景作出判断，因此需要具备长期记忆，甚至为用户形成专属的小模型。

另一类是玩具、陪伴设备、家具和机器人。张玮将其称为“加入人类社交网络的新物种”。这类产品除了提供功能，还需要识别情绪、记住与用户的互动，并逐渐形成持续的陪伴关系。

两类产品也在推动AI硬件的商业模式发生变化。过去企业主要依靠一次性销售硬件获得收入，未来还可以围绕模型、内容、角色、记忆和Agent服务收取订阅费用。张玮将这种趋势概括为硬件变得“越来越软”，产品价值不再只体现在出厂配置中，而是延伸至用户的整个使用周期。

贯穿整个使用周期的服务模式，同样影响着中国AI硬件企业的出海路径。张玮表示，一批中国团队从成立之初就面向全球用户，而不是先开发一款中国市场的产品，再将其销售到其他国家和地区。

产品进入海外后，企业需要搭建全球客服体系、协调跨境供应链、开展本地营销，同时保障服务稳定和品质一致。本地化也不能停留在语言翻译层面，还要根据当地文化、用户习惯和市场环境持续调整产品。

对此，百度智能云希望通过统一的工具链和海外节点，减少企业在不同市场重复建设系统的成本，并帮助AI服务在不同地区保持稳定。据张玮介绍，百度智能云海外边缘云CDN已经覆盖全球50多个国家和地区，拥有200多个海外节点。

他同时提到，AI硬件越来越深入个人生活，数据安全与合规也成为产品出海必须解决的问题。欧盟、北美和东南亚的监管要求不同，百度智能云希望根据当地规则，为出海企业提供相应的云安全和合规支持。

数据治理也是AI硬件走向规模化必须面对的问题。眼镜会持续获取视觉和语音信息，玩具面对儿童，养老设备还可能处理健康数据。原始音视频、用户画像和长期记忆存放在哪里、保存多久、是否用于模型训练，用户能否完整导出和删除，都会成为用户的顾虑，需要平台和硬件厂商给出清晰答复。

Omdia也指出，智能眼镜常开摄像头带来的隐私顾虑，以及网络覆盖不均、时延和成本等问题，都会制约依赖云端的智能眼镜体验和普及。

IDC在2026年8月发布的报告中认为，物理AI正在形成一个由应用、模型、芯片、边缘基础设施、Agent编排、安全和运营服务共同组成的系统市场。其调查显示，16.7%的受访企业将物理AI列为未来24个月的重点AI投资方向，在各类AI方向中仅次于生成式AI助手。

AI硬件背后的平台层正在形成，在产品形态、技术标准和商业模式尚未定型时，百度智能云已经押注Agent与硬件的结合，试图通过“芯云模体”能力提前占据这批新终端背后的平台位置。

与此同时，国内其他平台也正尝试从不同路径进入这个市场。阿里云百炼已经推出面向AI眼镜、耳机、AI玩具和机器人的多模态交互套件；火山引擎则以边缘大模型网关切入AI芯片、智能玩具和具身智能等硬件场景，通过AgentKit提供Agent构建和运行能力。

谁能在这轮AI硬件浪潮中占据入口，仍有待后续观察。