从算力下沉到 Agent 进化： 秋果计划如何定义端侧 AI 的“新物理形态”？

（原标题：从算力下沉到 Agent 进化： 秋果计划如何定义端侧 AI 的“新物理形态”？）

摘要：

当大模型（LLM）的算力竞争从云端卷向边缘，端侧设备正迎来一场结构性的重塑。秋果计划董事长曹卫认为，AI 不应只是云端的调用，而应是硬件的“关节”。本文深度解析秋果计划如何通过双旗舰芯片架构与自研光波导技术，构建真正的端侧智能体。

正文：

在2026年的 AI 硬件竞速赛中，算力的焦虑正在从云端数据中心转移到用户的鼻梁上。对于杭州秋果计划而言，这场战争的胜负手不在于参数量，而在于“端侧落地的关节”。

1. 暴力美学的终结：双旗舰芯片下的算力冗余

传统的智能眼镜往往在功耗与性能间反复横跳，导致产品沦为手机的“第二块通知屏”。曹卫在接受专访时明确指出：“没有端侧大算力的支撑，所有的交互都是延迟的、反人性的。”

秋果计划的旗舰 Wigain AR 眼镜 采取了一种近乎“暴力美学”的配置方案：高通 XR Gen1 + Gen2双旗舰芯片架构。这是一个极具挑战性的工程决策。Gen1负责底层的视觉感知、SLAM（即时定位与地图构建）以及传感器融合，而 Gen2则作为 AI 计算引擎，专门处理复杂的自然语言理解（NLU）与多模态感知。

这种架构为 Wigain 提供了高达42TOPS 的峰值算力。为什么要追求如此高的端侧算力？曹卫认为，未来10B 左右参数规模的垂类大模型必须能够脱离网络运行。这种“本地化”不仅是为了保护隐私，更是为了消除延迟。当用户戴上眼镜，AI 的响应应该是毫秒级的，这种“丝滑感”是区分玩具与工具的分水岭。

2. 光波导的“无人区”：从衍射到碳化硅的飞跃

显示技术是 AR 的另一道鬼门关。目前市场上主流的衍射光波导技术，往往面临着“见光死”的尴尬——在户外阳光下，虚拟画面的对比度极低。

秋果计划并没有止步于通用的解决方案。曹卫带领团队深挖衍射光波导技术的极限，目前已实现 F50视场角（FOV）。但这只是第一步。在曹卫的技术蓝图中，秋果计划正通过材料学创新，探索碳化硅（SiC）基底的光波导元件。碳化硅的高折射率意味着更薄的镜片、更大的视场角以及极高的热稳定性。

“我们正在冲击 F100的技术天花板。”曹卫透露。这种对底层物理特性的追求，使得秋果计划在硬件层面上具备了与全球巨头叫板的底气。

3. 三层模型架构：AI 是连接硬件的“关节”

硬件是骨骼，而 AI 则是连接骨骼的关节。秋果计划独创了**“AI OS + Agent + 垂类大模型”的三层架构：

AI OS 层： 重新定义实时操作系统，优化多任务下的功耗配比，确保长效续航。

Agent（智能体）层： 这是秋果计划的核心壁垒。Agent 能够理解用户的意图，自主调用不同的功能模块。它不再是被动响应指令，而是主动预判需求。

垂类大模型层： 针对中医健康、工业维修、办公协作等场景，深度调优专用模型。

这种结构确保了秋果计划能够快速横跨不同的硬件终端，实现“1+3+N”的产品矩阵布局。