绝代双骄

安谋科技牵头发起开源AIOS联盟：OS从“工具”进化为“智能体”_我的网站

A |     当AI新型设备层出不穷、具身智能加速落地，未来的AI操作系统及其软件栈将呈现何种形态？在WAIC 2026安谋科技发布会的压轴环节，安谋科技市场及生态副总裁梁泉给出了一个判断：操作系统正在从传统的“工具型”向“智能体”演进。    　　讯 8月20日，交通运输部举行专题新闻发布会，介绍“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动有关情况。　　交通运输部科技司司长徐文强在会上表示，交通是国民经济的大动脉，也是人工智能落地的超级实景试验场和规模化应用主阵地。作为这一趋势的回应，安谋科技牵头联合多家合作伙伴，正式发起开源AIOS联盟，共同探索新一代AI产品的基础设施。         交互范式革命：AIOS的四个核心驱动力          回顾各类计算平台发展历史，每一次计算载体跃迁，都源于“新交互×新计算”的双重驱动。PC时代用鼠标键盘，移动时代转向了多点触控，交互方式决定了人与设备打交道的方式。

B | 而AI时代，这一规律仍在延续。近年来，交通运输部加快推进人工智能与交通运输深度融合，聚焦基础设施、运载工具与装备、运输服务、行业治理4大方向，梳理形成覆盖铁、公、水、航、邮全领域860项率先突破场景；成功举办了首届综合交通运输大模型智能体创新应用大赛，涌现出100多项典型智能体成果；组建交通运输大模型创新与产业联盟，汇聚55家行业龙头企业、人工智能企业、高校院所协同攻关，加快构建“1+N+X”综合交通运输大模型体系，为行业提供“会说交通话、善做交通事”的数智基座。         梁泉将驱动AIOS变革的核心因素归纳为四个维度：          第一，交互范式升级。语音交互、生成式UI将成为常态——用户面对的将不再是固定界面，而是根据交互过程实时生成的界面。　　徐文强介绍，去年9月，交通运输部联合6部门，出台了《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，全面绘制了“人工智能+交通运输”的方向标和路线图。更具颠覆性的是“具身互动”：当人与机器人、机器狗打交道时，交互不再是回合制对话，而是持续感知的自然过程。今年6月，交通运输部又会同国家铁路局、中国民航局、国家邮政局和国家铁路集团，印发了《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》，全面启动了典型应用场景创新行动，打通政策落地“最后一公里”，推动人工智能技术更加有力驱动加快建设交通强国。         梁泉举了一个生动的例子：“你跟一只机器狗打招呼，一定要唤起它的名字吗？不是的。　　此次创新行动，核心目标有3个：一是，让宏观政策落地生根，破解“政策空转、抓手缺失”的难题；二是，打通技术与行业供需壁垒，在主动向人工智能企业开放交通真实高价值场景的同时，引导交通行业主动拥抱新技术，消除“技术方不懂业务、业务方不懂算法”的鸿沟；三是，依托人工智能技术补齐行业短板，推动成熟技术规模推广、集成技术示范融合、核心场景集中攻关，培育自主可控的交通人工智能产业生态。　　本次创新行动，坚持“技术突破-场景验证-产业发展-体系升级”实施路径，设置了应用推广、创新示范、攻关突破3类场景，紧盯人工智能技术和具身智能等前沿技术发展态势，分批次推出典型应用场景建设指引。可能它在那边跑，你叫一声，它回头看你一眼，就应该停止了。”这种自然交互方式，将深刻驱动AI计算平台和系统软件的大幅变革。交通运输部提出了如下蓝图愿景：到2030年，开放一批高价值应用场景，形成一批高水平算法模型，涌现一批“人工智能+交通运输”新基础设施、新技术装备、新服务模式、新产业形态，使人工智能更加有力支撑交通运输高质量发展和高水平安全，更好引领发展交通运输新质生产力。         第二，系统架构迭代。　　徐文强表示，目前，已围绕智能驾驶、智慧公路、智能铁路、智慧民航、智能邮政、智能多式联运等10大方向，发布了第一批41个重点典型场景建设指引，正式启动了首批典型应用场景项目创建工作。异构计算已成为共识，但更关键的演进发生在Agentic AI的落地层面：从工具的多轮稳定调用，到长短时记忆的引入，再到基于数据流驱动感知的落地，以及任务的智能编排。         梁泉特别提到了近期业界流行的一个概念——“Orchestration”，即如何将AI任务更好地编排到虚拟化环境或实际本地运行环境中。这一能力的成熟，将成为AIOS区别于传统操作系统的核心标志之一。

C | 在此也强调，这次创新行动始终是开放式、普惠制原则，不设名额限制，不搞评比，只要项目符合“技术先进成熟、应用场景真实、具有行业推广价值”的标准，都积极将其纳入“人工智能+交通运输”创新成果库。         第三，端侧AI能力突破。过去业界普遍认为端侧AI永远落后云端两三代，但当端侧模型能力逐渐跨过可用性门槛后，“代际差”正在缩小。         梁泉指出，如今云端应用的Agentic能力，在端侧模型乃至MoE模型上已能达到很可用的状态；配合芯片计算架构的异构迭代，端侧AI的突破已是“近在眼前的事情”。

D | 安谋科技在IP研发和软硬件协同上的大量投入，正是在加速这一进程。         第四，端云协同深化。当前大量AI计算发生在云端，但随着端侧能力提升，计算将更多在本地完成。

E | 对于入库的项目，将通过政策指导、标准服务、成果推广等多种方式给予支持，广泛激发全行业的创新积极性，共同将“人工智能+交通运输”做深做实。　　数据是人工智能的“燃料”。未来的模式将不再是简单的“端侧采集、云端处理”，而是端云协同更加丰富、更加动态。         重新定义AIOS：交互是核心，模型是中枢          基于以上趋势判断，梁泉给出了安谋科技对AIOS的定义：一个基于感知的生成式交互和具身互动的系统，其中交互被置于核心位置。交通运输部将会同国家数据局，同步实施交通运输行业高质量数据集建设“百数争先”创新行动，广泛动员行业内外创新主体，统筹公共与非公共两类数据资源，贯穿供数、治数、用数全流程环节，完善制度、技术、标准、应用四大支撑体系，争取用3-5年时间，形成一张规模可观、模态丰富的高质量数据资源地图，构建供给有力、流通高效、安全可靠的行业数据资源体系，以高质量数据有力支撑典型应用场景创新行动。　　安全是人工智能的“底盘”。         他解释道，如果AIOS只是作为一个计算基础设施静静地运行，那么基于现有Linux或服务器系统的架构已经在云端和边缘侧广泛落地。交通运输部同步前瞻开展了行业人工智能应用安全体系研究，出台《“人工智能+交通运输”应用安全指引》，坚持“包容审慎、风险导向、敏捷治理、技管结合、协同应对、防范失控”六大安全治理原则，形成覆盖人工智能应用全生命周期、全业务领域的安全治理框架，为本次典型应用场景创新行动筑牢安全底线。但如果我们要讨论的是新型边缘设备或具身产品——那些能与人持续互动的设备——交互就是整个系统的灵魂。“大家回忆PC和手机，日常打交道最多的就是交互。所以我们将交互的演进、交互范式的迭代放在系统的核心。

F | ”          在这一框架下，AI模型能力成为系统中枢，AI任务编排、传感与运控成为关键支柱。

G | 梁泉还特别提到了对传感层面的深入思考：如何让传感真正实现自然、无缝的交流？他引用了OpenAI近期发布的GPT-Live，已能实现非常自然的语言流交互。

H | 但具身设备的交互更为复杂——机器人可能通过视觉感知用户的动作、情绪变化，这种持续感知与交互对系统的要求远超单纯的语言对话。版权申明：凡注有“”或电头为“”的稿件，均为独家版权所有，未经许可不得转载或镜像；授权转载必须注明来源为“”，并保留“”的电头。         此外，记忆系统同样不可或缺，包括长短时记忆和上下文管理，同时还需兼顾隐私和规则约束。         “上面的AIOS基础设施都会有完整的重构过程，而基于现成的Linux系统可以很好地搭建这样的能力。    。”梁泉表示，正是这套OS产品和技术的定义，驱动了开源AIOS联盟的发起。

I |          AIOS架构揭秘：四大引擎构筑智能体底座          演讲中，梁泉展示了一张囊括AIOS核心模块的架构图，并逐一拆解了其中的四大引擎。

J |          模型引擎，负责模型推理和端云协同路由，贯穿从感知到交互的全过程。

K | 端侧需运行多个模型，包括语音识别、TTS文本转语音等。

L | 更为关键的是，处理自然交互不仅需要能把语言模型或多模态模型跑起来的技术架构，更需要融入交互流中的互动结构——这是新型AIOS区别于传统系统的重要模块。         Agentic引擎，涵盖多轮工具调用和任务编排，尤其强调“Loops”的概念：如何将自动任务或循环任务与复杂的终极目标相结合，将一个简单语句背后隐藏的复杂规划和拆解，落地为可执行的动作或可分解的任务。

M | 梁泉特别强调，Agentic引擎中非常重视隐私和安全特性，确保那些看似可自主执行的关键动作任务，始终在合理的边界内运行。         记忆引擎与数据流引擎，后者的重要性在具身场景中尤为突出。数据流引擎将视频流和音频流深度融合，支撑混合输入——实时的、同时的语音、视频、文本输入。梁泉判断，这些输入未来可能以全模态模型的方式呈现，也可能在早期以工程化方式通过实时处理逐步落地。但无论哪种路径，DataFlow引擎都将让异构系统以最高效的方式（如Zero Copy）处理整个数据流向，成为贯穿新型AIOS的“中枢通道”。

N |          那么哪种计算架构更适合AIOS呢？梁泉认为，这套AIOS最终将运行在所有搭载Arm CPU的设备上。因为，Arm CPU在端侧的占比极高，同时系统还将支持Arm Immortalis GPU、安谋科技自研的周易NPU以及众多客户的加速单元，最终以升级革新的交互方式服务于各类新型AI设备。这也是为什么安谋科技会牵头发起开源AIOS联盟的一大关键原因。         开源AIOS联盟：不止于软件，覆盖全链条开放          “我们的目标是什么？我们定义它是一个开源的AIOS联盟。”梁泉明确表示，无论是AIOS软件本身、AIOS核心的AI模型层面，还是AIOS落地的原型或概念产品，联盟都希望做到开源和开放。         技术层面，联盟将与合作伙伴共同研发可能成为核心模块的新型技术，推动技术、代码、产品文档、设计原型等全方位开源开放。落地层面，联盟将以实际产品覆盖端边侧大量设备及云端互动基础设施，并开展联合市场推广。         梁泉特别介绍了安谋科技旗下的极术社区。作为实验载体，极术社区今年已发布了JishuShell（极术秀）工具，今年四季度还将推出知识库产品并计划开源相关动作。         “它看上去是一个简单的命令行工具，实际上背后是小型操作系统，或者说小型系统层面管理器。”它会安装能管理任务、编排任务的服务器级编排机制（针对边缘优化），并将任务分配到Native环境或Micro VM虚拟机中。“虽然我们用一行命令看似安装了一个工具，但背后是操作系统的雏形。”梁泉对JishuShell进一步解释道。         作为一个开源和开放的联盟，AIOS联盟开放的范围并不局限于技术方案。梁泉透露，团队还做了端侧模型的Benchmark套件，用于实测端侧模型在Agentic能力和长时任务上能否达到云端API的水准，该套件将在本次会议后逐步开放。         在研究合作层面，安谋科技正与港科大物理AI实验室合作发布VLA模型，并与清华智能产业研究院开展模型相关合作。未来，这些研究成果和工程成果，都将逐步开放给联盟和市场。         联盟已获多方响应，下一步将加速OS落地          梁泉透露，AIOS联盟一经推出便已获得产业链多方的积极响应。

o | 首批发起的合作伙伴中，既包括芯发科技、紫光展锐、辉羲科技、爱芯元智、此芯科技、瑞芯微、全志科技、芯擎科技、黑芝麻智能、后摩智能等深度参与的芯片客户，也包括做机器狗、边缘AI盒子的设备与方案商，以及端侧模型领域的领军者面壁智能等研究机构。         “发起AIOS联盟只是第一步动作，”梁泉在表示，“我们希望尽快把AIOS真正带给大家，也希望能尽快通过AIOS带来更多前沿的AI产品和设备，让这些产品和设备走向大家的生活，让更多AI的能力走进大家的生活。”          编辑：芯智讯-浪客剑。

Current article:http://3iabd.dangnichuaitongjuanye.pics/p49/20260826/258474.html

Published on:13:57:58