文｜鄧詠儀

編輯｜蘇建勛

當(dāng)OpenClaw風(fēng)暴席卷全球之時(shí)，無界方舟創(chuàng)始人曾曉東的反應(yīng)不是興奮，而是一種“終于被看見”的感覺。

“OpenClaw本質(zhì)上是一個(gè)Agent框架，底層是一個(gè)會(huì)寫代碼的Agent，放在云端服務(wù)器或者電腦上?！彼麑?duì)《智能涌現(xiàn)》說，“我們的AIOS本質(zhì)上也是一個(gè)Agent框架，但它是放在硬件端側(cè)的OpenClaw——機(jī)器人、耳機(jī)、眼鏡，都可以在這套OS上運(yùn)行?！?/p>

無界方舟從2024年成立起，就在做這件事。曾曉東給這套范式起了個(gè)名字：Vibe Hardware——用自然語言做硬件開發(fā)，AI就能自己寫程序、調(diào)驅(qū)動(dòng)、完成整個(gè)應(yīng)用研發(fā)與部署。

目前，無界方舟已經(jīng)建立起了從硬件產(chǎn)品到OS的產(chǎn)品體系，包括AIOS“EVA”，以及包括AI教育機(jī)器人“奇多多AI學(xué)伴機(jī)”在內(nèi)的硬件和產(chǎn)品生態(tài)。

近期，無界方舟也完成連續(xù)兩輪Pre-A輪融資。投資方包括全球知名穿戴式設(shè)備品牌韶音、國瑞源基金、恒松資本、上海天使會(huì)，易凱資本擔(dān)任獨(dú)家財(cái)務(wù)顧問。

過去一年內(nèi)，無界方舟已經(jīng)快速完成4輪融資，累計(jì)融資金額數(shù)億元。

△無界方舟創(chuàng)始人曾曉東

無界方舟創(chuàng)始人曾曉東曾在阿里巴巴及螞蟻集團(tuán)任職10年，從0到1孵化了刷臉支付、支付寶盒（千萬級(jí)銷量）、淘咖啡（中國第一家無人超市）等硬件產(chǎn)品。

經(jīng)歷過AI 1.0時(shí)代從做硬件層產(chǎn)品到系統(tǒng)的全過程，曾曉東說：“我認(rèn)為潛力最大的是做內(nèi)核本身，也就是OS。但要做內(nèi)核不可能憑空想象，所以我需要先端到端做完一款硬件。”

無界方舟的目標(biāo)，也并不是做單一的大模型公司或硬件公司，而是去打造一套面向新一代智能終端的AI操作系統(tǒng)（AIOS）框架，讓不同形態(tài)的設(shè)備都能在統(tǒng)一底座上運(yùn)行、迭代。

“小龍蝦”時(shí)刻后，AI硬件開發(fā)范式已經(jīng)改變

“小龍蝦”O(jiān)penClaw爆火后，Harness Engineering也成為硅谷熱議話題。

當(dāng)模型能力越來越強(qiáng)，真正決定Agent好不好用的不再是模型本身，而是模型運(yùn)行的環(huán)境：它能調(diào)用什么工具？它怎么理解當(dāng)前狀態(tài)？反饋回路怎么設(shè)計(jì)？這套“環(huán)境”就是Harness。

EVA OS做的就是硬件領(lǐng)域的Harness Engineering。“可以理解為，EVA OS 就是硬件版本的Context Model，是給OS做加法，而不是替代?！痹鴷詵|說。

他對(duì)《智能涌現(xiàn)》多次強(qiáng)調(diào)，EVA OS不是要做另一個(gè)鴻蒙。上一個(gè)傳統(tǒng)操作系統(tǒng)（Android、Linux、ROS）時(shí)代中，并不是AI能力不行，而是缺少一層——讓AI能力原生地跑在硬件上的中間層。

這個(gè)“中間層”到底需要做什么？

以前，調(diào)通一條完整的AI硬件鏈路并做到可服務(wù)，至少需要3個(gè)人、2-3個(gè)月的時(shí)間和成本。但安裝了EVA OS之后，開發(fā)者只用自然語言描述需求，AI知道自己所在硬件的環(huán)境，自己把APP寫出來。平均只需要半小時(shí)，就能讓端側(cè)變成一個(gè)可實(shí)時(shí)交互的AI，帶記憶，可以實(shí)時(shí)調(diào)整。

這種開發(fā)范式建立在EVA OS和硬件強(qiáng)耦合的基礎(chǔ)上。如果AI不了解它所在硬件的完整上下文——芯片算力多大、哪些傳感器在線、內(nèi)存還剩多少、外設(shè)連接狀態(tài)如何——就不可能在上面研發(fā)任何APP。這是EVA OS最大的難點(diǎn)，也是核心壁壘。

近期，無界方舟就已經(jīng)和一家機(jī)械手臂公司合作，將搭載EVA OS的開發(fā)板接上機(jī)械手臂后，AI先自己調(diào)通驅(qū)動(dòng)、自己修Bug，然后開始自主探索。工程師發(fā)出指令“幫我拿起某個(gè)東西”，EVA OS就能夠自己寫程序、自己試錯(cuò)。

“EVA OS可以自己試錯(cuò)，是因?yàn)樗篱_發(fā)板跟手臂之間的連接狀態(tài)。這跟以前完全不同?！痹鴷詵|說。以前，工程師得自己看驅(qū)動(dòng)文檔、排查各種硬件Bug，再一步步調(diào)通，讓硬件擺脫從前的傳統(tǒng)OS“預(yù)制APP+抽象硬件”的模式。

為了能夠在算力有限的端側(cè)跑通，EVA OS采取云端和本地協(xié)同的一種高效架構(gòu)。EVA OS可以做到語音延遲小于250ms，多模態(tài)反饋小于350ms，這相較行業(yè)通用方案600ms左右的語音延遲提升非常多。

EVA OS的邏輯是，把能在硬件端側(cè)做完的事情留在本地，只把復(fù)雜推理丟給云端。語音識(shí)別、TTS、視覺感知這些高頻交互環(huán)節(jié)放在端側(cè)，而不需要每次通過云端計(jì)算。

端側(cè)模型則承擔(dān)記憶、執(zhí)行和交互三層能力——記住用戶習(xí)慣、調(diào)用工具、提供交互界面；而云端保留通用知識(shí)和復(fù)雜推理，端側(cè)負(fù)責(zé)將這些能力變成硬件上真正能跑的東西。感知模型完全跑在端側(cè)，成本能降70%-92%。

△EVA OS的記憶能力，能夠回憶影像的關(guān)鍵畫面，回答相應(yīng)問題，比如出現(xiàn)在視頻中的某個(gè)物件的位置

本輪融資后，無界方舟還將發(fā)布一款新硬件終端EVA Pi。曾曉東表示，這會(huì)是一臺(tái)“可以自主寫代碼、自主更新的硬件終端”。

△圖源：無界方舟

EVA Pi集成了EVA OS，能實(shí)時(shí)感知硬件側(cè)全部上下文（傳感器、驅(qū)動(dòng)、鏈路狀態(tài)、運(yùn)行反饋），在端側(cè)原生完成AI應(yīng)用的開發(fā)、部署與迭代。

目前，EVA OS 1.0發(fā)布3個(gè)多月，已有超過2500家企業(yè)與研發(fā)單位將其應(yīng)用于硬件產(chǎn)品研發(fā)，品類則覆蓋AI耳機(jī)、AI眼鏡、桌面機(jī)器人、智能腕帶、車載智能管家、機(jī)械手臂等多個(gè)品類，合作方包括全球知名的可穿戴設(shè)備和具身智能頭部企業(yè)。

模型端到端，決定了AIOS能否存在

和曾曉東的交流中，你會(huì)強(qiáng)烈感覺到他對(duì)端到端路線的堅(jiān)持。

2024年上半年，大模型領(lǐng)域尚處在語言模型的風(fēng)暴當(dāng)中，多模態(tài)交互的技術(shù)路線尚未收斂。唯一的參照物是GPT-4o的發(fā)布會(huì)演示——但當(dāng)時(shí)的OpenAI甚至還沒有開放API。

當(dāng)時(shí)，絕大多數(shù)AI硬件公司都選擇走“串聯(lián)”路線——將ASR（語音識(shí)別）、大語言模型、TTS（語音合成）等模塊像流水線一樣接在一起，完成對(duì)應(yīng)的任務(wù)。這條路線相對(duì)成熟、成本足夠經(jīng)濟(jì)?！暗珕栴}也很明顯：模塊之間的信息損耗嚴(yán)重，比如情緒、語氣、連續(xù)性全部丟失，延遲層層疊加，會(huì)有很多修理的Bug?！痹鴷詵|說。

他并沒有選擇這個(gè)方向，而是帶著7個(gè)人的團(tuán)隊(duì)，經(jīng)過近一年時(shí)間，推出了可以跑在硬件側(cè)的端到端多模態(tài)基座模型，這是EVA OS的基礎(chǔ)。

這源于曾曉東此前在螞蟻的多次“創(chuàng)業(yè)”經(jīng)歷——孵化刷臉支付、支付寶盒、淘咖啡的過程中，反復(fù)撞上同一堵墻：AI算法和終端硬件之間，存在一條巨大的鴻溝，中間層嚴(yán)重缺位。

從無界方舟的選擇反推，本質(zhì)是因?yàn)椋?strong>未來的端到端模型一定要以更小的成本跑在各種端側(cè)設(shè)備上，這才是創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)。如果純做軟件側(cè)的垂類模型，太容易被基模廠商吞噬。

一個(gè)例子是，無界方舟從2024年開始，就已經(jīng)通過“奇多多AI學(xué)伴機(jī)”探索AI教育方向；而做基模的巨頭們普遍在2024年下半年到2025年才入局AI+教育賽道，無界方舟就提早了半年到一年左右的窗口。

當(dāng)前，無界方舟自研的端到端模型，用一個(gè)模型就同時(shí)處理語音識(shí)別、語音合成、視覺理解和語言推理，信息損耗大大減少。

自研端到端路線，首先是打開了更多硬件品類和場景。

“我們的一個(gè)端側(cè)模型，語音識(shí)別加TTS合在一起，一個(gè)模型完成兩個(gè)任務(wù)，不需要GPU，完全跑在CPU上，內(nèi)存占用不超過1G?！痹鴷詵|說。

在出海場景下，耳機(jī)、眼鏡等設(shè)備面對(duì)的海外網(wǎng)絡(luò)環(huán)境極不穩(wěn)定，搭載EVA OS的硬件，能夠做到不需要聯(lián)網(wǎng)，就能完成語音識(shí)別、語音合成和基礎(chǔ)翻譯。

奇多多AI學(xué)伴機(jī)就是EVA OS的第一個(gè)落地案例——面向3-10歲兒童的AI教育機(jī)器人。

曾曉東把奇多多AI學(xué)伴機(jī)稱為EVA OS的硬件“樣板間”。目前，奇多多的用戶使用不算APP使用，僅計(jì)算AI對(duì)話、AI閱讀等硬件使用時(shí)長，當(dāng)前奇多多AI學(xué)伴機(jī)的用戶日均使用高達(dá)145分鐘。

自研模型也會(huì)帶來交互體驗(yàn)的差異化。這很大程度是因?yàn)槎说蕉四Ｐ筒唤?jīng)過各個(gè)模態(tài)間“翻譯”，語音和視覺信號(hào)直接關(guān)聯(lián)語言模型——它能感知情緒，能捕捉連續(xù)對(duì)話中的語境變化，回應(yīng)因此更像一個(gè)真實(shí)的人。

成本優(yōu)勢同樣關(guān)鍵。自研的端到端模型讓語音成本降至行業(yè)通用方案的二十分之一。所以，奇多多AI學(xué)伴機(jī)能夠做到千元級(jí)別售價(jià)，并且后續(xù)無訂閱費(fèi)。

兩年前，曾曉東帶著七個(gè)人押注了硬件端到端這條沒有先例的路。兩年后，EVA OS已經(jīng)迭代到了第三版，無界方舟正在孵化更多To C的硬件品類，和越來越多的品類合作——AI眼鏡和AI耳機(jī)等等。

模型的進(jìn)化速度依舊遠(yuǎn)超人們想象。不過，曾曉東說，更大的賭局才剛開始。

做AI硬件的操作系統(tǒng)，這條路并不新鮮。2017年前后，國內(nèi)曾涌現(xiàn)過一批機(jī)器人OS創(chuàng)業(yè)公司，試圖像安卓一樣構(gòu)建生態(tài)。成功者寥寥。天貓精靈和小米音箱靠補(bǔ)貼迅速占領(lǐng)入口，但它們定義的是“音箱”這一品類而非“智能體”，直接擠壓了垂直型OS的生存空間。

成本是更加致命的問題——當(dāng)時(shí)追求高性能只能用手機(jī)級(jí)芯片，單顆成本高達(dá)幾百美金，即便終端賣到兩三千塊，公司依然在賠錢。

曾曉東認(rèn)為，大模型時(shí)代的機(jī)會(huì)和AI 1.0時(shí)代有本質(zhì)區(qū)別?！癆I硬件的操作系統(tǒng)，現(xiàn)在全球還沒有一個(gè)真正意義上的贏家。窗口期可能就這兩三年。”

某種程度上，大模型重新定義了硬件的交互方式——內(nèi)容不再需要預(yù)先灌裝，AI自己生成。低功耗AI芯片的成本降到了可商用的區(qū)間；端到端模型，則讓一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司有可能用極小的團(tuán)隊(duì)，把從模型到硬件的整條鏈路打通?！疤鞎r(shí)地利人和，上一波不具備的條件，這一波全齊了?！?/p>

現(xiàn)在，無界方舟內(nèi)部已經(jīng)全面Vibe Hardware，硬件迭代速度變成了每天一次。為了成為一家能把AIOS做出來的公司，曾曉東從去年開始推動(dòng)一次組織變革——全員Vibe Coding，不論工程師、產(chǎn)品經(jīng)理還是運(yùn)營，所有人的工作都要匯集到代碼層面。

“當(dāng)一家公司全員的所有動(dòng)作都匯集到Vibe Coding，你所有的數(shù)據(jù)就結(jié)構(gòu)化了。結(jié)構(gòu)化之后，真正的中間層優(yōu)化才有可能發(fā)生?！彼f。

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本文來自微信公眾號(hào)“智能涌現(xiàn)”，作者：鄧詠儀，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。