对话上交大程远：感算一体 + 端侧 AI + Agentic AI 元年 + 辛米尔（DeepTech）
对话上交大程远：感算一体 + 端侧 AI + Agentic AI 元年 + 辛米尔（DeepTech）
来源类型： 行业访谈深度
日期： 2026
标签： #上交大 #程远 #感算一体 #端侧AI #辛米尔
核心金句
"如今，在关于 AI 的讨论中，大模型仍然占据着最突出的位置。但在它之外，另一条更贴近现实世界的方向正在悄然加速：端侧 AI。"
"所谓端侧 AI，是指将算法和模型直接部署在机器人、智能汽车、消费电子、智能制造等终端设备上，使设备能够在本地完成数据采集、分析、推理和决策，而无需依赖云端服务器持续联网传输数据的技术模式。"
"2026 年被称为 Agentic AI 元年，AI 正在从 chatbot 向可行动的 agent 转变。"
5 大对话要点
1. Agentic AI 转折
"这波热潮最核心的变化，是 AI 从'只会说'真正走向'会去做'。前一波大模型热潮更多聚焦在内容生成和问题回答，本质上是信息输出。而 Agentic AI 往前迈进了一步，它进入了任务闭环。"
2. 评判标准变了
"以前大家关心模型聪不聪明，现在更关心它能否把交代的事情做完，而且要做得稳定、低延时、鲁棒可靠。这意味着问题已经不只是模型层面的问题，而是系统性问题。"
3. 云端 + 端侧
"我一直认为云端和端侧不是替代关系，而是分工关系。云端更像大脑，适合做复杂规划、长链条逻辑推理和知识调用。端侧则更像我们的反射神经，负责本地高频、实时性的闭环响应。"
4. 物理世界
"未来真正成熟的 agent，一定不只活在云端，而是云端与端侧协同的系统。越贴近真实物理世界，这个趋势就越明显。"
5. 硬件原生
"这种硬件原生的端侧能力，也是 Agentic AI 从'对话'走向'行动'的关键。当设备具备本地实时感知与自主决策能力，AI 便能摆脱对云端调度的绝对依赖，在真实场景中形成感知-规划-执行的闭环。"
辛米尔科技
"2019 年，程远还在上交大读博期间作为创始人成立了辛米尔科技，现担任首席科学家。作为一家端侧 AI 公司，辛米尔试图打破传统冯·诺依曼架构的边界，将感知、计算与行动深度融合。"
"在他们看来，AI 的下半场需要的不是更大的模型，而是更高效、更实时、能够嵌入物理设备的硬件原生智能系统。"
关键洞察
1. 感算一体
- 端侧
- 是核心
2. Agentic 元年
- 2026
- 是预测
3. 云端 + 端侧
- 分工
- 是定位
4. 硬件原生
- 不只模型
- 是亮点
5. 辛米尔
- 端侧 AI
- 是案例
与已有知识的关联
- wiki/entities/cheng-yuan — 程远
- wiki/entities/shanghai-jiaotong — 上海交通大学
- wiki/entities/xinmier-tech — 辛米尔科技
- wiki/entities/agentic-ai — Agentic AI
- wiki/entities/edge-ai — 端侧 AI
- wiki/concepts/edge-computing — 边缘计算
- wiki/concepts/photonic-computing — 光子计算
- wiki/entities/deeptech-shenkeji — DeepTech 深科技
资料来源
- 原文：https://mp.weixin.qq.com/s/HJz17veeSfDGd9OWfeGMSQ
- 原始文件：
raw/articles/微信文章3/对话上交大程远：AI的终局不在云端，而在"感算一体"的物理世界.md - 来源：DeepTech 深科技
- 嘉宾：程远（上海交通大学人工智能学院副教授、辛米尔科技首席科学家）
我的判断（高置信度）
这是 2026 年端侧 AI + Agentic AI 元年最深度的中文访谈——感算一体 + 云端端侧分工 + 辛米尔。
关键洞察：
1. "感算一体" —— 是核心
2. "Agentic 元年" —— 是预测
3. "云端 + 端侧" —— 是定位
4. "硬件原生" —— 是亮点
5. "辛米尔" —— 是案例
预测：
- 2026 H2：可能形成"端侧 AI"标准
- 2027：可能立法"AI 硬件"规范
- 2028：可能涌现"感算一体"新格局
对 AI 硬件创业者的启示：
"辛米尔" 是新方向
- 端侧 AI
- 是新蓝海
- 长期价值
对端侧 AI 的启示：
"云端 + 端侧" 是新分工
- 不只云端
- 是端侧
- 长期演进
对 Agentic AI 的启示：
"硬件原生" 是新趋势
- 不只软件
- 是硬件
- 长期价值