天若有情

南通大学杏林学院姜海之星实践团开展“巧手寻非遗，匠心悟文脉”主题实践活动_我的网站

一 |           　　为深入弘扬中华优秀传统文化，深化青年学子对非遗文化的认知与理解，南通大学杏林学院姜海之星实践团以非遗研学为纽带，走进无锡中国泥人博物馆，开展“巧手寻非遗，匠心悟文脉”社会实践活动，在实地探访中感悟传统匠心，在沉浸式观摩中赓续非遗文脉。    21世纪经济报道记者 陶力上海报道          业界基本以两条并行路径深入物理世界：一条是从工业数据治理出发、向工艺与供应链渗透的“云端赋能”路线；另一条是从底层架构重构、让AI驻留终端的“端侧原生”路线。         2026世界人工智能大会（WAIC）期间，多家技术服务展商集中展现了AI深入物理世界的策略。

二 |          当前行业主流端侧AI方案，普遍采用 “云端预训练 + 终端裁剪压缩” 技术模式，该方案已成熟应用于各类数字化场景。但物理场景对AI系统提出了低延迟实时响应、离线独立运行、本地数据隐私安全等刚性要求，传统云端迁移式方案仍存在短板，行业亟需底层技术架构创新，支撑物理AI的规模化落地。      　　图1 实践团成员参观惠山泥人展区      　　活动伊始，“探寻泥人古韵，感悟匠心传承“环节在博物馆各展厅有序开展。         标准共建先行          在“端侧流式多模态模型赋能 AI 硬件爆发”分论坛上，Om AI联汇CEO兼首席科学家赵天成指出，物理世界实时、动态、高频的交互特性，决定了端侧AI不能是云端模型的“简易减法版”，须基于物理场景重构底层架构与运行逻辑。

三 | 实践团成员们有序游览展馆，认真观赏馆内陈列的各类艺术珍品，细致了解惠山泥人作为国家级非物质文化遗产的独特艺术特色、民俗内涵与传承意义。从”三分塑、七分彩”的工艺特点到惠山黑泥“细、韧、润”的材质特质，从一件件惟妙惟肖的戏曲人物到憨态可掬的民俗玩偶，成员们细细品味每一件作品的造型风格与工艺魅力，在传统匠人的智慧结晶前驻足沉思、交流体会。“物理世界并非云端数字世界AI的简单延伸，端侧智能需要建立专属的架构思路、评估体系、安全框架和产业生态。     　　为让非遗传承理念入脑入心，推动文化传承的践行与担当，实践团开展“共话泥人传承，畅谈青春担当”交流分享环节。参观结束后，成员们围坐在一起，结合此次博物馆研学的所见所感，分享对惠山泥人非遗技艺与传统文化传承的理解。”          当前端侧AI产业面临硬件架构繁杂、接口标准不统一、软硬协同成本高等碎片化问题，与多元算力产业早期困境高度相似。大家纷纷表示，此次走进中国泥人博物馆，不仅近距离了解了惠山泥人六百年的发展脉络与工艺精髓，更从一代代匠人坚守初心、精益求精的执着中，读懂了非遗传承背后的文化担当，也更加坚定了青年学子助力非遗传播的责任感与使命感。

四 |          统一标准体系建设，成为推动端侧原生从实验室验证，走向规模化商用的关键抓手。      　　图2 实践团成员体验AI多媒体互动装置      　　此次“巧手寻非遗，匠心悟文脉”实践活动圆满开展，为实践团成员上了一堂生动的非遗研学课。从序厅探源到展区观摩，从传统工艺鉴赏到 AI 互动体验，从聆听讲解到交流感悟，成员们在中国泥人博物馆中全方位、深层次感受惠山泥人的艺术魅力与文化底蕴。激励着实践团成员以非遗传承为己任，扛起文化传承的青春责任，在新时代的征程中赓续非遗文脉，用实干与担当书写青春答卷。(供稿人：南通大学杏林学院 杨梓 林茗铮 许文鑫)【广告】免责声明：本内容为广告，相关素材由广告主提供，本文仅代表作者个人观点，与本网无关。         为此，论坛上发起《端侧多模态基座与AI硬件协同发展倡议》，倡议提出三个共建方向：一是共建端侧原生技术标准，推动评估体系、接口规范、安全框架标准化；二是共研软硬一体联合方案，推动模型-芯片协同、端云协同边界探索；三是共拓物理AI产业场景，推动重点赛道数据反馈机制与开放生态建设。         据悉，倡议面向全行业开放，旨在凝聚科研机构、硬件厂商、方案商、开发者和产业投资人力量，打破技术壁垒、消除行业孤岛，推动端侧AI产业规范化发展。         在嘉宾对话环节，行业资本从产业投资视角，剖析了消费端侧智能的爆发逻辑，明确核心行业判断：在通用算力底座日趋完善的当下，智能终端产业的核心稀缺资源，已转变为适配硬件迭代规律、支撑超低延迟实时交互的原生多模态能力，这也是AI PC、智能穿戴等终端硬件实现规模化普及的关键前提。         工业AI落地门槛          制造业AI落地，门槛不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。

五 | 本网发布目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责，广告内容仅供读者参考，请自行核实相关内容。一辆整车涉及上万个零部件，数据散落在数百个系统里，格式混乱、时序不同步是常态。         本届WAIC上，广域铭岛将“懂工业”的基因转化为数据治理壁垒，其平台内嵌的数据治理引擎可自动识别数百种工业协议，将杂乱数据转化为高质量资产；一线人员拖拽组件即可搭建预测性维护、根因分析等应用，不再依赖算法工程师。                   在数据基座搭建完成后，AI向上游渗透至最具挑战性的工艺环节。未来，智能体更像是懂业务的“数字行动者”——把确定性交给智能体，将创造力留给工程师。         在国内某知名电器制造企业，库存分析智能体让全库检查效率提升99%，根因定位准确率达95%，库存管理从“人找问题”转向“问题找人”。

六 |          当云端AI在产线上完成数字化闭环，更深层的命题随之而来：如何让智能延伸到现实中的感知、思考和执行闭环。这正是行业参与者共同思考的问题。

七 |          从产业验证看，端侧AI已从可选升级变为刚需配置。在低空经济、海事作业等场景中，智能设备必须具备本地自主运行能力。         实践，是工业AI未来唯一的标尺。制造业AI落地，门槛从来不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。AI能力正在快速普及，但把AI能力组织成工作流、嵌入具体场景、最终变成商业回报，依然是一道很难跨越的专业壁垒。

八 |

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Published on:07:18:13