Om AI联汇开源端侧原生模型VLX-Seek 1.5，完成数亿元融资

全球物理AI模型竞争围绕“如何让AI理解并行动于物理世界”展开，形成多条路线：NVIDIA Cosmos走云端世界模型，Physical Intelligence探索云端通用机器人策略模型，Google Gemini Robotics推进云端VLA，Tesla Optimus强调模型与硬件闭环。这些路线分别回答不同问题，但均未专门回答“如何让AI模型从诞生开始就适应端侧环境”。

Om AI联汇自研VLX端侧流式多模态模型系列，强调“端侧原生”路线：不依赖云端大算力，不绑定单一硬件平台，模型在设计阶段就把端侧算力、延迟、功耗和部署成本作为约束条件。这与“先训练大模型再压缩部署”的迁移式部署有本质区别，后者是“让强大模型跑到设备上”，前者是“如果AI生来就在设备上，它应该长成什么样”。

端侧原生价值在于更快响应、更低成本、更强自主性，使物理AI能进入工厂、家庭、无人机巡检等场景。机器人不能永远依赖云端大脑，因为网络延迟、数据传输成本和隐私问题在真实场景中不可接受。