【導讀】隨著AI智能體（Agentic AI）、具身智能等新一代人工智能技術快速發展，AI不僅需要更強大的硬件，軟件也非常重要。面向AI原生產品和具身智能打造的AIOS（AI Operating System），正在成為釋放端側AI潛力、推動智能設備規?；涞氐闹匾A設施。
基于對這一趨勢的判斷，2026年WAIC上，安謀科技正式介紹了由其牽頭發起的“開源AIOS聯盟”。該聯盟將聯合國內AI產業鏈上下游企業、高校及科研機構，共同推動開源AIOS技術研發、生態建設以及多場景應用落地。安謀科技市場及生態副總裁梁泉向EEWorld介紹了這一聯盟背后的故事。
為什么要做AIOS
梁泉表示，隨著AI應用快速發展，新型智能設備不斷涌現，尤其是具身智能、AI終端等產品逐漸走向落地，行業正在重新思考未來AIOS（AI Operating System，AI操作系統）的形態?；谶@一趨勢，安謀科技聯合多家合作伙伴共同發起開源AIOS聯盟，希望探索面向下一代AI產品的基礎設施體系。
過去，PC時代和移動時代分別誕生了Windows、Android等操作系統，它們主要圍繞軟件生態展開。而進入AI時代，操作系統的內涵正在發生變化，除了傳統軟件系統，AI模型本身也將成為核心組成部分。
梁泉認為，每一代智能設備的發展，都伴隨著計算平臺和交互方式的共同演進。PC時代，人們通過鍵盤和鼠標與設備交互；移動時代，多點觸控改變了人與設備之間的連接方式。而AI時代，交互方式將進一步升級，從固定界面、指令式操作，轉向更加自然、持續和智能的交互模式。
AIOS要面對哪些趨勢
“安謀科技將AIOS定義為一種‘基于感知的生成式交互和具身互動系統’。在這一體系中，交互能力將成為核心，而AI模型則成為整個系統的中樞。”梁泉這樣向EEWorld分享道。
第一是交互方式的升級。未來人與設備之間的交互將從固定界面操作，轉向語音、生成式UI以及具身交互等更加自然的方式。設備不再只是被動響應指令，而是能夠通過視覺、聲音和環境感知理解用戶意圖，并持續反饋。
第二是系統架構的演進。隨著CPU、GPU、NPU等計算單元能力提升，AI設備將采用更加復雜的異構計算架構。同時，Agentic AI的發展也要求系統具備任務編排、多輪工具調用、記憶管理以及數據流處理能力，使AI能夠完成更加復雜的任務。
第三是端側AI能力快速增強。隨著模型優化、MoE架構以及芯片算力提升，端側AI正在縮小與云端之間的差距，越來越多Agent能力可以在本地實現。未來CPU、GPU、NPU等異構計算單元協同，將推動端側AI應用加速落地。
第四是端云協同模式不斷深化。未來AI計算不會簡單從云端遷移到端側，而是形成云、邊、端協同的新體系。實時交互和敏感數據處理更多在本地完成，復雜任務則通過云端協同處理。
AIOS核心模塊都有啥
根據梁泉介紹，AIOS包含多個核心模塊，包括AI模型引擎、推理框架、端云協同路由、感知交互系統、Agent任務編排、記憶管理、數據流處理等。
其中，AI模型引擎和推理框架是AIOS的核心能力。未來端側設備不僅需要運行語言模型、多模態模型等AI模型，還需要將模型能力融入真實交互流程中。例如，設備需要同時處理語音識別、文本理解、語音合成、情緒分析和意圖理解等任務，這要求AIOS具備面向具體場景的模型調度和推理優化能力。
Agent任務編排能力則負責讓AI從簡單響應走向自主執行。面對復雜任務，系統需要支持多輪工具調用、任務拆解和自動化執行，將用戶一句簡單指令背后的多個步驟進行規劃，并最終轉化為可執行動作。同時，由于Agent具備更強的自主性，AIOS還需要通過安全機制和權限管理，確保任務執行始終處于合理邊界內。
記憶管理系統也是AIOS的重要組成部分。未來智能設備需要具備長期記憶、短期記憶以及上下文管理能力，從而持續理解用戶需求，并提供更加個性化的交互體驗。
此外，數據流引擎將成為連接感知、計算和執行的重要通道。未來AI設備需要同時處理來自攝像頭、麥克風、傳感器等多種來源的數據，并將視頻、音頻、文本等多模態信息實時傳遞給AI模型完成推理。通過Zero Copy等技術優化數據流轉，可以減少異構系統中的數據搬運開銷，提高整體計算效率。
在端云協同方面，AIOS還需要具備靈活的任務調度能力，根據算力、時延、隱私等需求，在本地設備和云端之間合理分配計算任務，實現云、邊、端之間的高效協同。
在硬件生態方面，AIOS將運行于廣泛采用Arm架構的設備平臺，并支持Arm GPU、安謀科技“周易”NPU以及客戶自定義加速單元，覆蓋手機、PC、AI眼鏡、機器人、邊緣AI盒子等多種新型AI設備。
隨著AI設備逐漸進入家庭、辦公、工業制造等場景，未來AIOS還需要支持多設備互聯、多端協同以及統一的信息管理，讓不同設備之間能夠形成更加自然、高效的智能協作體系。
開源AIOS聯盟共建生態
為了推動這一生態建設，安謀科技正式發起開源AIOS聯盟。該聯盟希望圍繞AIOS軟件體系、AI模型層、原型產品以及相關開發工具進行開放合作，推動技術代碼、產品設計、開發文檔以及應用生態全面開源。
在生態建設方面，“開源AIOS聯盟”堅持開放、協作的發展理念，旨在推動邊緣AI與機器人領域的技術創新，并促進相關技術成果向國內外標準組織輸出。同時，聯盟也將圍繞具體產品項目展開產業協作，整合芯片、模型、軟件、開發平臺和終端應用等多方資源，加速AIOS從技術探索走向規?；瘧?。
安謀科技旗下極術社區將成為這一生態的重要實驗平臺。目前，極術社區已經推出JishuShell（極術秀）等產品，并計劃進一步開放知識庫等工具。
其中，JishuShell雖然以命令行工具形式呈現，但其背后實際上是一套面向邊緣設備的小型系統管理平臺。它能夠幫助用戶安裝應用、管理AI服務，并支持將任務部署到Native環境或虛擬化環境中，為邊緣設備提供類似服務器級的任務編排能力。
此外，安謀科技還推出端側模型Benchmark測試套件，用于評估不同設備在Agentic AI任務中的實際能力，包括在蘋果Mac Studio、NVIDIA DGX Spark等平臺上的模型運行效果。未來，該測試體系將逐步開放，與產業伙伴共同推動端側AI能力評估標準建立。
在模型研究方面，安謀科技也正在加強與高校和研究機構合作，包括與香港科技大學物理AI實驗室合作推進VLA模型研究，并計劃與清華智能產業研究院開展進一步合作，將相關研究成果逐步開放給產業界。
目前，“開源AIOS聯盟”已經匯聚20余家生態合作伙伴，覆蓋芯片、操作系統、大模型、機器人以及高校科研等多個領域。其中，聯盟牽頭單位包括芯發科技、紫光展銳、輝羲智能、瑞芯微等芯片企業，以及面壁智能、RT-Thread、AutoCore等本土AI模型和軟硬件解決方案提供商。此外，清華大學智能產業研究院、香港科技大學物理AI研究中心等高校及科研機構也作為學術會員加入，共同構建開放、多元、協同發展的AIOS生態體系。
梁泉表示，發起開源AIOS聯盟只是第一步。未來，安謀科技希望通過開放的軟件生態和產業合作，共同推動AIOS真正落地，讓更多AI能力進入終端設備，并推動下一代智能產品走進日常生活。
最后一塊拼圖
如果說此前安謀科技圍繞AI計算已經完成了芯片層和算力層的布局，那么“開源AIOS聯盟”的發起，則補上了整個AI生態中缺失的系統層拼圖。
過去幾年，安謀科技持續推進端側AI計算布局：從“周易”NPU提供AI推理算力，到“玲瓏”VPU解決視頻感知與AI視覺需求，再到圍繞CPU、GPU以及異構計算架構打造完整計算基礎能力，安謀科技已經覆蓋了AI終端所需的核心計算模塊。
隨著AIOS生態逐漸完善，安謀科技正在補齊“All in AI”的最后一塊拼圖：讓硬件算力能夠被更充分地釋放，讓AI模型能夠更順暢地運行，也讓下一代AI終端擁有真正走向規?；涞氐幕A。
正如梁泉所說的，未來，安謀科技將圍繞“AI Arm China”戰略方向，持續推進包括“開源AIOS聯盟”在內的前沿生態布局，探索操作系統能力與端側AI模型的深度融合，推動芯片、軟件、算法和應用場景協同創新，打造支撐新一代AI產品發展的基礎設施，加速AI從智能應用走向智能世界。
