对话Om AI赵天成：多年坚守，押注物理AI原生的「流式」未来

【核心脉络】 据 36Kr 最新披露，围绕「对话Om AI赵天成：多年坚守，押注物理AI原生的「流式」未来」的核心进展显示：一个从未见过监控画面的多模态模型，却比在监控数据上练了多年的小模型“老将”更懂监控。这不是科幻电影，这是2023年Om AI联汇的一场“无心插柳”，也是CEO兼首席科学家赵天成博士更加坚信“多模态训练方式能为物理开放世界带来泛化性”的关键节点。彼时，AI行业正在追求以大语言模型为核心的生成式AI。 三年后，这个多模态模型演变成了VLX——全球首个面向物理AI的端侧流式多模态模型系列。首次提出“端侧原生流式多模态”这一全新模型架构，而通过这个从Day 1为端侧算力约束设计的架构，VLX模型首次在端侧打通“持续感知+精准定位+行动决策”的物理AI完整闭环。 VLX概览图 毫无疑问，站在2026年夏天的时间节点，AI行业的热度已经开始从数字AI转向物理AI。不同于数字AI的2023年，虽然物理AI的热度很高，但是行业仍未收敛，多路线并存，距生产落地尚远：以语言为中心的VLA、以像素为中心的视频生成、以3D结构为中心的仿真、以视觉表征为中心的JEPA……行业对最主流的VLA与世界模型两条概念路线的选择，也依然摇摆不定，是替代，还是并存，抑或是融合？ 就在这一行业还在争论谁是物理AI终极答案之时，Om AI联汇的VLX系列模型已然完成。该动态集中体现了 36Kr 在人工智能模型演进、多模态推理与智能体应用方向的最新布局与技术演进节奏。

【技术与产业影响】 随着前沿模型参数规模与推理测试时计算（Test-time Compute）需求的攀升，高带宽内存、端侧高能效算力与异构硬件调度已成为决定 AI 落地成本的分水岭。这一动作将进一步推动云边协同推理与本地私有化算力部署的普及。

【关键看点】 建议研发者与产品决策者重点追踪该方案在实际生产负载下的性能基准、开放接口规范（API / SDK）兼容度以及后续社区生态的实测反馈；可通过下方原文链接查阅 36Kr 披露的完整技术细节与一手数据。