中科通量推出OmniMate BOX，以"邊緣智算主機+存量屏幕"模式降低AI數字員工落地門檻
線下實體網點正經歷一場靜默的效率困局。一方面，人力成本剛性攀升，單廳月均運維成本達8至15萬元；另一方面，客流波谷時段的人力空轉與高頻重複諮詢造成的隱性浪費，每年可達20至40萬元。越來越多網點管理者開始關注AI數字員工這一方案，但受限於雲端方案的網絡依賴與數據合規風險，以及整機設備較高的場地改造成本，規模化落地始終存在阻力。近日，中科通量（SMARCO）在移動整機版OmniMate的基礎上，推出OmniMate BOX輕量版AI數字員工，通過即插即用的方式將存量屏幕智能化。
該產品採用“邊緣智算主機+音視頻外設+存量顯示終端”的分體式架構，旨在以輕量化方式降低線下網點引入AI數字勞動力的門檻，在不依賴外網、不改動場地的條件下實現快速部署。分體式架構：複用現有終端，降低准入門檻與市面上主流的一體式數字人終端不同，OmniMate BOX將算力單元與外設、顯示設備解耦。整套系統由一臺小型智算主機、攝像頭及麥克風揚聲器組成，通過HDMI接口直連網點已有的電視、廣告機、會議屏或觸控屏，無需採購專用顯示設備或進行場地改造。該產品的定位非常清晰：面向已具備顯示終端但缺乏AI交互能力的存量網點。
無論是通信營業廳的吊裝廣告屏、銀行網點的信息發佈電視，還是展廳的觸控查詢屏，均可通過外接BOX主機升級為具備數字人交互能力的智能服務終端。橫屏、豎屏、觸控屏均可適配，固定網點與臨時展點均能快速完成部署。國產RISC-V算力底座：本地閉環，安全可控OmniMate BOX搭載基於國產RISC-V架構的算力平臺，集成12核CPU，提供INT8 200 TOPS AI算力，最高配備128GB LPDDR5 ECC統一內存。大模型推理、數字人實時生成、語音識別與視覺感知等全部計算任務在本地主機內閉環運行，不依賴互聯網或雲端算力。
這一架構選擇的實際意義體現在三個層面：其一，服務響應不受網絡波動影響，保障交互實時性；其二，業務知識庫與客戶交互記錄在本地閉環，避免數據外傳帶來的合規隱患；其三，內容更新可在企業內網完成，適配金融、政務、通信等對信息安全有嚴格要求的行業場景。定位於標準化服務補充，非替代人工從功能維度觀察，OmniMate BOX承接的是線下網點中高頻、標準化、重複性較高的服務職能。系統支持加載企業專屬業務知識庫，可通過自然語言交互完成產品講解、套餐對比、流程指引、活動播報等任務。同時，系統具備多語種按需配置能力，可覆蓋普通話、粵語、英語等語種，滿足不同地區及涉外接待需求。
在交互模式上，OmniMate BOX實現了“閒時廣告+忙時服務”的自動切換：無人到訪時，顯示終端輪播海報與視頻素材；攝像頭感知客戶靠近後，自動喚醒數字人進入交互模式，將靜態展示升級為可對話、可解釋、可轉化的服務入口。對於需要人工核驗或複雜處理的業務，系統可引導客戶前往指定櫃檯，實現諮詢分流。應用場景：覆蓋多元線下網點OmniMate BOX主要面向存在持續客流、重複諮詢和產品宣講需求的線下場所，包括但不限於：通信營業廳的套餐講解與業務引導、銀行網點的迎賓接待與金融科普、汽車4S店的車型配置解讀與試駕預約、企業展廳的展品講解與訪客接待，以及零售展點、政務服務櫃檯等場景。
中科通量方面表示，BOX版本的推出標誌著OmniMate系列已形成“移動整機+BOX輕量版”的完整產品矩陣。移動整機適合需要自主巡航移動接待的場景；BOX輕量版主打複用現有屏幕、輕量化部署，面向預算與場地存在約束的各類網點。兩種形態面向不同現實條件，為線下實體數字化提供差異化的本地AI數字勞動力解決方案。行業觀察人士指出，當前AI數字人在線下場景的滲透仍處於早期階段。將大模型能力下沉至邊緣側並以輕量化硬件形態交付，正在成為線下場景數字化升級的重要路徑。通過複用存量顯示終端、壓縮部署成本，此類方案有望推動AI數字員工從標杆性試點走向規模化標配。
Related
相關文章
認識 Voxel51 3.0：為實體 AI 打造的統一多模態資料平臺
Voxel51 已發布 Voxel51 3.0，這是其資料平臺的一次重大更新。Voxel51 3.0 是一個端對端的多模態資料平臺，將搜尋、篩選、標註和評估整合於單一系統中。該平臺鎖定針對機器人、車輛和工廠感測器資料進行模型訓練的團隊。此次發布新增了 Voxel51 Agent、資料溯源層及免費的自助式存取。重點摘要：規模：Voxel51 Agent 內建超過 45 個 MCP 工具、80 多個運算子及 18 個開源技能。執行環境：可於 app.voxel51.com 使用託管網頁應用程式，或於雲端、混合、地端及隔離環境中自行部署。未揭露本機 GPU 需求。效能：未發布產品基準測試。Voxel51 引用其自身調查數據作為依據。最佳亮點：免費方案包含 Voxel51 Agent、每月 30,000 次推論請求及 30 個運算小時。
本期AI資訊彙總2026年10月18日的產品更新、前沿研究、行業趨勢與開源項目，幫助讀者快速瞭解當天的重要動態
導航SecureDoc // EncryptionActive本期AI資訊彙總2026年10月18日的產品更新、前沿研究、行業趨勢與開源項目，幫助讀者快速瞭解當天的重要動態。
下一概念建模把文本生成提速最高31倍
斯坦福等聯合提出全新文本生成範式 NCM，生成速度狂飆 31 倍AIbase基地發佈於AI新聞資訊 · 1 分鐘閱讀 · Oct 16, 202633人工智能領域的文本生成技術迎來顛覆性創新。斯坦福大學與 Together AI 的研究人員近日聯手推出了一種截然不同於傳統自迴歸和擴散模型的全新文本生成範式——Next-Concept Modeling（簡稱 NCM，即“下一概念建模”）。該方法巧妙借鑑了圖像生成領域中“下一尺度預測”的思路，有望為未來的文本生成技術開闢全新的發展路線。在技術實現路徑上，NCM 模擬了人類“先構思宏觀大綱、再動筆填充細節”的寫作邏輯。整個系統通過兩階段訓練來完成:首先訓練多尺度殘差 VQ-VAE，從而得到能夠逐層補充信息的多層離散文本編碼;隨後凍結該系統，訓練 Transformer 模塊去預測下一層的編碼。在生成文本時，模型會先並行生成概念層面的宏觀大綱，接著逐層並行填充具體細節，最終組合成完整的文本內容。在實際測試表現中，NCM 交出了令人矚目的成績單。實驗數據顯示，在保持相近甚至更優生成質量的前提下，NCM 相對傳統的擴散語言模型實現了10到31倍的生成速度飛躍，並且在訓練過程中所需消耗的 token 數量也大幅減少。此外，在數獨等複雜推理任務上，它的表現也明顯優於傳統的自迴歸和擴散基線模型，同時還支持通過多生成候選挑選機制來進一步優化最終輸出效果。儘管目前該研究所使用的模型參數規模依然相對有限，其在擴大模型規模後的表現、精確文本以及長篇內容的生成能力仍有待後續驗證，但這一創新思路無疑打破了長期以來的技術慣性，為人工智能高效生成文本提供了充滿想象力的全新解法。本文來自AIbase日報掃碼查看歡迎來到【AI日報】欄目!這裡是你每天探索人工智能世界的指南，每天我們為你呈現AI領域的熱點內容，聚焦開發者，助你洞悉技術趨勢、瞭解創新AI產品應用。
Claude自主優化八類量子電路設計
ScienceDesigning more efficient quantum circuits with ClaudeOct 16, 2026Quantum computers will need carefully designed circuits to run useful algorithms on limited hardware.
12.88萬起、華為電驅+L4同源智駕，Ray7能成為埃安年輕化的答卷嗎？
12.88萬起、華為電驅+L4同源智駕，Ray7能成為埃安年輕化的答卷嗎？ 本文作者： 倪萍 2026-10-17 22:42 導語：10月17日，埃安轎跑Ray7正式開啟預售，預售價12.88 萬起。新車車長4.9米，軸距2.9米，車頭部分搭配3.25米的超長雙環燈帶，是埃安10年煥新的家族 10月17日，埃安轎跑Ray7正式開啟預售，預售價12.88 萬起。新車車長4.9米，軸距2.9米，車頭部分搭配3.25米的超長雙環燈帶，是埃安10年煥新的家族式標識。 新車採用寧德時代電池以及廣汽自研的彈匣電池2.0技術，能夠在充分釋放續航能力的同時，監控電池健康狀態。提供45.58kWh和62.98kWh兩種規格，續航可達702公里，整車風阻係數 Cd 低至 0.22。Ray7搭載華為DriveONE多合一電驅，以及華為DriveONE芯片級驅制融合架構，百公里制動僅為32.8米。底盤方面，Ray7搭載高性能前後穩定杆和後五連桿懸架，過彎極限更高，濾振更乾淨。智能化上， Ray7搭載27顆車規級全視角傳感器，採用文遠知行L4級Robotaxi同源大模型。這幫助新車能夠複用 L4 積累的海量場景經驗，在城區掉頭、繞行等複雜場景中可順利通行。自2025年廣汽推進“番禺行動”以來，昊鉑埃安BU的研發、生產、銷售等環節效率不斷提升，產品迭代和新車投放節奏明顯加快。作為埃安全新Ray車系的首款新車，Ray7是埃安開啟年輕化序列的關鍵落子，也是廣汽切入20萬級市場的重要佈局。這一細分市場競爭並不輕鬆：小鵬P7、極氪007等車型已經提前卡位。Ray7想在年輕人心中佔位，不能只堆參數，更要把智能座艙與輔助駕駛、三電安全、補能效率、用車成本和價格權益上的差異，變成用戶可感、可信、可持續的體驗，這才是埃安年輕化的分水嶺。（雷峰網(公眾號：雷峰網)） 雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
梁聖又掀桌了！DeepSeek新模型斬殺GPT-6，許願式編程時代降臨
作者 | 楊京麗 編輯 | 李水青 10月17日報道，剛剛，DeepSeek V4.1 Flash更新至V4.1-Flash-1017版本，官方網頁端、App與API已同步更新至新模型，模型權重也已在HuggingFace和ModelScope開放下載。DeepSeek還向公眾開放自研搜索引擎的Search（搜索）與Fetch（抓取）API，兩個接口均定價為5元/千次。 此次更新距離該模型發佈僅過去一個多月。9月10日，DeepSeek正式推出V4.1-Flash，在性能上超越了DeepSeek-V4-Pro。