Rock 是石头，石头是这个世界最基本的组成元素，坚硬、基础、随处可见。
RockAI 希望成为智能世界的石头。
01
离线智能
据 AI 科技评论了解，在发布的 18 个月里，已经有量产设备搭载了 Yan 的大模型能力，这让这个以非 Transformer 路线著称的大模型建设者，一跃成为端侧智能中不可忽视的重要玩家。
如果打开官网，你第一眼就会看见醒目的一行大字，那是它给自己定义的使命：" 让世界上每一台设备拥有自己的智能 "。RockAI 联合创始人邹佳思对 AI 科技评论说，这句话里其实有两个关键词，" 每一台设备 " 和 " 自己的 "。
前者意味着一个更高兼容能力、成本更友好、能力更普惠的设备，而后者则意味着一个拥有自主进化能力、不断生长的、可以广泛交互协作智能终端。
这不仅意味着 RockAI 在走一条非 Transformer 的智能岔路，也在走一条并不激进推高智能上限的技术小径。
但邹佳思不同意这是一条小径。
" 端侧是一个庞大的市场 "，他说，" 这是世界上绝大部分人都需要的智能 "。这不仅是因为，这是一个发展中国家人口主导的世界，它意味着也是因为人与智能的关系是需要体面的。
这种体面的方式之一就是离线的智能体。离线是端侧的潜台词，这意味着它只属于用户本人，不会将用户的数据上传到某个庞大冰冷轰鸣又陌生的服务器里，而只躺在用户最熟悉的被卡通硅胶壳包裹的手机里，拉丝金属制成的电脑里。
端侧很难，离线很难，但只端侧离线又是不够的。
小路也是路，是路就必须走。
邹佳思说，从 1.3 发布以来，干的最多的一件事情：踩坑。踩技术的坑，踩场景的坑—— Yan 落地量产设备量是这么来的，Yan 2.0 Preview 也是这么来的。
自从 1.3 发布以来，不断有人问：2.0 什么时候来？为什么还不来？如果来了，会长什么样？
RockAI 选择在 WAIC 交出一个初步的答案：
Yan 2.0 Preview。
这符合 RockAI 一贯以来的谦逊，Yan 2.0 Preview 是这家公司的第四代产品，在此之前是 1.0、1.2、1.3。他们拒绝像 Transformer 社区等科技世界常见的那样，将性能提升作为每一代产品的差异。
然而，这其实是 RockAI 目前最接近自己使命的一个产品。邹佳思对 AI 科技评论说，Yan 2.0 Preview 有两个提升。
一个是视觉感知能力的跃升。
他们针对视频模态进行稀疏取帧，降低视觉信息的时序冗余，再通过视觉编码器对选取的视频帧进行逐帧编码，生成视觉 Token。采用 Token Merge（ToME）的策略来降低视觉 Token 之间的语义冗余，进而减少视觉 Token 的序列长度。
邹佳思表示，这让 Yan 2.0 Preview 可以拥有比 1.3 更加连贯的视频理解能力，" 过去只是看图，而现在真的能看视频了 "。
但更加重磅的是基于训推同步的自主学习能力。
RockAI 通过可微的记忆模块来实现信息的存储、检索和遗忘。在这种架构下，记忆可以不断更新。尤其是通过创新机制实现了记忆强度的动态调节：既能通过门控式更新保留长期依赖，又能基于输入分布特性灵活整合新知识。这让 Yan 2.0 Preview 可以像生物大脑一样，不断忘记不重要的事情，留下重要的。
过去，训推同步往往是与大模型一体机相伴相生的，但 RockAI 决定将训推同步的概念下放到个人的端侧设备上。这种尝试，在外界看来，或许显得有些疯狂——因为这个概念之前没人做，也没被太多应用端从业者认真思考过，所以即便将产品做出来，它将如何被应用也是个待明确的问题。
据邹佳思透露，RockAI 在和一些玩具公司做初步的探索。比如和一些国际头部玩具公司探讨能够自主学习的 AI 玩具，孩子可以对自己的玩具说话、下指令，而玩具会自己学习成长，从而成为属于孩子自己的独一无二的精神伴侣。
" 我们把 Preview 版本放出来，也是希望看到更多上下游的需求 "，邹佳思说，" 我们绝对相信它有广阔的应用空间。" 而 " 广阔的空间 "，意味着它绝对不仅仅只在玩具场景得到使用。
如果说 1.0 是文本模型，1.3 是具有图片与音频能力的多模态能力，那么 2.0 将成为一个能看懂视频、能自主学习、实现实时人机交互的全新智能底座。
02
场景、场景，还是场景
" 踩技术的坑 "，只是 RockAI 过去一年两大 " 年度工作总结 " 中的一个。而比技术的坑更大的，则是 " 场景的坑 "。
场景很难，邹佳思对 AI 科技评论说，演示和落地之间存在鸿沟，量产化落地难上加难。
假如说，Yan1.2 部署在树莓派可以算得上一个写在公司手册里的里程碑事件。那么 Yan1.3 发布后，公司拿到了出海头部硬件公司的订单，则又算得上是业务里程的一大步。
邹佳思至今都记得，当合作伙伴把搭载着 Yan1.3 能力的 PC 拿给海外经销商的时候，合作伙伴的震动与兴奋。甚至一些实力雄厚的 " 巨头 " 友商代表，都专门到展台前面询问离线端侧功能是怎么实现的。
断网其实是一件比很多人想象得更重要的事情。
" 离线端侧大模型在海外的需求是非常旺盛的 "，邹佳思对 AI 科技评论表示，只是其中很多需求还没有获得最佳的解决方案。
首先，对于出海的硬件企业来说，海外关于信息安全的政策环境是很多样的。端侧可以规避大量信息传输、上云带来的政策风险与合规成本。
" 海外对隐私的话题是非常敏感的 "，邹佳思表示，" 不同国家对个人信息保护的法律和审查都是不同的，如果要上传数据，便意味着主机厂需要去层层过关每一个国家的法律和监管体系。"
更不用说海外复杂的网络环境。
目前全球主要人口都是生活在第三世界国家，其中生活在农村的人口又远多于城市的人口。一份国际电信联盟 2022 年的调查数据显示，欧洲和北美国家，80% 至 90% 的人口使用互联网，而在阿拉伯国家和亚太国家这个数字降低至三分之二。而在非洲，互联网人口的比例则进一步降低至 40%，而最不发达国家和内陆发展中国家的互联网覆盖率仅为 36%。城乡差异也是如此，根据上述报告，即便在资源集中的城市，全球只有 82% 的城市居民可以在家上网，但这一比例竟然是农村的 1.8 倍。
而这份报告中涉及的只是网络覆盖率，尚没有涉及更加复杂的网络质量和网络资费等问题。
RockAI 的愿景是 " 每一台设备 "，不是 " 每一台欧美设备 " 或者 " 每一台中国设备 "，也不是 " 每一台城市设备 "，而是不加定语的 " 每一台设备 "。
" 很多设备连 NPU、甚至 GPU 都没有，只有 CPU，你要如何把大模型放进去？目前只有 RockAI 能做到。" 邹佳思表示。
从某种程度上来说，未来一些海外用户接触的第一个 AI 大模型产品，或许就会是 Yan。
这也大概也是 Yan 2.0 Preview 合作伙伴的经销商们，会对一个 AIPC 产品惊讶的原因之一。
" 他们没见过这种产品 "，邹佳思说，" 不用网络，直接就能在中低端 CPU 级设备上跑的 AI 产品，他们没见过。"
" 标杆战略 "。
RockAI 一直都被认为是一个不喜欢跟随 BenchMark 的公司。" 我们会去测一些榜单，但不会打榜 "，邹佳思说，公司并不是完全排斥榜单，只是对一些榜单的价值和意义确实有过一些怀疑。但未来团队会做去选择一些严肃的榜单参与，让外界更直观看到 YAN 的成果。
可即便如此，" 也不会将重点放在这里 "，邹佳思表示，因为 RockAI 是一个着重场景落地的团队，因此公司的业务逻辑是做 " 标杆 "。
" 就像 ARM 与德州仪器、诺基亚的关系——德州仪器把那时名不见经传的 ARM 推荐给了诺基亚，说希望在小型机上试一试。ARM 花了很大的力气去说服诺基亚，最后诺基亚高管点头了，于是成就了诺基亚当年的手机霸主地位，也成就了今天的 ARM。" 邹佳思说。
RockAI 或许没有奢望一个像诺基亚那样性感的贵人，邹佳思对标杆的期待就是一个跑通的、大家都能看见的、能被交付到用户手里的场景。
团队对潜在的标杆很重视。邹佳思回忆自己之所以能拿下头部公司的端侧设备订单，部分因为他们是唯一带了真实样机去客户公司展示的团队。
" 一个见面前 2 周临时买的酷睿 i5 的小盒子，麦克风和显示器都是现场接的，折腾了十多分钟 "，邹佳思说那个场景至今在他脑海里，" 其实现场挺乱的 "，他说，" 但是其他厂家都带着 PPT，只有我们带了真机样品直接开始演示。" 团队甚至没有来得及好好介绍自己，对方已经有合作的意向了，缓过神来才问：
" 你们公司啥时候成立的？"
虽然 RockAI 是这家头部公司接触最晚的，却是最终拿下合作的。于是才有了开头，那些激动的海外经销商和刺探情报的巨头友商。
榜单可能可以刷分，但用户是诚实的，商业订单也是。设备量产是 RockAI 的起点，也是 YAN 生态的一个起点。
03
留在牌桌上
没有人会怀疑，RockAI 是在跟巨人作战。就像大卫面对歌利亚，当年手里也拿着这么几块石头。大卫用甩石机，让石头在手中形成一个小而有力的 " 飞轮 "。
当然，YAN 与 Transformer 社区之间并不是你死我活的关系，它们更像是一条河与大海的潮水竞速。
但对于一个闭源为主的大模型生态，节奏是很关键的。因为它既要做底座，也要做应用；既要做上层交互，又要做底层适配。要在技术与场景之间反复 " 踩坑 "。
邹佳思说，RockAI 在过去一年时间里，团队已经扩张到了近一百人，绝大部分都是研发。
对于一个商业公司来说，所谓节奏的含义，无非就是，哪些快，哪些慢；哪些抓紧，哪些放弃。
邹佳思不愿意将自己称为 " 闭源 " 大模型，他说 RockAI 会有自己的开源节奏，有些可能暂时没那么快披露，但他们已经对部分核心合作伙伴开源。比如芯片厂商，共享代码会大幅降低 YAN 落地的磨合成本。
有些事情 RockAI 是确实暂缓不做的，比如 " 生图 "。邹佳思认为，设备端的主体诉求在感知、决策和行动这三个方面。
" 就跟人一样 "，邹佳思说，" 人脑也不会直接输出图像，而只是转而使用工具，YAN 其实也一样。"
而有些更远景的事情，暂不落地但却是行业趋势，邹佳思给 RockAI 的要求，则是要 " 留在牌桌上 "。
在邹佳思看来，机器人就是一个场景在未来，但 YAN 要争取 " 留在牌桌上 " 的赛道。邹佳思认为，Yan 天然是可以探索去跟机器人结合的架构。因为 Yan 不做生成，主要做以感知和认知为主的多模态能力。而在实验中，RockAI 发现，以 Yan 为主的架构已经能实现部分轨迹复刻的能力了。
" 我们这次在展台上放了一个灵巧手，可以玩游戏 "，邹佳思说，" 也有机器狗可以学习人的动作。"
在 RockAI 的构想里，它将成为一个横跨上至无人机，下至机器人机器人、大到手机电脑这样的核心消费算力设备、小到智能眼镜、陪伴玩具等探索型低算力设备，每一台设备都成为
Yan 的算力网络中的一部分，共同构成 " 群体智能 " 的未来世界途径——
谁说小石头不能成高山呢？雷峰网雷峰网
