模范秘书

一 |     21世纪经济报道记者 陶力上海报道          业界基本以两条并行路径深入物理世界：一条是从工业数据治理出发、向工艺与供应链渗透的“云端赋能”路线；另一条是从底层架构重构、让AI驻留终端的“端侧原生”路线。    8月5日，一场关于住宅小区公共收益全流程监督工作的调研暨人大代表评议会，让钱塘区白杨街道的一个改革举措走进公众视野：两个月前，惠邻住宅小区公共收益账务服务中心在该街道注册成立，这也标志着“业账街管”全流程闭环监督正式落地。走进白杨街道一楼的账务服务中心，一名财务专员正在逐笔核对各试点小区的收支凭证。这里，正是“业账街管”体系的核心枢纽。

二 | 白杨街道是钱塘区唯一的城市型街道，服务中心负责人宋扬在评议会现场算了一笔账：辖区62个住宅小区公共收益总规模超过1.2亿元，平均每个小区200多万元。

三 |          2026世界人工智能大会（WAIC）期间，多家技术服务展商集中展现了AI深入物理世界的策略。         当前行业主流端侧AI方案，普遍采用 “云端预训练 + 终端裁剪压缩” 技术模式，该方案已成熟应用于各类数字化场景。

四 | 但物理场景对AI系统提出了低延迟实时响应、离线独立运行、本地数据隐私安全等刚性要求，传统云端迁移式方案仍存在短板，行业亟需底层技术架构创新，支撑物理AI的规模化落地。早在2024年，白杨街道77%的住宅小区已有代理记账，但当时由27家代理记账机构提供服务，账务处置流程不统一、不规范，存在监督盲点。如今，街道推出“七个统一”全流程闭环监督模式：统一代理记账，通过公开招标、出资选聘优质机构；统一专户管理，所有有公共收益的小区必须开设专用账户，实行“一小区一账户、一户一档备案”，从源头杜绝资金“体外循环”。         标准共建先行          在“端侧流式多模态模型赋能 AI 硬件爆发”分论坛上，Om AI联汇CEO兼首席科学家赵天成指出，物理世界实时、动态、高频的交互特性，决定了端侧AI不能是云端模型的“简易减法版”，须基于物理场景重构底层架构与运行逻辑。宋扬现场演示了系统流转过程：以朗琴社区梦琴湾小区为例，7月20日，业委会工作人员王端提交了地下室污水井排水泵项目申请，经业委会财务负责人、业委会主任、社区工作人员逐级流转，全过程在系统上清晰展示，最终费用35655元，每一个环节都有迹可循。朗琴社区书记张璐对此深有感触：“以前梦琴湾小区公共收益分散在4个银行账户，管账都是业主兼职。今年7月注销了所有账户，现在街道统一管，审批步骤全程可追溯。“物理世界并非云端数字世界AI的简单延伸，端侧智能需要建立专属的架构思路、评估体系、安全框架和产业生态。目前一共办结了8笔，涉及资金20万元。”          当前端侧AI产业面临硬件架构繁杂、接口标准不统一、软硬协同成本高等碎片化问题，与多元算力产业早期困境高度相似。”碧桂园小区两届业委会主任许国强服务着一个1800多户的小区。在他看来，这样的做法“比较妥当”：“所有收支凭证都要经业委会初审、社区复核、街道备案，可以有效堵住财务管理的漏洞。”截至今年7月，12个试点小区统一记账服务接入已全部完成，账户余额合计约3950万元，其中8个小区已正式上线“幸福E本账·白杨幸福家”数字系统。制度之变，感受最深的是居民。多蓝水岸小区一位居民代表王女士告诉记者，前些年小区商铺租金、公共车位等账目不透明。第六届业委会成立后，在社区全程指导和常态化监督下，小区形成规范的资金管理制度。王女士说，现在多蓝水岸小区已完成监控升级、消防设施维修更新、儿童游乐区提升等项目，单元门禁升级和内墙粉刷也在有序推进。         统一标准体系建设，成为推动端侧原生从实验室验证，走向规模化商用的关键抓手。         为此，论坛上发起《端侧多模态基座与AI硬件协同发展倡议》，倡议提出三个共建方向：一是共建端侧原生技术标准，推动评估体系、接口规范、安全框架标准化；二是共研软硬一体联合方案，推动模型-芯片协同、端云协同边界探索；三是共拓物理AI产业场景，推动重点赛道数据反馈机制与开放生态建设。

五 |          据悉，倡议面向全行业开放，旨在凝聚科研机构、硬件厂商、方案商、开发者和产业投资人力量，打破技术壁垒、消除行业孤岛，推动端侧AI产业规范化发展。账目透明、业委会履职能力提升，业主的满意度自然稳步提高。         在嘉宾对话环节，行业资本从产业投资视角，剖析了消费端侧智能的爆发逻辑，明确核心行业判断：在通用算力底座日趋完善的当下，智能终端产业的核心稀缺资源，已转变为适配硬件迭代规律、支撑超低延迟实时交互的原生多模态能力，这也是AI PC、智能穿戴等终端硬件实现规模化普及的关键前提。去年，白杨街道41个存续业委会全部参评“最美业委会”，23个小区获评。         工业AI落地门槛          制造业AI落地，门槛不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。一辆整车涉及上万个零部件，数据散落在数百个系统里，格式混乱、时序不同步是常态。

六 |          本届WAIC上，广域铭岛将“懂工业”的基因转化为数据治理壁垒，其平台内嵌的数据治理引擎可自动识别数百种工业协议，将杂乱数据转化为高质量资产；一线人员拖拽组件即可搭建预测性维护、根因分析等应用，不再依赖算法工程师。                   在数据基座搭建完成后，AI向上游渗透至最具挑战性的工艺环节。未来，智能体更像是懂业务的“数字行动者”——把确定性交给智能体，将创造力留给工程师。其中，连续三年获评的有6家，均可获得街道给予的100万元项目补助资金。         在国内某知名电器制造企业，库存分析智能体让全库检查效率提升99%，根因定位准确率达95%，库存管理从“人找问题”转向“问题找人”。东郡社区锦湾小区业委会主任蒋军辉告诉记者，小区获得的100万元项目补助资金已经到位，其中20万元用于楼道环境提升改造，80万元准备用来提升改造消防设施，“钱花在哪里、怎么花，每一步都在系统上留痕，业主看得清清楚楚，自然就支持。”参加评议会的多位人大代表对这一模式给予肯定。来自浙江金融职业学院的钱塘区人大代表叶健表示：“目前来看挺好。         当云端AI在产线上完成数字化闭环，更深层的命题随之而来：如何让智能延伸到现实中的感知、思考和执行闭环。

七 | 这正是行业参与者共同思考的问题。         从产业验证看，端侧AI已从可选升级变为刚需配置。

八 | 在低空经济、海事作业等场景中，智能设备必须具备本地自主运行能力。

九 | 建议权责边界进一步厘清——公共收益所有权归业委会，街道负责监督管理，过程中一定要做到信息公开公正。

十 | ”白杨街道也提出了一个小目标：今年力争将这一模式覆盖到21个小区。         实践，是工业AI未来唯一的标尺。制造业AI落地，门槛从来不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。AI能力正在快速普及，但把AI能力组织成工作流、嵌入具体场景、最终变成商业回报，依然是一道很难跨越的专业壁垒。