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发表于 2026-06-26 12:17:21 股吧网页版
发布AIPC端侧模型,明略科技(2718.HK)大模型应用端再次“落子”
来源:界面新闻

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  近日,明略科技(2718.HK)正式发布为AIPC量身打造的端侧GUI VLA模型Mano-CUA-2.0版本,并同步上线Thinking模式。全新升级的Mano-CUA-4B-2.0已支持在Hugging Face与ModelScope下载部署。

  模型升级:“看一眼就动手”到“先想清楚再动手”

  据了解,行业普遍将AIPC理解为“具备本地AI加速芯片的个人电脑”,明略科技(2718.HK)提出了不同的思考:真正的AIPC,不应只是“带AI的电脑”,而应是“给AI用的电脑”。

  Mano-CUA-2.0的核心升级是Thinking模式的上线。简而言之,就是让AI从“看一眼屏幕就动手”变为“先想清楚多步怎么走,再动手”。

  技术层面上,Mano-CUA是一款GUI VLA模型,具备对图形界面的感知、理解、规划、操作与验证能力,通过纯视觉方式直接操控桌面软件、网页界面及复杂工作流。在100道真机macOS GUI任务测试中(MacBook Pro、Apple M5、16GB内存),Thinking模式让整体任务成功率较快速模式提升约9%;在中高难度任务中,提升达10%至13%。

  更关键的是,全程在本地设备上完成,数据无需上云。这意味着明略科技(2718.HK)同时跨过了企业用AI替人干活的两道坎:复杂任务的可靠性(敢不敢交给它),和数据安全合规(能不能用)。

  这也意味着在断网、本地部署或隐私敏感等使用环境下,端侧设备也能够从容承担更复杂的业务流程,真正拓展了端侧智能体在办公自动化、软件操作、私有化业务流程等场景中的应用潜力。

  瞄准强监管行业的“数据不出域”刚需,全球AI PC市场正快速渗透

  在金融、政务、医疗等行业,AI落地始终面临一个现实问题,数据能否离开本地环境。银行每天存在大量跨系统录入、核验和报表生成工作;医院需要处理病历录入、医保核对等重复流程;政务系统则经常面临内外网隔离和历史系统众多的问题。这些工作天然适合自动化,却往往难以直接接入云端大模型。

  Mano-CUA-2.0的核心价值在于三点:

  第一,兼容性。 采用纯视觉GUI操控方式,可直接理解桌面软件和网页界面。面对大量没有标准API的老旧业务系统,Agent也能像人一样看着屏幕操作,省去了接口适配成本。

  第二,稳定性。 Thinking模式在执行前增加任务规划和推理环节,解决了过去端侧模型在长流程任务中容易步骤遗漏或执行偏差的问题。

  第三,成本优势。 在云端模型中,Thinking模式意味着冗长的思考链和巨大的Token消耗。而端侧算力是天然的买断制——硬件资产一旦购置,思考深度的延伸不会带来任何额外边际成本。

  IDC预计,到2028年全球超过70%的企业将采用混合部署或本地部署AI架构,以满足数据治理和合规要求。Mano-CUA-2.0的发布,正好踩在了这一结构性趋势的节点上。

  Mano-CUA-2.0作为明略科技(2718.HK)端侧模型的最新成果,开源项目Mano-P已升级为Mano系列中面向端侧布局的专属序列。未来还将持续发布更多Mano-P系列端侧模型,推动端侧AI从单一模型能力走向多模型矩阵协同。

  这一布局的市场底座正在快速成型。根据Gartner数据,2025年全球AI PC出货量为7780万台,渗透率达31%;到2026年底,全球AI PC出货量有望提升至1.43亿台,渗透率升至55%。头豹研究院数据显示,中国端侧AI产业2023年规模不足2000亿元,预计到2028年将突破1.9万亿元,复合增长率58%。

  6月10日,工信部印发《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见(2026-2028年)》,明确提出“大力发展人工智能手机和电脑、智慧家庭设备、智能穿戴设备等产品”,要求到2028年形成30个以上高价值典型场景。政策与市场的双重共振,正在为端侧模型创造前所未有的增量空间。

  公开资料显示,明略科技(2718.HK)2026年以来通过接连布局,已成为港股唯一同时具备端侧模型、推理引擎、Agent协作平台和硬件入口四层能力的AI公司。公司从5月开源Mano-P和Cider,到6月发布Mano-CUA-2.0并上线Thinking模式,明略科技(2718.HK)在短短两个月内完成了端侧模型的两次重大迭代。

  如今随着明略科技(2718.HK)逐步推出更多落地的应用模型,公司完成了端侧AI从“单一模型”到“多模型矩阵”的技术体系升级。也继续将“技术叙事”到“商业落地”的价值进行闭环验证。在端侧AI从“概念”走向“万亿产业蓝图”的产业拐点上,明略科技(2718.HK)再添一子。

  渤海证券表示,随着智能体应用的持续火热, 模型调用量迎来大幅增长。 随着国产大模型能力持续提升, 其在各类应用场景的落地节奏有望进一步提速, 推动人工智能产业商业化进程加速。

  风险提示:以上内容系对近期公开市场信息客观梳理,仅供参考,不构成任何投资建议。投资有风险,入市需谨慎。

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