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当OpenClaw风暴席卷全球之际，无界方舟创始人曾晓东感受到的却是一种“终于被看见”的释然。这家2024年成立的公司，从一开始就押注在AI硬件操作系统赛道，推出了名为Vibe Hardware的开发范式——用自然语言做硬件开发，AI自己写程序、调驱动、完成整个应用研发与部署。目前无界方舟已建立从AIOS"EVA"到AI教育机器人“奇多多AI学伴机”的完整产品体系，近期完成连续两轮Pre-A轮融资，投资方包括韶音、国瑞源基金、恒松资本、上海天使会等，过去一年累计融资数亿元。
曾晓东曾在阿里巴巴和蚂蚁集团深耕十年，亲手孵化刷脸支付、支付宝盒、淘咖啡等明星硬件产品。这段经历让他反复撞上同一堵墙：AI算法与终端硬件之间存在巨大鸿沟，中间层严重缺位。他没有选择当时主流的“串联”路线——将ASR、大模型、TTS像流水线一样拼接——而是带着7人团队，用近一年时间自研端到端多模态基座模型，成为EVA OS的技术底座。“小模型时代的机会和AI 1.0有本质区别”，他认为大模型重新定义了硬件交互方式，内容不再需要预装，端侧模型让创业公司打通从模型到硬件的整条链路成为可能。
本轮融资后，无界方舟将发布新硬件终端EVA Pi——一台能够自主写代码、自主更新的硬件终端。EVA OS 1.0发布仅三个多月，已有超过2500家企业与研发单位将其应用于硬件产品研发，覆盖AI耳机、AI眼镜、桌面机器人、智能腕带、车载智能管家、机械手臂等多个品类。无界方舟内部已全面推行Vibe Coding，不同学历背景的员工工作都汇集到代码层面，以此实现数据结构化，让真正的中间层优化成为可能。
技术要点
- 开发效率跃升：传统方式调通完整AI硬件链路需3人、2-3个月，安装EVA OS后用自然语言描述需求，AI自动完成开发、调试、部署，平均耗时约半小时即可让端侧变成可实时交互的AI设备
- 端侧延迟大幅降低：EVA OS实现语音延迟小于250ms、多模态反馈小于350ms，相较行业通用方案约600ms的语音延迟提升显著
- 成本优化显著：感知模型完全跑在端侧，成本降低70%-92%；端侧模型语音成本降至行业通用方案的1/20，奇多多AI学伴机因此做到千元级别售价且无订阅费
关键洞察
1. AI硬件操作系统的窗口期就在这两三年]
曾晓东判断，大模型时代给了创业公司做AIOS的历史性机会。AI 1.0时代曾涌现一批机器人OS创业公司，但彼时高性能芯片成本高达数百美元，终端即便卖到两三千元公司仍在亏损，加上天猫精灵、小米音箱以补贴抢占入口，垂直OS的生存空间被极度压缩。如今低功耗AI芯片成本降至可商用区间，端到端模型让小团队打通全链路成为可能，天时地利人和已齐备。他坦言，全球范围内真正的AI硬件操作系统赢家尚未出现，这正是无界方舟必须加速奔跑的理由。
2. 端到端是创业公司的护城河，而非单纯的 技术选择]
当大多数AI硬件公司选择串联路线时，曾晓东选择了一条更难但壁垒更高的路——自研端到端多模态基座模型。这个选择的核心逻辑是：如果纯做软件侧垂类模型，太容易被基模厂商吞噬；但端到端模型能以极小成本跑在各种端侧设备上，这才是创业公司的生存空间。无界方舟的端侧模型用单一模型同时处理语音识别、语音合成、视觉理解和语言推理，内存占用不超过1GB，完全跑在CPU上，无需GPU支撑，这让出海场景下的离线翻译、语音交互成为现实。
3. 端侧优先的架构设计是EVA OS的核心壁垒]
EVA OS将感知模型完全放在端侧，只将复杂推理丢给云端，这种架构设计带来了成本与体验的双重优势。在端侧，AI能获取硬件完整上下文——芯片算力、传感器状态、内存余量、外设连接情况——这些信息是AI自主写程序、调驱动的前提，也是传统“预制APP+抽象硬件”模式无法做到的。正是这种强耦合让EVA OS能够自己调通驱动、自己修Bug、自己试错，而此前工程师需要手动排查驱动文档和各类硬件问题，效率差距天壤之别。
思考
无界方舟的故事让我想到一个根本性问题：当大厂纷纷卷模型能力时，创业公司的机会到底在哪里？曾晓东给出的答案是“中间层”——不是做更强的模型，而是做让模型跑在硬件上的那一层。这个逻辑在云计算时代被验证过无数次，AWS、Azure并非因为比IBM的服务器更强，而是因为它们重构了底层基础设施的调用方式。
EVA OS正在做的事本质相同：它不是在模型层面竞争，而是在模型与硬件之间建立一套新的抽象层，让AI能力的释放不再受制于硬件碎片化。但这不意味着这条路好走。硬件OS生态的构建需要开发者、内容、场景的三角循环，任何一个环节断档都会导致整个生态崩塌。从奇多多145分钟日均使用时长、2500家企业用户，到EVA Pi的发布，无界方舟正在证明这条路的可行性，但能否在两三年窗口期内建立起足够厚的壁垒，才是决定成败的关键。硬件端的Agent化正在成为比软件端更激烈的战场，而这一次，中国创业公司没有落后太多。
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