企业内部的财务报表、核心业务代码、战略决策会议记录等敏感信息，能否放心交给AI系统处理？这已成为当下企业数字化转型中无法回避的关键问题。

为精准理解业务需求，AI系统需要深度访问客户资料、研发文档及历史决策数据。随着业务对AI依赖程度的加深，企业必须厘清三个核心问题：数据流向是否可控？访问权限如何管理？信息留存方式是否合规？这些疑问直接关系到企业核心资产的安全边界。

在数字化转型浪潮中，企业既期待通过AI深化业务洞察，又迫切需要掌握数据主权与知识资产的控制权。这种双重需求催生了新的技术范式——如何在保障数据安全的前提下，实现AI技术的有效落地。

这正是明略科技构建端侧AI生态体系的战略出发点：通过端侧模型部署、本地化推理优化及私有化协作网络，为企业提供安全可控的AI落地路径。该体系不仅筑牢数据隐私防线，更帮助企业构建自主可控的知识资产管理体系，在AI时代掌握技术主动权。

端侧部署：重构数据流动的物理边界

端侧模型是指直接运行在企业自有设备上的AI模型，其核心价值在于将推理算力下沉至数据产生源头。这种部署方式看似只是改变了模型运行位置，实则重塑了整个数据流转体系的安全架构。

以GUI智能体应用为例，要实现类似人类的操作系统交互能力，智能体需持续捕获屏幕内容并解析图标、文本等元素。屏幕画面可能包含合同金额、客户信息等敏感数据，在传统云端架构下，这些原始图像需经公网传输至外部服务器处理，存在重大安全隐患。

端侧本地推理通过构建闭环处理机制，使屏幕抓取、任务解析及指令生成全流程在本地设备完成，从物理层面切断敏感数据外流通道。这种部署方式特别适用于金融、医疗等对数据安全要求极高的行业场景。

全栈技术布局：从模型到协作网络的系统化解决方案

实现端侧AI的稳定运行需要突破三大技术瓶颈：模型需具备垂直领域深度理解能力，设备需配备高效推理引擎，业务系统需实现无缝对接。明略科技通过端侧模型矩阵、推理优化框架及智能体协作网络的协同创新，构建了完整的技术生态体系。

多模态端侧模型矩阵：覆盖全业务场景

2025年明略科技相继发布两款里程碑式端侧模型：GUI智能体模型Mano-CUA与语音识别模型OctoASR，标志着端侧AI进入实用化阶段。

Mano-CUA采用纯视觉理解技术路线，突破传统浏览器依赖限制，可直接操控桌面软件、3D应用及专业工具。该模型在13个全球权威基准测试中刷新小尺寸模型纪录，其4B量化版本可在Apple M4 Pro设备上以4.3GB内存占用稳定运行，为复杂业务场景的端侧部署提供可能。

针对语音数据安全痛点，OctoASR端侧模型通过行业语料优化，实现专有名词精准识别与中英混合表达智能断句，解决通用模型误转、断句混乱等顽疾。该模型0.8B参数规模确保音频处理全程在本地完成，为会议记录、客服对话等场景提供隐私保护方案。

目前明略已形成覆盖多模态理解、代码生成、工具调用等能力的端侧模型家族，支持根据业务需求灵活组合功能模块，实现从嵌入式设备到工作站的全场景覆盖。

macOS专属推理加速框架：突破设备性能瓶颈

端侧部署面临算力与内存的双重约束。明略科技推出的Cider推理加速SDK，针对Apple生态进行深度优化，通过激活量化技术与张量计算优化，使模型推理速度提升3倍以上，内存占用降低40%。

该框架填补了Apple MLX原生框架的功能空白，为macOS设备运行复杂AI模型提供工程支撑，使端侧部署不再受限于设备性能。

开源协作网络：构建组织级数字劳动力

企业AI应用需要实现跨设备、跨部门的协同作业。明略开源的Octo协作网络通过四大核心能力重构工作流程：

• 智能体身份管理系统确保任务可追溯
• 动态任务编排引擎支持复杂业务流程
• 上下文共享机制实现知识连续传递
• 工作记录库构建组织记忆体系

这种设计使AI从个人效率工具升级为组织级数字劳动力，在保障数据主权的前提下实现人机协同效能最大化。

依托明略的企业级知识图谱技术，Octo网络可将分散的任务数据转化为结构化知识资产，形成可复用的决策支持体系。这种知识沉淀机制使企业能够持续积累AI应用经验，构建差异化竞争优势。

通过私有化部署与数据归属设计，Octo确保知识主权、协作主体与数据主权三位一体回归企业控制，为知识密集型行业提供安全可信的AI解决方案。

Private AI：从数据安全到能力沉淀的范式革新

端侧技术与协作架构的成熟，为企业构建自主可控的Private AI体系奠定基础。这种新范式赋予企业双重控制权：

• 数据处理主权：敏感业务在端侧闭环处理，非敏感任务灵活调用云端资源
• 知识沉淀主权：AI应用过程中产生的新认知自动转化为组织知识资产

Private AI的价值不仅在于风险防控，更在于构建持续进化的知识体系。企业员工在人机协作中形成的判断标准、工作流程等隐性知识，通过结构化沉淀转化为可复用的组织资产。这种知识积累机制使AI能力真正内化为企业核心竞争力。

在技术快速迭代的背景下，企业积累的业务数据与行业经验愈发珍贵。数据隐私安全是AI应用的底线要求，而数据主权掌控能力则决定企业能否在AI时代持续进化。

通过端侧模型矩阵、本地化推理优化及智能协作网络的协同创新，明略科技正帮助企业构建可控可信的Agentic AI能力体系。这种技术布局既保障了数据边界安全，又赋予企业在技术演进中的主动权，为打造AI时代的智慧组织提供核心支撑。

关于明略科技

明略科技（2718.HK）作为中国领先的Agentic Service企业，自2006年成立以来持续深耕人工智能领域。2025年成功登陆港交所成为"全球Agentic AI第一股"，两次荣获吴文俊人工智能科学技术奖，技术实力获Gartner、IDC等权威机构认可，持有2400余项专利及500余项软件著作权。其AI模型多次登顶全球权威榜单，服务客户涵盖135家财富世界500强企业、2100个品牌客户及24万家企业用户，业务覆盖零售、消费、汽车、3C等重点行业。