峰瞰智能：端侧AI搬进内网，造船厂老师傅难题有解

企业上马AI，头一道选择题已经轮不到挑哪个模型了。真正难办的是另外三件事：算力搁在哪儿跑，账怎么算明白，敏感数据能不能握在自己手上。

峰瞰智能（PeakVision.AI）给出的路子，是把更多AI活儿挪进企业内网。它把任务、而不是应用，当作基本工作单元——用户把目标讲清楚，智能体就在本地一步步把事办妥。

这家公司2024年成立，总部设在杭州。2026年步子明显快了：3月完成首轮融资，还拿到1500万元政府研发支持；5月交付首批系统；8月第二轮数千万元到账。从芯片算子、整机到操作系统和行业应用，全部自己研发，目前已服务60多家企业，覆盖5个以上行业。

要把这种“AI留在内网”的做法看明白，得先讲一家造船厂的事。

留不住的老师傅

凯轮船舶做的是救生艇，生产计划过去全凭老师傅的经验来排，交期算不准，物料齐套率也低。客户资料和图纸散在各台电脑里，人一走经验跟着走，传统ERP（企业资源规划）又对不上它的路子。

峰瞰的系统进去以后，订单、生产、物料、交付全流程改成AI辅助排产，工艺和客户数据都沉淀进知识库。如今就算老师傅离职，补一个能做判断的年轻人也够用。联合创始人聂良玉在接受动点科技采访时说：“以前我最怕老师傅辞职，现在不怕了。”

这件事让峰瞰更认定，企业软件会围着意图和执行重新组织。过去二十年是人去迁就软件，员工得学

免费路收费车

按计划，峰瞰将在今年11月底发布PeakVision OS的AI-first Preview，操作系统和推理框架会一并开源。

聂良玉认为，眼下整个智能体行业缺一个操作系统：大家都在做智能体和应用，底层却没有统一的东西来管意图、权限、执行和证据，开发者反复造轮子。峰瞰想用开源的统一底层框架，让开发者腾出手打磨上层产品。推理框架一起开源，是因为模型量化、显存管理这些坑，峰瞰自己都踩过。

面向政企客户的这套操作系统，自Linux内核与硬件驱动向上依次排开：智能体沙箱、工具网关、推理调度，再往上是感知、认知、记忆和语义文件，最顶层运行企业及第三方智能体。攀峰者引擎已兼容12款以上国产芯片，接入2000多个工具即可投入使用。

开源之后靠什么挣钱，他给投资人讲过一个比喻：开源的东西像一条通往智能体解决方案的高速公路，路上跑的是一个接一个的行业解决方案。路开放了，跑在路上的车归峰瞰，这些车可以收费。

峰瞰智能的PeakNode是一款口袋大小的超级计算机，断网状态下也能运行AI智能体。

收入具体分三块。一是卖硬件，PeakNode那个14×8厘米的掌心盒子就是入口，插上电就开工；二是AaaS订阅，行业智能体按订阅计费，客户买到的是持续进化的数字员工团队；三是行业方案，清风智盒、资金中转识别、EngAI工业OS沉淀了大量行业Know-how，这些不放進开源OS。

开源会不会冲击硬件和订阅收入？他并不担心。安卓开源了，可有人会因此自己组装手机吗？企业多数看重开箱即用，要想插电就跑业务、通过等保三级，绕不开硬件盒子和企业版服务。Skill市场里，客户专有Skill不碰，通用能力做成产品后上架，收益大头归开发者；智能体包必须签名，高风险操作须经人工审批。

不啃大客户

同行Wonderful走大客户路线，服务大型受监管机构，刚融了几亿美元。峰瞰则主动选了中小企业。

聂良玉说：“大客户撑死了几百个，中国光中小企业就有几千万家。”在他看来，中小企业才是真正上规模的市场。他也坦言这块难啃：客单价低，服务成本还高。办法是把项目做成产品，把定制开发转为标准化交付。

峰瞰的做法叫“影刻加灵枢”。视觉智能体直接读取老系统，两天内摸清菜单、字段、单据和业务链路。医疗器械流通项目中，9个模块、623个菜单两天完成逆向，5.3万张历史单据直接迁移过去。之后是7天功能快推，一名工程师加智能体即可跑完。

再加上标准化镜像和SOP，单笔交付压到两天，客户现有IT架构不用改，原本十几万的项目费被压成产品费。维护上，端侧架构成本天然就低，盒子像打印机或路由器，断网也能跑，大部分问题远程解决，后续再建渠道体系承接售后。

需要说明的是，峰瞰并非只做中小企业。中纪委、国铁这些大客户是基本盘，作用是拿信任背书，节奏是“政务做标杆，中小企业做规模”。能过中纪委对数据安全和留痕的要求，说明产品拿到了高级别合规认证，标杆方案模板化之后再通过渠道铺开。

峰瞰智能的桌面超算产品

风险变卖点

在前不久的香港某展会上，峰瞰接触了不少经销商，美国、以色列和沙特阿拉伯的兴趣比较明确，东南亚、拉美和非洲也在探索范围内。

海外经销商为何买账？聂良玉认为，端侧AI切中的是全球共性难题——数据不能离开本地。美国有HIPAA合规，以色列看重国防数据敏感，欧盟有隐私要求，沙特要求数据本地化，诉求本质一致。PeakNode是该公司最小的产品形态，全本地部署，断网也能跑，这个卖点放到哪个市场都成立。

地缘上的敏感问题，到了峰瞰这里换了个角度解读。直接卖进美国企业确实有风险，这一点峰瞰并不回避。中东、东南亚、拉美等市场，本就不愿意完全绑在某一方身上。

出海早期沿用软硬一体打法，盒子里预装 OS 和行业方案。开发者也能自行下载 PeakVision OS、组装硬件，基于开源代码完成本地合规适配，逻辑和安卓开源、谷歌靠 Pixel 挣钱一样。收入分三步走：先出口硬件，再拉动企业服务，最后做 Skill 市场分成。

想做端侧 AI 时代的 Windows

一个人能审核五个 AI 的产出，其余四个人去哪？聂良玉被问过多次。他的回答是，AI 替代的是重复性执行，判断和责任不在替代之列。大量中小企业真正卡住的是招不到人，AI 既提效，也让企业不至于因缺人而停摆。在他的叙述里，原来的员工没丢饭碗，而是往上走了一层。以往 80% 的时间耗在找材料、对数据、写初稿，这些由 AI 接过去，人就能腾出手做复杂判断和异常处理。现场部署工程师、Skill 开发者、AI 训练师都算新岗位。计算器没让会计消失，只是把会计从算盘里解放出来，转去做财务分析。

PeakVisio AI NAS

代码开源后，巨头拿去做出更成熟的产品怎么办？聂良玉说，已经有一家公司在用他们的代码做自己的 OS。他并不担心，理由不止一层。

头一层是全栈技术壁垒：芯片算子、整机、OS、行业应用全部自研。代码能拿走，软硬一体的联合调优拿不走，这种整合能力别人起码要追一到两年。第二层是行业 Know-how，清风智盒的审查逻辑、工业 OS 的图纸理解，都是跟客户在现场一点点磨出来的。第三层是安全合规，云厂商做不到数据不出域，开源项目过不了等保三级。

往远看，峰瞰定下的目标是 2027 年覆盖 10 个行业、服务 80 到 100 家企业；更长远的打算，是让 PeakVision OS 成为被广泛采用的企业 AI 平台。聂良玉说：“我们要做的，是端侧 AI 时代的 Windows。”在他看来，代码可以开源，生态信任和行业深度抄不走。

电脑对应 Windows，手机对应鸿蒙，这是峰瞰给 PeakVision OS 找到的历史坐标。这个坐标站不站得住，要看操作系统层会不会像 PC 时代那样，变成所有应用绕不开的底座。峰瞰押的是“会”。从一家船厂的知识库，到 60 多家企业的真实部署，再到开源后的全球开发者，这家杭州公司想写的，是最底下那一层。