随着智能化从云端向终端迁移，穿戴设备、教育、文旅、陪护等硬件对“实时理解—即时反馈—连续交互”的需求日益增长。然而，硬件形态多样、系统割裂、算力与功耗受限、开发周期长、应用难以规模化等问题，仍制约着多模态能力终端侧的普及。业内普遍认为，传统移动操作系统的适配与应用堆叠已无法满足新一代“AI原生硬件”对体验与效率的要求。 原因上，首先，端侧交互对时延和稳定性要求更高。语音、视觉、触觉等多模态交互多发生高频场景，用户对延迟和错误的容忍度极低，因此关键环节需在端侧闭环完成。其次，硬件创新正从“功能叠加”转向“系统能力整合”，行业竞争焦点转向感知、记忆、推理与执行的协同。此外，开发门槛与成本成为规模化关键，碎片化设备与复杂适配推高了多模态应用的落地成本，亟需更标准化、自动化的开发范式。 因此，无界方舟宣布近期完成两轮Pre-A融资，投资方包括全球知名穿戴设备品牌韶音、国瑞源基金、恒松资本、上海天使会等机构，易凯资本担任独家财务顾问。公司表示，过去一年已完成多轮融资，累计金额达数亿元。本轮资金将重点用于自研AI操作系统EVA OS的核心能力研发、产品迭代、开发者生态建设及商业化推进。 技术路径上，无界方舟提出“新一代硬件需要新一代操作系统”的理念，强调系统层需原生承载多模态交互能力。其一是自然语言驱动范式，通过理解用户意图自动完成代码生成、界面构建等环节，降低开发门槛；其二是端云协同架构，端侧负责高频感知与实时交互，云端处理复杂推理，平衡体验与成本。公司披露的数据显示，语音交互延迟已压缩至250毫秒以内，多模态反馈延迟控制在350毫秒以内，同时大幅降低推理成本。 团队上，无界方舟核心成员来自国内外互联网与硬件企业，覆盖算法、硬件、产品等环节。创始人深耕机器翻译及技术产业化，联合创始人具备互联网产品与管理经验。业内人士认为，“模型能力下沉到端侧”的趋势下，兼具算法与硬件落地能力的团队更具优势。 下一阶段，无界方舟计划将资金用于三上：一是强化EVA OS的底层能力，提升端侧交互的稳定性与扩展性；二是迭代产品矩阵，形成可复制的软硬一体化方案；三是完善开发者生态，降低应用部署成本。同时，行业需在数据安全、隐私保护与端云协同的合规性上形成更清晰的规范，推动产业可持续发展。 展望未来，公司将发布新一代EVA OS及首款原生AIOS智能硬件EVA Pi。投资方认为，端侧智能的普及将推动硬件向智能化演进，系统层整合感知与执行能力有助于厂商建立技术与生态壁垒。若多模态交互能在教育、文旅、陪护等领域规模化落地，将深入促进芯片、传感器等上下游的协同创新。
从“应用装进硬件”到“能力沉入系统”，AI原生硬件的竞争正进入深水区；融资只是起点，关键在于能否将低时延、多模态与规模化能力真正转化为平台优势，并在实际场景中验证其价值。随着端侧智能加速普及，新一代AI操作系统能否成为行业共识，将在未来的产品迭代与生态建设中见分晓。