2026 年 6 月 10 日，祥承科技在上海总部正式发布重磅端侧 AI 产品 ——AngelToken·DIY 算力底座。这款巴掌大小的设备以 "蒸馏 + 微调，做你自己的小模型" 为核心定位，直击通用大模型落地过程中 "不够准、费用高、数据不安全" 三大行业痛点，为千行百业提供了一套低成本、高可靠、数据不出门的端侧 AI 解决方案，标志着物理 AI 从概念验证正式进入规模化普惠落地的新阶段。

大模型落地的 "不可能三角" 亟待破解

当前，人工智能产业正加速从 "云端智能" 向 "现场智能" 转型。云端大模型虽然具备强大的通用能力，但在落地到零售、仓储、制造等真实物理场景时，始终面临着难以逾越的 "不可能三角"：想要模型精准，就需要昂贵的硬件投入；想要控制成本，就不得不牺牲模型效果；而将核心业务数据交给第三方训练，又存在巨大的隐私与合规风险。

祥承科技创始人团队指出，云端 AI 就像一个绝顶聪明的大脑，能想、能算、能决策，却被锁在数据中心，碰不到真实的物理现场 —— 听不到收银台前顾客犹豫的语气，看不到第三排货架正在悄悄变空，走不到拣货员身边说一句 "顺路带过去"，也做不到在系统里补录一条漏掉的入库单。这不是技术瓶颈，而是物理定律。

更关键的是，将端侧 AI 简单等同于 "把云端模型塞进盒子里" 是一个巨大的误区。端侧 AI 的真正难点在于把科学问题变成工程问题，再把工程问题压进物理极限里：要在仅为云端几十分之一的功耗内做多模态实时推理；要在豪秒级完成 3-5 个模型的算力调度；要在量化压缩的同时保证识别精度；要在共享算力上实现硬实时确定性；还要解决感知自纠正、部署后劣化等一系列工程陷阱。这些都是没有十几年硬件积累根本无法完成的 "脏活累活"。

AngelToken·DIY：一个盒子搞定专属小模型

针对上述行业痛点，祥承科技历时多年研发推出的 AngelToken·DIY 端侧算力底座，通过 "微调 + 蒸馏" 双引擎技术，完美破解了大模型落地的 "不可能三角"。

在硬件配置上，标准版 AngelToken·DIY 搭载 48 TOPS INT8 专用 APU，配备 8 核 CPU、12GB 内存与 512GB 存储，运行 Android 15 操作系统，支持 Wi-Fi 7、USB-C、HDMI、RJ45 等丰富接口。设备采用风扇 + TEC 双重主动散热设计，具备 IP5X 防护等级，可在 - 20℃至 + 50℃的宽温环境下 7×24 小时满频稳定运行，完全满足工业级应用需求。针对高算力场景，祥承还提供 AngelToken Max(100Tops INT8） 和 AngelToken Ultra（400  Tops NVFP4）两款升级型号，实现算力梯度覆盖，适配不同负载需求。

微调技术解决 "准" 的问题。企业可以用自身的业务数据对通用大模型进行微调，让模型熟悉企业的商品、工艺、规则与行话，变成专属于企业的 "技术专家"。对于没有训练数据的企业，祥承科技还提供专业的数据生成服务，确保模型效果达到业务要求

蒸馏技术解决 "用得起" 的问题。通过先进的模型蒸馏技术，祥承能够将百亿参数大模型的核心能力迁移到小模型上，让小模型也能干大模型的活，同时大幅降低硬件配置要求。原本需要数万 GPU 服务器才能运行的任务，现在在几千块的 AngelToken·DIY 盒子上就能流畅运行。

整个模型部署流程清晰可控：首先明确业务任务并准备数据，然后由祥承专业团队完成微调与蒸馏，模型经测试后上架 Model Store，最后通过设备 SN 号精准下发到指定的 AngelToken 设备上。更重要的是，模型上线后并非一成不变，而是会结合真实业务场景中的 bad case 进行持续自净化，低置信度结果自动送云端复核并回传调优，实现 "越用越准"。

在模型兼容性方面，AngelToken·DIY 已全面适配主流开源模型生态，包括 Qwen2.5/3、Llama3、Gemma 4 等大语言模型，Qwen3-VL等多模态模型，SenseVoice、Qwen3-ASR 等语音识别模型，以及 YOLO 系列、Mobile Sam 等视觉推理模型。内部实测数据显示，Qwen3 8B 模型在 AngelToken·DIY 上的 Decode 速度可达 11.6 tok/s，完全满足企业级实时推理需求。未来，新模型将通过 Model Store OTA 推送，实现 "硬件不变，能力常新"。

为用户创造实实在在的核心价值

AngelToken·DIY 的发布，为不同类型的用户带来了革命性的价值体验，真正实现了 AI 技术的普惠化。

对于企业而言，AngelToken·DIY 大幅降低了 AI 应用的门槛与成本。过去需要投入数十万资金、组建专业算法团队、耗时数月才能完成的 AI 系统建设，现在只需几千元购买设备，提出业务需求，两周内就能拥有专属的 AI 模型。这使得广大中小企业也能享受到 AI 技术带来的效率提升，在市场竞争中获得平等的机会。

对于数据敏感型企业而言，AngelToken·DIY 彻底解决了数据安全的后顾之忧。所有的模型训练与推理过程都在本地设备上完成，数据 100% 不出企业大门，通过 Wireshark 抓包可验证零外部请求。这对于零售、制造、金融等对数据隐私要求极高的行业来说，是不可替代的核心优势。同时，端侧部署也完美解决了物理现场网络不稳、实时响应要求高、云端传输成本高昂等共性难题。

对于行业 ISV 与集成商而言，AngelToken·DIY 提供了一个标准化、可复用的算力底座。合作伙伴无需再从零搭建底层算力与硬件平台，只需专注于自身擅长的行业 know-how 与业务逻辑开发，就能快速打造出垂直行业的 AI 解决方案。祥承科技 "你出脑子，我出身体" 的开放合作模式，让合作伙伴能够以最低的成本、最快的速度推出差异化产品。

对于现场工作者而言，基于 AngelToken.DIY 构建的 AI 系统始终坚持 "赋能而非管控" 的原则。如果工作者觉得被监控，他就不用；不用，系统就是废铁。所以祥承把「科技至善」做成产品里的默认与能力，但怎么用、给谁看，选择权在你。

构建完整的物理AI生态体系

AngelToken·DIY 并非一个孤立的产品，而是祥承科技 FieldIntelligence 物理 AI 基础设施的核心算力底座。FieldIntelligence 是一个四层一体、按需组合的完整产品家族，覆盖从底层算力到上层硬件的全栈能力，企业可根据自身场景灵活选型组合，无需从零搭建。

其四层架构分别为：AngelToken 算力底座，提供端侧即时算力，可单独售卖；AngelClaw 运行时底座，随硬件配套，包含 AngelNow 会话上下文能力；AngelWeave A2A 平台，实现多智能体间的高效协作，可单独售卖；AngelDevice 感知与执行硬件，涵盖 AngelTalk 对话、AngelSeen 视觉、AngelWhere 位置、AngelStatistic 数据四大感知智能体，以及 AngelAssistant 对人、AngelHaul 对物、AngelControl 对系统三类执行硬件。每款硬件均有多形态、多算力配置，按场景选型组合。

目前，基于 FieldIntelligence 体系，祥承科技已在零售、仓储、制造等多个行业打造了成熟的样板场景：Linkii + 导购员的 AI 搭档可在高峰期分担基础接待工作；Aimgo 自助收银的 AI 辅助能有效降低漏扫率；Leapfrog 仓库的神经反射弧大幅减少拣货员无效走动；OnePoint 工人的 AI 工作搭档为一线员工提供随时支援。

业内人士表示，AngelToken·DIY 的正式发布，填补了端侧 AI 普惠化的市场空白，为物理 AI 的规模化落地铺平了道路。随着端侧算力的不断提升与模型技术的持续进步，AI 将真正从云端走向现场，融入千行百业的每一个角落，成为推动实体经济高质量发展的核心动力。