印度Sarvam欲将AI模型带入功能手机、汽车与智能眼镜

编者按

在AI模型日益庞大的时代，印度初创公司Sarvam的创新路径令人眼前一亮。通过开发仅需兆字节存储的边缘AI模型，Sarvam正将先进AI能力注入功能手机、汽车和智能眼镜等资源受限设备。这不仅挑战了传统云端AI的霸权，还契合印度庞大的低端手机市场和新兴智能硬件浪潮。编者认为，此举将加速AI民主化，尤其在发展中国家，助力数字鸿沟的弥合。

Sarvam AI的崛起

Sarvam AI成立于2023年，是印度本土AI领域的佼佼者，由前Google工程师Pratyush Kumar和Amit Agarwal创立。公司专注于构建本土化、多语言大语言模型（LLM），以服务印度14亿人口的多样语言需求。此前，Sarvam已推出如Sarvam 1和Sarvam 2等模型，支持印地语、泰米尔语等多种印度语言，并在基准测试中表现出色。

最新动态显示，Sarvam正将触角延伸至边缘计算领域。根据TechCrunch报道，公司希望通过优化AI模型，使其能在功能手机、汽车和智能眼镜上运行。这些设备往往处理器弱、内存有限，无法承载如GPT-4o般数十GB的巨型模型。Sarvam的解决方案是'边缘模型'——体积小巧、效率高，仅需几MB存储空间。

公司使用边缘模型，这些模型仅占兆字节空间，能在大多数配备现有处理器的手机上运行，并支持离线工作。

边缘AI的技术突破

边缘AI是指在设备端而非云端运行的AI计算，这依赖于模型量化、蒸馏和剪枝等技术。Sarvam的模型很可能采用了类似MobileBERT或TinyLlama的架构，通过将参数压缩至数百万级，实现低功耗运行。举例来说，传统LLM如Llama 3需GB级资源，而Sarvam的边缘版可能仅10-50MB，就能处理语音识别、图像生成或实时翻译。

在功能手机上，这意味着印度农村用户——持有全球最多功能机的市场（约5亿部）——也能享受到AI助理。例如，离线语音转文字，或基于本地数据的个性化推荐，无需昂贵数据流量。Sarvam强调，这些模型兼容现有处理器如Snapdragon 4xx系列，无需硬件升级。

汽车与智能眼镜的应用潜力

转向汽车领域，Sarvam的AI模型可赋能ADAS（高级驾驶辅助系统）。想象一下，在印度拥挤道路上，功能型车载系统通过边缘AI实现实时车道检测、行人识别，甚至本土化语音导航，支持区域方言。这比依赖云端的方案更可靠，尤其在网络不稳的地区。

本文由 赢政天下编译整理，原文来自海外媒体 - Winzheng.com。

智能眼镜则是另一亮点。随着Meta Ray-Ban和Xreal等产品兴起，Sarvam模型可提供AR叠加翻译、物体识别等功能。眼镜处理器有限，但Sarvam的轻量模型能确保流畅体验，推动可穿戴AI的普及。

行业背景与全球趋势

边缘AI浪潮已成必然。Qualcomm的AI Engine、MediaTek的NeuroPilot，以及Apple的Neural Engine均在布局。印度市场尤为关键：据Counterpoint数据，2024年印度智能手机出货超1.5亿部，其中功能手机占比30%。政府'数字印度'计划进一步催化AI本土化。

竞争对手包括印度Hanooman（Reliance支持）和全球的Grok（xAI），但Sarvam专注边缘的定位独特。融资方面，Sarvam已获41百万美元A轮，由Lightspeed领投，估值飙升。这为其硬件适配提供弹药。

挑战与前景分析

尽管前景光明，挑战犹存：模型准确率在压缩后可能下降；隐私保护需加强；生态整合依赖合作伙伴如Jio或Tata。编者观点：Sarvam若与功能手机巨头Nokia或印度车企Mahindra合作，将释放巨大潜力。长远看，这或催生'AI for All'时代，尤其在5G/6G前夕。

总之，Sarvam的野心不仅是技术输出，更是重塑印度AI格局。未来，我们或见功能手机变'智能脑'，汽车眼镜成'AI伙伴'。

本文编译自TechCrunch，原文作者Ivan Mehta，日期2026-02-18。