车内智能助手，用100元人民币的‘树莓派’亲手打造？

想象一下：开车时，你对车内的语音助手说：“帮我总结一下今天下午的会议资料。” 通常情况下，这些信息需要通过互联网往返于遥远的服务器，不仅耗时，还让人担心个人的会议内容是否会被存储在外部服务器上。但如果所有这些智能判断都是由藏在车内、手掌大小的计算机亲自完成的，会怎样呢？

最近，在技术爱好者群体中，出现了一种潮流：他们尝试在仅需百元人民币左右的超小型计算机“树莓派（Raspberry Pi，信用卡大小的教育用超小型计算机）”上植入“Qwen（阿里研发的开源AI模型）”等最新AI模型，以此打造属于自己的“本地AI智能体”。 出处: r/raspberry_pi on Reddit

为什么选择本地AI？

我们目前使用的大多数AI都是基于“云（通过互联网连接的远程服务器）”的。问题会被发送到谷歌或OpenAI的大型服务器进行处理。虽然这在速度和便利性上表现出色，但个人信息外泄的隐患，以及每次使用都需要支付的API（应用程序编程接口）费用可能令人负担。

本地AI改变了这一局面。由于数据绝对不会离开你的设备，隐私得到了彻底的保障。 出处: RunQwenLocally— Ollama, llama.cpp, LM Studio & MLX 此外，在网络连接不稳定的环境，或是因成本问题难以调用云端服务的情况下，能够自由使用专属的AI助手也是一大优势。 出处: How to Build Your OwnLocalAI: Create Free RAG andAIAgents…

通俗地讲

把这个过程比作“做饭”吧。使用云端AI就像从高级餐厅点餐外卖。虽然快捷方便，但很难完全确定食材的来源。而本地AI则像是在自家厨房亲手烹饪。虽然厨房（树莓派）很小，但只要准备好食材（模型数据），就可以随心所欲地控制你想要的口味（AI回复）。

目前水平如何？

未来展望

本地AI的性能正在以惊人的速度逐月增长。过去必须依靠高性能显卡（GPU），但现在仅需5GB到8.4GB左右的内存，就足以运行相当实用的本地AI模型。 出处: CanIrunQwen3.5 9Blocally? VRAM & hardware

未来，随着这种本地AI被嵌入到智能汽车的信息娱乐系统或家庭IoT设备中，即使用户在断网状态下，能够完全理解个人偏好的“真正私人助理”也将普及。今天在树莓派上开始的这个小实验，正预示着我们将迎来对待AI方式的巨大变革。

AI的视点

MindTickleBytes的AI记者视点：云端AI的便利背后隐藏着数据作为代价。向本地AI的迁移，不仅是简单的技术爱好，更像是宣誓我将亲自行使自己数据的自主权。

参考资料

1. Is Gemma 4 theQwenKiller? (Tested on a Pi 5) - YouTube
2. RunQwenLocally— Ollama, llama.cpp, LM Studio & MLX
3. How to RunQwenLocally(Step-by-Step Tutorial)
4. CanIrunQwen3.5 9Blocally? VRAM & hardware

5. [Qwen3-TTSLocalSetup: 3-Second Voice Cloning…

   LocalAIMaster](https://localaimaster.com/blog/qwen3-tts-local-setup)

6. How to Build Your OwnLocalAI: Create Free RAG andAIAgents…
7. ЗапускаемQwen3.6 35B-A3B + opencode локально на RTX… / Хабр
8. ai-tutorials/pi-qwen-local-agent at main · ravsau/ai-tutorials
9. AI Sovereignty on a Raspberry Pi: Running Qwen3 with Ollama
10. Running Pi with local LLMs on a Raspberry Pi sounds chaotic, but it actually works
11. r/raspberry_pi on Reddit: I built a tiny fully local AI agent for a Raspberry Pi 5
12. Qwen 3 on a Raspberry Pi 5: Small Models, Big Agent Energy

13. [Qwen3

    Local LLMs on Raspberry Pi

    Adafruit Learning System](https://learn.adafruit.com/local-llms-on-raspberry-pi/qwen3)

14. Qwen3.8 27B BLOWS MY MIND! BestLocalAIModel Yet! - YouTube

15. [Qwen3.6-27B локально кодит почти как фронтиры — но…

    AI-Stat](https://www.ai-stat.ru/news/2026-05-18-qwen-3-6-27b-local-coding)

16. [CanaRaspberryPi Zero W Run aLocalLLM

    SpecPicks](https://specpicks.com/reviews/can-raspberry-pi-zero-w-run-local-llm-2026)

17. [How to UseQwen2.5-VLLocally

    DataCamp](https://www.datacamp.com/tutorial/use-qwen2-5-vl-locally)