隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，端側(cè)AI正逐漸嶄露頭角，成為推動(dòng)智能化應(yīng)用落地的重要力量。這一趨勢(shì)得益于終端芯片計(jì)算能力的顯著提升、端側(cè)模型的不斷優(yōu)化，以及市場(chǎng)對(duì)于實(shí)時(shí)響應(yīng)和隱私保護(hù)需求的日益增長(zhǎng)。端側(cè)AI的興起，不僅拉近了AI與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的距離，還為AI的具象化提供了全新的路徑。
端側(cè)AI的核心在于，它能夠在諸如車(chē)載智能座艙、智能除草機(jī)、機(jī)器人等終端設(shè)備上進(jìn)行人工智能計(jì)算和處理。與云端大模型相比，端側(cè)大模型在資源受限的設(shè)備上運(yùn)行更為高效，這需要對(duì)模型進(jìn)行深度壓縮、推理加速和能耗優(yōu)化。目前，輕量化模型技術(shù)，如模型剪枝、知識(shí)蒸餾和量化等，已廣泛應(yīng)用于端側(cè)AI模型的優(yōu)化中，以實(shí)現(xiàn)最佳的輕量化效果。端側(cè)AI的部署，不僅降低了延遲，提升了用戶請(qǐng)求的響應(yīng)速度，還強(qiáng)化了隱私保護(hù)，減少了數(shù)據(jù)傳輸，降低了隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，它也減輕了云端服務(wù)器的計(jì)算負(fù)擔(dān)，降低了對(duì)中心化計(jì)算資源的依賴，從而降低了成本。端側(cè)AI還能根據(jù)用戶的設(shè)備和使用習(xí)慣進(jìn)行定制化優(yōu)化，提供更加個(gè)性化的服務(wù)，并在無(wú)網(wǎng)絡(luò)連接的情況下也能正常使用，提高了應(yīng)用的可用性和靈活性。
端側(cè)AI的應(yīng)用場(chǎng)景日益豐富，包括智能手機(jī)、智能家居、可穿戴設(shè)備、自動(dòng)駕駛汽車(chē)、工業(yè)自動(dòng)化和醫(yī)療設(shè)備等。隨著AI技術(shù)的進(jìn)步和芯片產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，端側(cè)AI的挑戰(zhàn)正在被逐步克服，更多的應(yīng)用場(chǎng)景正在實(shí)現(xiàn)并逐漸成熟。
大模型的算法優(yōu)化是推動(dòng)端側(cè)AI發(fā)展的重要因素。在多個(gè)細(xì)分行業(yè)，模型的計(jì)算效率相比上一代有了顯著提升，模型參數(shù)更小，用戶體驗(yàn)卻更加智能。同時(shí)，更多參數(shù)較小的大模型被開(kāi)源，且AI能力日益成熟，這大大降低了大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)者的門(mén)檻，加速了端側(cè)AI的部署。算法層級(jí)的技術(shù)，包括模型量化、剪枝、蒸餾等模型壓縮算法，以及專為端側(cè)部署設(shè)計(jì)的軟硬件平臺(tái)，都在快速發(fā)展，使得大模型在端側(cè)設(shè)備的部署變得更加高效。
在產(chǎn)業(yè)鏈方面，端側(cè)AI芯片廠商、中游模組及軟件廠商、下游終端廠商正積極合作，推動(dòng)AI在端側(cè)的部署落地。多個(gè)芯片廠商已推出最新處理器，支持終端側(cè)多模態(tài)生成式AI，并完成了多款大模型的適配。廣和通作為AIoT產(chǎn)業(yè)的積極參與者，持續(xù)為行業(yè)提供模組及解決方案，并積極探索端側(cè)AI相關(guān)技術(shù)。目前，廣和通已推出多款可應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)、具身智能、智能割草等場(chǎng)景的端側(cè)AI解決方案，滿足不同終端對(duì)算力及模型的需求。
在端側(cè)AI應(yīng)用方面，廣和通深度布局視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)計(jì)算領(lǐng)域，推出了高算力和輕量化的機(jī)器視覺(jué)解決方案。該方案融合了先進(jìn)的處理能力與邊緣計(jì)算優(yōu)勢(shì)，采用了多種高效的視覺(jué)處理算法，如目標(biāo)檢測(cè)、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、圖像分割等。廣和通的機(jī)器視覺(jué)解決方案還支持藍(lán)牙、Wi-Fi等多種無(wú)線通信連接方式，在高端智能影像終端、工業(yè)視覺(jué)終端、車(chē)載終端、機(jī)器人等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。
AI大模型作為當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)，正孕育著新的生產(chǎn)力。作為大模型應(yīng)用的重要實(shí)踐領(lǐng)域，端側(cè)AI大模型的全面落地發(fā)展，需要全產(chǎn)業(yè)鏈的共同努力。這包括芯片算力的增強(qiáng)、模型的優(yōu)化、軟件廠商的適配以及終端廠商的落地應(yīng)用。廣和通正積極整合產(chǎn)業(yè)上下游資源，為行業(yè)提供融合通信、算力、AI算法、AI引擎、模型等能力的端側(cè)AI解決方案，加速AI技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用，推動(dòng)終端設(shè)備的智能化升級(jí)。
