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，成為推動智能化應(yīng)用落地的重要力量。這一趨勢得益于終端芯片計算能力的顯著提升、端側(cè)模型的不斷優(yōu)化，以及市場對于實時響應(yīng)和隱私保護需求的日益增長。端側(cè)AI的興起，不僅拉近了AI與實際應(yīng)用場景的距離，還為AI的具象化提供了全新的路徑。

端側(cè)AI的核心在于，它能夠在諸如車載智能座艙、智能除草機、機器人等終端設(shè)備上進行人工智能計算和處理。與云端大模型相比，端側(cè)大模型在資源受限的設(shè)備上運行更為高效，這需要對模型進行深度壓縮、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，提升了用戶請求的響應(yīng)速度，還強化了隱私保護，減少了數(shù)據(jù)傳輸，降低了隱私泄露的風(fēng)險。同時，它也減輕了云端服務(wù)器的計算負擔(dān)，降低了對中心化計算資源的依賴，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)慣進行定制化優(yōu)化，提供更加個性化的服務(wù)，并在無網(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)用場景日益豐富，包括智能手機、智能家居、可穿戴設(shè)備、自動駕駛汽車、工業(yè)自動化和醫(yī)療設(shè)備等。隨著AI技術(shù)的進步和芯片產(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)用場景正在實現(xiàn)并逐漸成熟。

大模型的算法優(yōu)化是推動端側(cè)AI發(fā)展的重要因素。在多個細分行業(yè)，模型的計算效率相比上一代有了顯著提升，模型參數(shù)更小，用戶體驗卻更加智能。同時，更多參數(shù)較小的大模型被開源，且AI能力日益成熟，這大大降低了大模型應(yīng)用開發(fā)者的門檻，加速了端側(cè)AI的部署。算法層級的技術(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)計的軟硬件平臺，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AI在端側(cè)的部署落地。多個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)用于機器視覺、具身智能、智能割草等場景的端側(cè)AI解決方案，滿足不同終端對算力及模型的需求。

在端側(cè)AI應(yīng)用方面，廣和通深度布局視覺與聽覺計算領(lǐng)域，推出了高算力和輕量化的機器視覺解決方案。該方案融合了先進的處理能力與邊緣計算優(yōu)勢，采用了多種高效的視覺處理算法，如目標檢測、關(guān)鍵點檢測、圖像分割等。廣和通的機器視覺解決方案還支持藍牙、Wi-Fi等多種無線通信連接方式，在高端智能影像終端、工業(yè)視覺終端、車載終端、機器人等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用場景。

AI大模型作為當前人工智能領(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、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，推動終端設(shè)備的智能化升級。