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AI大模型端側(cè)部署正當時:移遠端側(cè)AI大模型解決方案,激活場景智能新范式

移遠通信 ? 2025-03-26 19:05 ? 次閱讀
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AI技術飛速發(fā)展的當下,AI大模型的應用正從云端向端側(cè)加速滲透。


作為全球領先的物聯(lián)網(wǎng)整體解決方案供應商,移遠通信憑借深厚的技術積累與前瞻性的戰(zhàn)略布局,在AI大模型端側(cè)部署的賽道上率先發(fā)力,其端側(cè)AI大模型解決方案備受矚目,為AI設備的革新注入了澎湃動力。


萬億級市場藍海顯現(xiàn),端側(cè)AI大模型加速落地


近年來,端側(cè)AI市場呈現(xiàn)出驚人的增長態(tài)勢。據(jù)頭豹研究院發(fā)布的《2024 年中國端側(cè) AI 場景應用分析:智能終端與邊緣計算的融合創(chuàng)新》報告預測,2023年中國端側(cè) AI 市場規(guī)模達1,939億元,預計2028年將增至19,071億元,年均復合增長率高達58%。


從千億級邁向萬億級,這一數(shù)據(jù)背后,是端側(cè)設備對智能化、實時性需求的爆發(fā)式增長。然而,端側(cè)AI的崛起并非偶然。通過將AI大模型部署在端側(cè),不僅解決了云端部署在網(wǎng)絡延遲、隱私安全、算力成本等方面的問題,更釋放了設備端的算力潛力,為AI應用的深度拓展提供了可能。


在應用方面,端側(cè)AI大模型的落地速度遠超預期。在CES 2025上,AI PC、AI手機、AI眼鏡、AI智能家電等一系列具備AI能力的終端設備紛紛亮相,充分展示了端側(cè)AI的無限可能。



三大核心驅(qū)動力, 端側(cè)AI部署正當時


當前,端側(cè)AI的部署正以前所未有的速度推進。這背后離不開以下三大核心驅(qū)動力的支撐。



端側(cè)AI算力的提升。面向端側(cè)AI應用,移遠通信打造了豐富的AI算力模組,其中,SG885G基于高通QCS8550平臺開發(fā),AI綜合算力高達48 TOPS,能夠輕松滿足復雜模型本地化推理的算力需求。


AI模型小型化發(fā)展。DeepSeek的出現(xiàn),以及量化和蒸餾技術的應用,推動了AI模型的小型化發(fā)展?,F(xiàn)階段,3B或4B參數(shù)級別的AI模型已等效于之前的7B參數(shù)AI模型,這使得小算力芯片、小容量存儲以及小BOM設計就能實現(xiàn)高性能的端側(cè)AI方案。


客戶需求的拉動。AI大模型的端側(cè)部署方式具備諸多優(yōu)勢,不僅確保了終端設備的實時響應和隱私安全,還能在無網(wǎng)環(huán)境下保持穩(wěn)定運行,同時顯著降低推理成本,這極大地激發(fā)了客戶在端側(cè)部署AI的積極性。



移遠端側(cè)大模型解決方案:技術三角重構(gòu)智能邏輯


在AI大模型領域,移遠通信率先布局,于2024年8月份便推出了AI大模型解決方案,為AI大模型技術在端側(cè)的落地做好了充分準備。


移遠通信端側(cè)AI大模型解決方案以“LLM(大語言模型)+ RAG(檢索增強生成)+ Agent(智能體)”技術三角為核心,通過對AI模型的深度優(yōu)化與增強,重新定義了 AI 端側(cè)設備的智能化邏輯。


該方案基于移遠高算力AI模組SG885G-WF,其48 TOPS的AI綜合算力可為方案功能的實現(xiàn)提供充足的算力支持。同時,方案在全語音鏈路上實現(xiàn)了無縫銜接與高效運行,從KWS語音喚醒到VAD人聲檢測,再到ASR語音識別,最后通過TTS語音播報,能夠為用戶帶來更自然的語音交互以及更加個性化的服務體驗。


得益于移遠通信全方位的工程能力,其端側(cè)AI大模型解決方案可廣泛應用于機器人、醫(yī)療診斷、教育學習機、智能座艙、智能客服、智能點單機、PDA、對講機、陪伴玩具、智能網(wǎng)關、廣告機等眾多場景。


日前,移遠通信聯(lián)合德壹發(fā)布的AI具身理療機器人,便是基于其端側(cè)AI大模型解決方案打造的。該機器人在無需理療師介入、無網(wǎng)絡連接的環(huán)境下,能夠快速且準確地理解用戶指令和意圖,高效完成通用聊天、醫(yī)療領域RAG問答、指令控制等任務,充分展現(xiàn)了移遠端側(cè)AI大模型解決方案的實用價值。


AI大模型端側(cè)部署的時代已全面開啟。接下來,移遠通信將持續(xù)深化AI算力平臺迭代,推出具備更高算力的AI模組,將 AI 大模型的能力拓展至更多的端側(cè)場景,為推動端側(cè)AI技術的發(fā)展和應用貢獻更多力量。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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