随着人工智能技术的迅猛发展，端侧AI正逐渐崭露头角，成为推动智能化应用落地的重要力量。这一趋势得益于终端芯片计算能力的显著提升、端侧模型的不断优化，以及市场对于实时响应和隐私保护需求的日益增长。端侧AI的兴起，不仅拉近了AI与实际应用场景的距离，还为AI的具象化提供了全新的路径。
端侧AI的核心在于，它能够在诸如车载智能座舱、智能除草机、机器人等终端设备上进行人工智能计算和处理。与云端大模型相比，端侧大模型在资源受限的设备上运行更为高效，这需要对模型进行深度压缩、推理加速和能耗优化。目前，轻量化模型技术，如模型剪枝、知识蒸馏和量化等，已广泛应用于端侧AI模型的优化中，以实现最佳的轻量化效果。端侧AI的部署，不仅降低了延迟，提升了用户请求的响应速度，还强化了隐私保护，减少了数据传输，降低了隐私泄露的风险。同时，它也减轻了云端服务器的计算负担，降低了对中心化计算资源的依赖，从而降低了成本。端侧AI还能根据用户的设备和使用习惯进行定制化优化，提供更加个性化的服务，并在无网络连接的情况下也能正常使用，提高了应用的可用性和灵活性。
端侧AI的应用场景日益丰富，包括智能手机、智能家居、可穿戴设备、自动驾驶汽车、工业自动化和医疗设备等。随着AI技术的进步和芯片产业的蓬勃发展，端侧AI的挑战正在被逐步克服，更多的应用场景正在实现并逐渐成熟。
大模型的算法优化是推动端侧AI发展的重要因素。在多个细分行业，模型的计算效率相比上一代有了显著提升，模型参数更小，用户体验却更加智能。同时，更多参数较小的大模型被开源，且AI能力日益成熟，这大大降低了大模型应用开发者的门槛，加速了端侧AI的部署。算法层级的技术，包括模型量化、剪枝、蒸馏等模型压缩算法，以及专为端侧部署设计的软硬件平台，都在快速发展，使得大模型在端侧设备的部署变得更加高效。
在产业链方面，端侧AI芯片厂商、中游模组及软件厂商、下游终端厂商正积极合作，推动AI在端侧的部署落地。多个芯片厂商已推出最新处理器，支持终端侧多模态生成式AI，并完成了多款大模型的适配。广和通作为AIoT产业的积极参与者，持续为行业提供模组及解决方案，并积极探索端侧AI相关技术。目前，广和通已推出多款可应用于机器视觉、具身智能、智能割草等场景的端侧AI解决方案，满足不同终端对算力及模型的需求。
在端侧AI应用方面，广和通深度布局视觉与听觉计算领域，推出了高算力和轻量化的机器视觉解决方案。该方案融合了先进的处理能力与边缘计算优势，采用了多种高效的视觉处理算法，如目标检测、关键点检测、图像分割等。广和通的机器视觉解决方案还支持蓝牙、Wi-Fi等多种无线通信连接方式，在高端智能影像终端、工业视觉终端、车载终端、机器人等领域具有广泛的应用场景。
AI大模型作为当前人工智能领域的核心技术，正孕育着新的生产力。作为大模型应用的重要实践领域，端侧AI大模型的全面落地发展，需要全产业链的共同努力。这包括芯片算力的增强、模型的优化、软件厂商的适配以及终端厂商的落地应用。广和通正积极整合产业上下游资源，为行业提供融合通信、算力、AI算法、AI引擎、模型等能力的端侧AI解决方案，加速AI技术的商业化应用，推动终端设备的智能化升级。
