AI端侧大模型，是指在终端设备上运行的大规模人工智能模型。与传统的云端AI模型相比，端侧AI大模型具有更低的延迟、更高的隐私保护和更好的用户体验等优势。

随着智能手机、智能家居设备和物联网设备的普及，越来越多的用户希望能够在本地设备上进行实时的AI处理，而不需要将数据传输到云端进行处理。这就需要在终端设备上部署大规模的AI模型，以实现高效的推理和决策。

端侧AI大模型的发展离不开硬件和软件技术的进步。

首先，终端设备的计算能力和存储容量得到了大幅提升，使得在设备上运行复杂的AI模型成为可能。

其次，深度学习框架和编译器的发展，使得开发者能够更容易地将训练好的模型部署到终端设备上。

另外，为了解决边缘设备的能源限制问题，研究人员还提出了一系列低功耗的算法和优化方法。

端侧AI大模型在各个领域都有广泛的应用前景。

例如，在智能手机上运行的人脸识别模型可以实现快速的安全解锁功能；在智能家居设备上运行的语音识别模型可以实现与用户的自然语言交互；在自动驾驶汽车上运行的目标检测模型可以帮助车辆识别道路上的障碍物。

搭载AI端侧大模型的手机可以智能生成视频

当然，端侧AI大模型也面临着一些挑战。

首先，由于终端设备的计算能力和存储容量有限，如何将庞大的模型压缩到设备上是一个亟待解决的问题。其次，由于边缘设备的计算资源受限，如何在保证性能的同时降低能耗也是一个关键问题。此外，端侧AI大模型的安全性和隐私保护也是一个需要关注的问题。

端侧AI大模型将在各个领域发挥越来越重要的作用。通过不断的技术创新和优化，我们有理由相信，未来的智能设备将会更加强大、高效和安全。

荣耀Magic6：支持70亿参数的AI端侧大模型