隨著人工智能技術的迅猛發展，端側AI正逐漸嶄露頭角，成為推動智能化應用落地的重要力量。這一趨勢得益于終端芯片計算能力的顯著提升、端側模型的不斷優化，以及市場對于實時響應和隱私保護需求的日益增長。端側AI的興起，不僅拉近了AI與實際應用場景的距離，還為AI的具象化提供了全新的路徑。

端側AI的核心在于，它能夠在諸如車載智能座艙、智能除草機、機器人等終端設備上進行人工智能計算和處理。與云端大模型相比，端側大模型在資源受限的設備上運行更為高效，這需要對模型進行深度壓縮、推理加速和能耗優化。目前，輕量化模型技術，如模型剪枝、知識蒸餾和量化等，已廣泛應用于端側AI模型的優化中，以實現最佳的輕量化效果。端側AI的部署，不僅降低了延遲，提升了用戶請求的響應速度，還強化了隱私保護，減少了數據傳輸，降低了隱私泄露的風險。同時，它也減輕了云端服務器的計算負擔，降低了對中心化計算資源的依賴，從而降低了成本。端側AI還能根據用戶的設備和使用習慣進行定制化優化，提供更加個性化的服務，并在無網絡連接的情況下也能正常使用，提高了應用的可用性和靈活性。

端側AI的應用場景日益豐富，包括智能手機、智能家居、可穿戴設備、自動駕駛汽車、工業自動化和醫療設備等。隨著AI技術的進步和芯片產業的蓬勃發展，端側AI的挑戰正在被逐步克服，更多的應用場景正在實現并逐漸成熟。

大模型的算法優化是推動端側AI發展的重要因素。在多個細分行業，模型的計算效率相比上一代有了顯著提升，模型參數更小，用戶體驗卻更加智能。同時，更多參數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用開發者的門檻，加速了端側AI的部署。算法層級的技術，包括模型量化、剪枝、蒸餾等模型壓縮算法，以及專為端側部署設計的軟硬件平臺，都在快速發展，使得大模型在端側設備的部署變得更加高效。

在產業鏈方面，端側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在端側的部署落地。多個芯片廠商已推出最新處理器，支持終端側多模態生成式AI，并完成了多款大模型的適配。廣和通作為AIoT產業的積極參與者，持續為行業提供模組及解決方案，并積極探索端側AI相關技術。目前，廣和通已推出多款可應用于機器視覺、具身智能、智能割草等場景的端側AI解決方案，滿足不同終端對算力及模型的需求。

在端側AI應用方面，廣和通深度布局視覺與聽覺計算領域，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勢，采用了多種高效的視覺處理算法，如目標檢測、關鍵點檢測、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、工業視覺終端、車載終端、機器人等領域具有廣泛的應用場景。

AI大模型作為當前人工智能領域的核心技術，正孕育著新的生產力。作為大模型應用的重要實踐領域，端側AI大模型的全面落地發展，需要全產業鏈的共同努力。這包括芯片算力的增強、模型的優化、軟件廠商的適配以及終端廠商的落地應用。廣和通正積極整合產業上下游資源，為行業提供融合通信、算力、AI算法、AI引擎、模型等能力的端側AI解決方案，加速AI技術的商業化應用，推動終端設備的智能化升級。