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🚀前言

无所不能的 ChatGPT，使人们对大语育模型的通用能力有了全新认识。

🚀一、人人都有大模型

随着大模型应用日益普及并深入各行各业，如何让大、中、小型机构乃至家庭与个人都能高效使用甚至自主部署大模型，已成为关键问题。端侧大模型（即部署并运行于终端设备的大模型）正是应对这一挑战的重要方向。随着大模型技术及硬件性能的快速提升，在终端设备本地运行大模型已成为可能。

传统大模型因规模庞大、算力需求高，通常部署在云端或数据中心服务器中。然而，随着应用规模扩大，云端推理成本随日活用户数及使用频次急剧上升，网络延迟、数据安全与隐私保护等问题也逐渐凸显，限制了大模型的规模化推广。因此，将大模型部署至终端设备——如智能驾驶电动汽车、物联网设备、智能手机、平板电脑、个人计算机、机器人、智能家居、可穿戴设备及医疗健康终端等，展现出广阔的应用前景，并迅速成为行业热点。

实现端侧大模型的关键，在于提升终端芯片的算力以支持复杂机器学习任务，同时依赖轻量化模型技术，使大模型能够在资源受限的设备中高效运行。目前主流的轻量化技术包括模型量化、剪枝、知识蒸馏和参数共享等。这些方法通过减少参数量、优化结构等方式降低模型复杂度和计算开销，同时尽可能保留原模型的性能：

• 模型量化：将高精度参数（如浮点数）转换为低精度格式（如整型），以减少存储占用并提升计算效率；
• 模型剪枝：识别并移除对模型输出贡献较小的参数或连接，实现模型压缩与推理加速；
• 知识蒸馏：将大型“教师模型”的知识迁移到轻量“学生模型”中，通过模仿输出提升小模型性能；
• 参数共享：在神经网络不同层或神经元间复用相同参数，减少冗余并保持模型能力。

尽管轻量化可能带来轻微的性能损失，但它使大模型得以有效部署于终端设备，是一种合理的权衡策略。

看好端侧大模型的发展，多家科技巨头已积极布局。具备芯片与模型技术双重能力的公司推出了端侧AI全栈解决方案，如谷歌的 TensorFlow Lite 框架与 Edge TPU 芯片、苹果结合 Core ML 框架与 A 系列芯片的平台，以及微软通过 ONNX 框架与高通骁龙芯片实现的跨平台方案。

芯片企业也纷纷推出支持端侧AI的处理器，如高通骁龙AI引擎、AMD 锐龙AI 300系列移动处理器及9000系列桌面处理器、华为达芬架构NPU等，这些芯片支持终端设备本地独立执行图像识别、语音处理等复杂AI任务，减少对云端的依赖。

同时，开发大模型的科技公司相继发布轻量化模型，例如谷歌的MobileBERT参数量仅原版BERT的1/4，商汤与阿里发布的端侧大模型也仅18亿参数，均可在移动设备中高效运行。

作为全球最大的智能终端生产基地，中国在端侧大模型的应用方面具有显著优势与广阔前景。未来，每个人都将在各类终端设备上使用属于自己本地的、高效且安全的大模型。