人工智能技术的进步带动了，大模型领域内端到端、云端的协同工作正加快步伐，成为新的焦点。这反映出对计算资源的优化以及智能场景实施效率的提升，这些都是值得深入研究的新趋势。
端侧提供的一站式解决方案极为关键。在工业生产线的实际应用中，小型监控设备等嵌入式设备便属于端侧类别。这种模式使得这些设备能够利用大型模型，增强数据处理能力。同时，对于资源有限的端设备来说，这种方法也有实际益处，它简化了配置流程，使得小设备能够便捷地融入大型模型的功能。
这种综合解决方案同样存在难题。比如在家用智能设备领域，各种设备在端侧解决方案的兼容性上存在差异。若想实现理想的一站式服务，必须解决因设备差异引起的种种不便，并确立一套统一的标准。
边缘AI的两方面看发展
在一些网络覆盖广但基站处理能力不足的地区，确保连接与计算问题得到妥善解决至关重要。只有这样，我们才能具备大模型调度和计算推理的能力，这就像桥梁连接道路两端一样。
在应用场景上，这种碎片化以及难以实现规模化的发展限制较为明显。以新兴的小型智能停车场管理为例，每个停车场的具体需求各异，难以形成统一的标准进行大规模推广。然而，通过复用智能边缘架构，可以扩大部署的覆盖面，例如，在不同规模的小区停车场进行架构的复用尝试。
AI Agent与大模型的连接
加强AI代理与大模型的连接有许多优势。在医疗物联网的应用中，若将医疗设备视为AI代理，与大模型相连可以显著提升医疗影像分析的精确度。
确保计算任务在端边云协同中安全执行是一大挑战。以金融交易数据处理为例，其数据安全需求极为严格。若要实现端边云协同，必须既要确保分析效率，又要防范数据泄露的风险。
一站式边缘智能解决方案优势
一方面，对于早已积累丰富AI模型资源的企业来说，技术优势尤为明显。若一家科技公司拥有众多视觉识别模型资源，依托通用边缘AI架构，它们可以将这些资源迁移至端侧设备，从而开辟新的业务领域，例如开发移动端的视觉识别应用程序。
另一方面，这一方案为众多企业布局人工智能提供了机遇。特别是对那些传统制造业公司来说，它可以帮助他们以较低的成本将人工智能技术应用于生产线上。
端智能落地的挑战
在实际应用中，多平台整合是一项艰巨的任务。以智能安防为例，不同品牌摄像头之间的兼容性就遇到了跨平台难题。同时，多个软件开发工具包（SDK）的适配工作同样不易，尤其是在手游开发需要适配多个平台时，不同平台SDK之间的差异使得适配成本大大上升。
设备身份的多重管理以及多种模型的配合工作，也构成了不小的难题。在智能设备的大规模仓储物流管理中，众多设备身份的协调工作对系统的承受能力提出了考验；同时，不同的仓储任务还需不同模型相互协作，这也对系统提出了挑战。
智能决策器的界定任务
在确定计算任务应采用本地、边缘还是云端AI模型时，这一点极为关键。以智能交通系统中的车辆监控为例，若车辆自身的本地模型能迅速处理简单的故障预警，那么就无需依赖云端模型。
边缘大型模型网关与主流厂商的标准接口相匹配，其价值显著。在智能办公设备的新兴领域，通过使用这些适配接口，可以简化开发过程。这样做有助于加快设备智能化进程，同时增强产品的市场竞争力。
中小型企业由于资金和技术能力有限，面临如何高效运用端边云协同技术来推进AI应用布局的问题。期待大家在评论区分享见解，同时也欢迎点赞和转发这篇文章。
