安谋科技：端侧AI应用的机遇与挑战

主要观点总结

安谋科技产品总监鲍敏祺在中国硬科技产业链创新趋势峰会上详细介绍了端侧AI应用的现状、机遇与挑战。端侧AI的兴起带来了技术突破，并在用户体验、数据隐私和安全性等方面产生了深远影响。NPU（神经网络处理单元）在提升终端算力方面扮演着重要角色。随着生成式人工智能（AIGC）和大模型技术的快速发展，端侧AI在多个领域展现出广阔的应用前景。

关键观点总结

关键观点1: 端侧AI的崛起和NPU的战略地位

端侧AI应用的现状及其重要性，NPU在提升终端算力方面的作用，以及其在多模态任务中的性能提升。

关键观点2: 端侧AI的核心挑战：算力与带宽的平衡

端侧AI面临的技术和资源限制，特别是带宽和算力的平衡，以及在设计端侧NPU时需要考虑的性能和功耗之间的权衡。

关键观点3: 端侧大模型的发展趋势：多模态与个性化应用

端侧大模型的发展主要集中在语言模型和文生图模型，未来扩展到多模态领域，以及个性化能力在未来端侧AI中的重要性。

关键观点4: 端侧AI的技术挑战与行业机遇

端侧AI面临的技术挑战，如存储带宽、功耗和生态系统的问题，以及行业机遇，如可穿戴设备和智能体的潜力。

文章预览

芝能智芯出品 在中国硬科技产业链创新趋势峰会上，安谋科技产品总监鲍敏祺详细介绍了端侧AI应用的现状、机遇与挑战，特别强调了NPU （神经网络处理单元） 在提升终端算力方面的重要作用。 随着生成式人工智能 （AIGC） 和大模型技术的快速发展，AI技术正从云端向终端设备延伸，为智能手机、PC、汽车等设备带来了新的应用场景。 端侧AI的兴起不仅带来了技术突破，还在用户体验、数据隐私和安全性等方面产生了深远影响。 Part 1 端侧AI的崛起： NPU的战略地位 AI计算主要依赖于云端，但云端计算存在延迟和数据隐私的问题。 随着NPU的广泛应用，端侧设备逐渐具备了处理AI任务的能力。 NPU是专为神经网络计算设计的加速器，与传统CPU和GPU相比，它在执行AI模型时效率更高、功耗更低，适合资源受限的设备。 鲍敏祺指出，端侧AI可以在本地处理数 ………………………………