海量终端等待被AI重做，破局的关键到底在哪里？

智东西 作者 | 陈骏达 编辑 | 漠影 过去几年，AI的发展都集中在云端：越来越多的参数，越来越强的模型，越来越费电的算力中心。如今一个更深层的变化正在发生： AI开始明显地从云端向终端设备扩散。 机器人、自动驾驶汽车、智慧视觉设备等越来越多的终端正在拥有自己的AI能力。 这一趋势并不难理解，终端是AI抵达真实世界的关键入口：摄像头、麦克风、传感器就长在设备上，物理世界的数据由终端源源不断产生。云端的模型和算力再强，进不了终端，就无法触及真实世界。可以说， AI竞争的下一个战场， 就 在端侧 。 在这个节点上， 上海海思给出了一个鲜明的判断： 每个IoT 终端都值得被 重构成轻智能终端，成为 AI 的泛在入口 。 通过端侧AI与云 端 协同，实现小算力大智慧 。 围绕这个判断，一套从战略到执行的完整架构也随之铺开：一方面，凭借全系列的端侧芯片捕捉端侧AI产业爆发的机会；另一方面，通过HiSpark开发者生态社区，加速构建一套面向端侧AI的新一代开发者生态。 一、端侧已进入轻智能时代 一个常见的共识是：云端大模型越来越强，下一阶段AI的发展必然会走向真实的物理世界。而这过程中，必定会遇到几个硬约束。 首先是实时响应。 以典型的云端指令为例，常见的云端语音指令一发一收最快也要1000毫秒左右的通信时长，正常交互问题不大，但时延压力极大的高速决策场景根本无法容忍这样的延迟。 再者是多模态感知 ： 摄像头、麦克风、传感器就长在设备上，终端能够持续、实时地获取物理世界的数据，这是云端拿不到的。最后，考虑到 隐私 保护 与数据安全 ，数据和指令不出终端，天然规避了大量风险。 因此，云侧与