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近年來，大模型在圖片、音視頻等多模態(tài)領(lǐng)域的表現(xiàn)展露出了巨大潛能，算力、數(shù)據(jù)處理與存儲需求也呈現(xiàn)指數(shù)級暴增，讓智能計(jì)算體系的結(jié)構(gòu)發(fā)生了根本性變化，邊緣計(jì)算是伴隨物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備大量出現(xiàn)而誕生的技術(shù)領(lǐng)域，其能否有效解決計(jì)算結(jié)構(gòu)變化所導(dǎo)致的問題成為業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。近期，特斯聯(lián)首席科學(xué)家楊旸博士，特斯聯(lián)高級副總裁劉斌博士接受采訪，共同探討邊緣側(cè)在大模型時(shí)代下的發(fā)展趨勢。

特斯聯(lián)首席科學(xué)家楊旸博士

特斯聯(lián)首席科學(xué)家楊旸博士在接受采訪時(shí)表示：“通信網(wǎng)絡(luò)有越來越多的數(shù)據(jù)無法上傳，很多重要的數(shù)據(jù)也被無效信息研磨，網(wǎng)絡(luò)阻塞也導(dǎo)致了越來越長的服務(wù)時(shí)延以及安全性隱患，因此，需要在本地加一層邊緣計(jì)算的節(jié)點(diǎn)，保證邊緣有智慧的單元，而無需所有數(shù)據(jù)都傳到云上處理。”他指出，當(dāng)前邊緣計(jì)算的需求十分旺盛，行業(yè)面臨的情況是用戶數(shù)量有限，但傳感器數(shù)量無限。因此，如何將這些海量數(shù)據(jù)在本地進(jìn)行處理，成為了一個(gè)亟待解決的問題。

特斯聯(lián)高級副總裁劉斌博士也進(jìn)一步解釋：“通信行業(yè)和計(jì)算行業(yè)融合的時(shí)候會遇到各種各樣實(shí)際的問題，針對這些問題我們可以分析、建模，做一些共性的研究，并進(jìn)行結(jié)合產(chǎn)業(yè)的微調(diào)，為終端用戶創(chuàng)造價(jià)值。”他強(qiáng)調(diào)了邊緣計(jì)算在解決實(shí)際問題中的重要作用。

在現(xiàn)實(shí)場景應(yīng)用中，楊旸博士表示：“我們在現(xiàn)實(shí)場景中遇到的問題并不能完全依賴大模型解決。因此，我們需要在邊緣節(jié)點(diǎn)把大模型分拆，將部分大模型的能力部署到小模型或行業(yè)模型中。”他認(rèn)為，這樣一來，就可以在邊緣節(jié)點(diǎn)處理本地?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動的模型。模型不需要很大，不需要高昂的成本來訓(xùn)練，只處理相對單一然而對用戶非常重要的數(shù)據(jù)，這就是大模型在邊緣側(cè)的應(yīng)用。

上海交通大學(xué)重慶人工智能研究院AI大模型中心副主任沈國陽博士則從另一個(gè)角度闡述了邊緣智能計(jì)算在未來的發(fā)展機(jī)遇：“諸多終端設(shè)備都需要邊緣智能計(jì)算來實(shí)現(xiàn)，比如虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備、感知設(shè)備、可穿戴設(shè)備等等，市場中也會有愈來愈多的感知設(shè)備出現(xiàn)。”他認(rèn)為，算力成本的下降也將加速邊緣側(cè)及端側(cè)大模型的出現(xiàn)。

最后，中國科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院副研究員陳琳博士介紹了特斯聯(lián)與中科院重慶研究院合作打造邊緣智能計(jì)算重慶重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的機(jī)緣：“我們的合作可謂強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合。”他表示，特斯聯(lián)與中科院重慶研究院的合作聚焦于多個(gè)方向：聯(lián)合的人才培養(yǎng)、共同解決技術(shù)“卡脖子”問題、在具身智能等方向開展聯(lián)合研究、技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化落地以及資本合作。