行业领域

新一代信息技术产业,人工智能

需求背景

近年来，随着智能设备和物联网的发展，边缘计算在智能制造、安防监控、自动驾驶、智慧医疗等领域的应用日益广泛。传统的计算机视觉模型往往依赖后端大型服务器或云端算力进行计算，导致数据传输延迟、带宽消耗大，并存在数据隐私安全问题。而边缘视觉大模型可以在端侧设备上直接处理图像、视频数据，实现高效、低延迟的智能分析，提升实时性和隐私保护能力。

目前，边缘设备的计算资源有限，现有大规模视觉模型难以直接部署在边缘侧。因此，如何在保持高精度的同时，实现轻量化、低功耗、可扩展的边缘视觉大模型，成为当前亟待解决的技术难题。

需解决的主要技术难题

1、大模型高效剪枝与稀疏化：研究基于结构化剪枝、权重稀疏化、神经架构搜索等技术，在保证模型精度的前提下，优化网络结构，提高计算效率，并降低存储需求，使大模型适配边缘计算环境。

2、异构计算架构的优化与调度：针对边缘设备的多种硬件架构（CPU、GPU、NPU、FPGA等），优化计算图，结合高效推理引擎，实现跨硬件的高效任务分配，提高计算吞吐量，降低推理延迟。

3、边缘智能的自适应蒸馏与动态量化，采用知识蒸馏与分层蒸馏技术，在边缘端自适应调整模型复杂度。结合动态量化与混合精度计算，在不同任务负载下动态调整计算精度，实现计算效率与准确率的平衡。

4、联邦学习与边缘自训练机制：研究基于联邦学习和无监督自训练的方法，使边缘设备能够在本地数据上进行增量更新，并通过联邦优化方法聚合多个边缘设备的训练成果，提高泛化能力，降低云端依赖，同时保证数据隐私安全。

5、跨模态感知与多任务融合推理：在边缘计算环境中，实现多模态融合（视觉、语音、传感数据）以及多任务学习，通过高效特征共享与任务自适应注意力机制，提高计算资源利用率，增强模型在复杂环境下的泛化能力。

6、超低功耗神经网络推理与能效优化：结合神经架构搜索和深度压缩技术，针对边缘AI芯片进行指令级优化、缓存复用、低比特量化，实现低功耗高效推理，优化端侧计算能耗。

        7、实时自适应视觉模型与可解释性人工智能：研究边缘侧实时自适应视觉模型，采用小样本学习与在线自适应调整，使模型能在不断变化的环境中自适应调整，提高检测与分类的鲁棒性。同时，集成可解释性人工智能技术，使模型的决策过程可理解、可调试。

期望实现的主要技术目标

        1、轻量化与高效推理：采用模型剪枝、稀疏化、量化、知识蒸馏等优化策略，在保持模型精度的同时，降低计算复杂度，使大模型能够在边缘设备上高效运行，减少存储和计算资源的占用。

2、异构计算支持：适配不同类型的边缘计算硬件，包括CPU、GPU、NPU、FPGA等，优化计算图和任务调度，实现跨硬件的高效推理，充分利用端侧设备的计算能力。

3、低功耗优化：结合低比特量化、缓存复用、指令级优化等方法，降低计算功耗，提高能效比，使模型能够在低功耗边缘设备上长期稳定运行。

4、 实时响应能力：通过优化神经网络结构、改进推理引擎、减少计算延迟，实现边缘视觉大模型的实时处理能力，满足工业、安防、自动驾驶等场景的高实时性要求。

5、自适应学习与增量更新：具备边缘设备上的在线学习能力，支持小样本学习、无监督自训练以及联邦学习，使模型能够适应不同环境的动态变化，无需频繁依赖云端更新。

        6、多模态融合与智能感知：在边缘侧实现视觉、语音、传感器数据等多模态信息的高效融合，增强模型的环境感知能力，提高在复杂场景下的鲁棒性和泛化能力。

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