在科技飛速發(fā)展的今天，人工智能已經(jīng)深刻地改變了我們的生活和工作方式。從語(yǔ)音助手到推薦系統，從自動(dòng)駕駛到智能醫療，人工智能的應用無(wú)處不在。而隨著(zhù)大模型的出現，人工智能的能力更是得到了J大的提升。然而，大模型的計算資源需求和部署成本也成為了制約其廣泛應用的瓶頸。為了解決這一問(wèn)題，大小模型端云協(xié)同技術(shù)應運而生，為人工智能的應用帶來(lái)了新的可能性。

大小模型端云協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)

（一）基于調度的協(xié)同

基于調度的協(xié)同通過(guò)在端側和云端之間合理分配任務(wù)，實(shí)現大小模型的協(xié)同工作。例如，在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，端側的小模型可以實(shí)時(shí)處理車(chē)輛周?chē)�的環(huán)境信息，進(jìn)行初步的決策和控制，而云端的大模型則可以對復雜的路況和交通情況進(jìn)行更深入的分析和優(yōu)化，為端側提供更準確的指導。通過(guò)這種方式，端云協(xié)同能夠充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，提G系統的整體性能和效率。

（二）基于反饋的協(xié)同

基于反饋的協(xié)同則是通過(guò)端側設備將用戶(hù)的行為數據和反饋信息及時(shí)發(fā)送給云端的大模型，大模型根據這些數據進(jìn)行學(xué)習和優(yōu)化，從而更好地滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。例如，在推薦系統中，端側的小模型可以根據用戶(hù)的實(shí)時(shí)行為進(jìn)行初步的推薦，同時(shí)將用戶(hù)的點(diǎn)擊、停留時(shí)間等反饋信息發(fā)送給云端的大模型。大模型根據這些反饋信息調整推薦策略，為用戶(hù)提供更準確、個(gè)性化的推薦結果。

（三）基于生成的協(xié)同

基于生成的協(xié)同是一種創(chuàng )新的方法，它通過(guò)大模型生成小模型，實(shí)現知識的遷移和共享。例如，ModelGPT是一種大模型驅動(dòng)的小模型生成框架，它能夠根據用戶(hù)的需求描述和少量數據，快速生成定制化的小模型。這些小模型可以在端側設備上運行，滿(mǎn)足用戶(hù)在特定場(chǎng)景下的應用需求。這種方法不僅提G了模型的部署效率，還能夠更好地適應不同用戶(hù)的需求和場(chǎng)景。

大小模型端云協(xié)同的應用場(chǎng)景

（一）推薦系統

在推薦系統中，大小模型端云協(xié)同可以實(shí)現更準確、實(shí)時(shí)的推薦。端側的小模型可以根據用戶(hù)的實(shí)時(shí)行為和偏好進(jìn)行初步的推薦，而云端的大模型則可以對用戶(hù)的長(cháng)期興趣和行為模式進(jìn)行深入分析，為端側提供更多面、準確的推薦建議。同時(shí)，通過(guò)端云協(xié)同，還可以實(shí)現對用戶(hù)隱私的更好保護，因為用戶(hù)的部分數據可以在端側進(jìn)行處理，無(wú)需全部上傳到云端。

（二）多模態(tài)終端智能體

多模態(tài)終端智能體是大小模型端云協(xié)同的另一個(gè)重要應用領(lǐng)域。例如，語(yǔ)音助手可以通過(guò)端側的小模型實(shí)現語(yǔ)音識別和簡(jiǎn)單的語(yǔ)義理解，而云端的大模型則可以對復雜的語(yǔ)義和上下文進(jìn)行深入分析，為用戶(hù)提供個(gè)性化的服務(wù)和建議。此外，在圖像識別、視頻分析等多模態(tài)應用中，端云協(xié)同也能夠充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，提G系統的性能和效率。

（三）自動(dòng)駕駛

自動(dòng)駕駛是人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)應用之一，大小模型端云協(xié)同在其中也發(fā)揮著(zhù)重要作用。端側的小模型可以實(shí)時(shí)處理車(chē)輛周?chē)�的環(huán)境信息，進(jìn)行快速的決策和控制，而云端的大模型則可以對復雜的路況和交通情況進(jìn)行全局的規劃和優(yōu)化。通過(guò)端云協(xié)同，自動(dòng)駕駛系統能夠更好地應對各種復雜路況和突發(fā)情況，提G行駛的安全性和可靠性。

大小模型端云協(xié)同的優(yōu)勢

（一）提高系統性能和效率

通過(guò)端云協(xié)同，大小模型可以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，實(shí)現資源的優(yōu)化配置。端側的小模型能夠快速響應用戶(hù)的請求，處理實(shí)時(shí)數據，而云端的大模型則可以對復雜任務(wù)進(jìn)行深入分析和優(yōu)化。這種協(xié)同工作方式能夠提G系統的整體性能和效率，為用戶(hù)提供更出色的服務(wù)體驗。

（二）降低部署成本和資源消耗

大模型的訓練和推理需要大量的計算資源和能源支持，而端云協(xié)同可以通過(guò)在端側部署小模型，減少云端的計算負擔，從而降低部署成本和資源消耗。同時(shí)，端側的小模型還可以在本地處理用戶(hù)數據，減少數據傳輸的帶寬需求，進(jìn)一步降低系統的資源消耗。

（三）增強隱私保護和數據安全

在端云協(xié)同的架構下，用戶(hù)的部分數據可以在端側進(jìn)行處理，無(wú)需全部上傳到云端。這有助于保護用戶(hù)的隱私和數據安全，減少數據泄露的風(fēng)險。同時(shí)，端側的小模型可以對數據進(jìn)行初步的處理和加密，進(jìn)一步提G數據的安全性。

大小模型端云協(xié)同的挑戰與展望

盡管大小模型端云協(xié)同技術(shù)具有諸多優(yōu)勢，但在實(shí)際應用中也面臨著(zhù)一些挑戰。例如，端側設備的計算能力和存儲資源有限，如何在端側部署G效的小模型是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。此外，端云之間的通信延遲和帶寬限制也可能影響系統的性能和用戶(hù)體驗。同時(shí)，如何確保端云協(xié)同的安全性和可靠性，防止數據泄露和攻擊，也是需要解決的重要問(wèn)題。

未來(lái)，隨著(zhù)技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng )新，大小模型端云協(xié)同有望在更多領(lǐng)域得到應用和推廣。例如，在智能醫療、智能教育、智能家居等領(lǐng)域，端云協(xié)同可以為用戶(hù)提供更個(gè)性化、智能化的服務(wù)。同時(shí)，隨著(zhù)硬件技術(shù)的不斷進(jìn)步，端側設備的計算能力和存儲資源將得到進(jìn)一步提升，為大小模型端云協(xié)同的應用提供更好的支持。

總之，大小模型端云協(xié)同技術(shù)作為一種新興的人工智能架構，將大模型的認知計算能力和小模型的實(shí)時(shí)感知能力相結合，為人工智能的應用帶來(lái)了新的機遇和挑戰。我們有理由相信，在不久的將來(lái)，大小模型端云協(xié)同將成為人工智能領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，為人機交互帶來(lái)更加美好的未來(lái)。

附件：2025大小模型端云協(xié)同賦能人機交互報告-協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù),應用場(chǎng)景及優(yōu)勢,挑戰與展望