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。從語音助手到推薦系統(tǒng)，從自動駕駛到智能醫(yī)療，人工智能的應(yīng)用無處不在。而隨著大模型的出現(xiàn)，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(yīng)用的瓶頸。為了解決這一問題，大小模型端云協(xié)同技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，為人工智能的應(yīng)用帶來了新的可能性。

大小模型端云協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)

（一）基于調(diào)度的協(xié)同

基于調(diào)度的協(xié)同通過在端側(cè)和云端之間合理分配任務(wù)，實(shí)現(xiàn)大小模型的協(xié)同工作。例如，在自動駕駛場景中，端側(cè)的小模型可以實(shí)時處理車輛周圍的環(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(fù)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(cè)提供更準(zhǔn)確的指導(dǎo)。通過這種方式，端云協(xié)同能夠充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，提G系統(tǒng)的整體性能和效率。

（二）基于反饋的協(xié)同

基于反饋的協(xié)同則是通過端側(cè)設(shè)備將用戶的行為數(shù)據(jù)和反饋信息及時發(fā)送給云端的大模型，大模型根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和優(yōu)化，從而更好地滿足用戶的需求。例如，在推薦系統(tǒng)中，端側(cè)的小模型可以根據(jù)用戶的實(shí)時行為進(jìn)行初步的推薦，同時將用戶的點(diǎn)擊、停留時間等反饋信息發(fā)送給云端的大模型。大模型根據(jù)這些反饋信息調(diào)整推薦策略，為用戶提供更準(zhǔn)確、個性化的推薦結(jié)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，它通過大模型生成小模型，實(shí)現(xiàn)知識的遷移和共享。例如，ModelGPT是一種大模型驅(qū)動的小模型生成框架，它能夠根據(jù)用戶的需求描述和少量數(shù)據(jù)，快速生成定制化的小模型。這些小模型可以在端側(cè)設(shè)備上運(yùn)行，滿足用戶在特定場景下的應(yīng)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(yīng)不同用戶的需求和場景。

大小模型端云協(xié)同的應(yīng)用場景

（一）推薦系統(tǒng)

在推薦系統(tǒng)中，大小模型端云協(xié)同可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、實(shí)時的推薦。端側(cè)的小模型可以根據(jù)用戶的實(shí)時行為和偏好進(jìn)行初步的推薦，而云端的大模型則可以對用戶的長期興趣和行為模式進(jìn)行深入分析，為端側(cè)提供更多面、準(zhǔn)確的推薦建議。同時，通過端云協(xié)同，還可以實(shí)現(xiàn)對用戶隱私的更好保護(hù)，因?yàn)橛脩舻牟糠謹(jǐn)?shù)據(jù)可以在端側(cè)進(jìn)行處理，無需全部上傳到云端。

（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)同的另一個重要應(yīng)用領(lǐng)域。例如，語音助手可以通過端側(cè)的小模型實(shí)現(xiàn)語音識別和簡單的語義理解，而云端的大模型則可以對復(fù)雜的語義和上下文進(jìn)行深入分析，為用戶提供個性化的服務(wù)和建議。此外，在圖像識別、視頻分析等多模態(tài)應(yīng)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(tǒng)的性能和效率。

（三）自動駕駛

自動駕駛是人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)應(yīng)用之一，大小模型端云協(xié)同在其中也發(fā)揮著重要作用。端側(cè)的小模型可以實(shí)時處理車輛周圍的環(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(fù)雜的路況和交通情況進(jìn)行全局的規(guī)劃和優(yōu)化。通過端云協(xié)同，自動駕駛系統(tǒng)能夠更好地應(yīng)對各種復(fù)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(tǒng)性能和效率

通過端云協(xié)同，大小模型可以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。端側(cè)的小模型能夠快速響應(yīng)用戶的請求，處理實(shí)時數(shù)據(jù)，而云端的大模型則可以對復(fù)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(tǒng)的整體性能和效率，為用戶提供更出色的服務(wù)體驗(yàn)。

（二）降低部署成本和資源消耗

大模型的訓(xùn)練和推理需要大量的計算資源和能源支持，而端云協(xié)同可以通過在端側(cè)部署小模型，減少云端的計算負(fù)擔(dān)，從而降低部署成本和資源消耗。同時，端側(cè)的小模型還可以在本地處理用戶數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸�寬需求，進(jìn)一步降低系統(tǒng)的資源消耗。

（三）增強(qiáng)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全

在端云協(xié)同的架構(gòu)下，用戶的部分?jǐn)?shù)據(jù)可以在端側(cè)進(jìn)行處理，無需全部上傳到云端。這有助于保護(hù)用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全，減少數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。同時，端側(cè)的小模型可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的處理和加密，進(jìn)一步提G數(shù)據(jù)的安全性。

大小模型端云協(xié)同的挑戰(zhàn)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(yīng)用中也面臨著一些挑戰(zhàn)。例如，端側(cè)設(shè)備的計算能力和存儲資源有限，如何在端側(cè)部署G效的小模型是一個關(guān)鍵問題。此外，端云之間的通信延遲和帶寬限制也可能影響系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)。同時，如何確保端云協(xié)同的安全性和可靠性，防止數(shù)據(jù)泄露和攻擊，也是需要解決的重要問題。

未來，隨著技術(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(yīng)用和推廣。例如，在智能醫(yī)療、智能教育、智能家居等領(lǐng)域，端云協(xié)同可以為用戶提供更個性化、智能化的服務(wù)。同時，隨著硬件技術(shù)的不斷進(jìn)步，端側(cè)設(shè)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(yīng)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(gòu)，將大模型的認(rèn)知計算能力和小模型的實(shí)時感知能力相結(jié)合，為人工智能的應(yīng)用帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。我們有理由相信，在不久的將來，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(jī)交互帶來更加美好的未來。

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