【合作轉發】如何入局端側AI新賽道，這場端側大模型技術論壇不容錯過！

歷經 2023 年的「百模大戰」，AI 正在各行業領域沉澱、落地。科技巨頭們的比拼焦點正在從把模型越做越大，轉向端側大模型的研發與應用，併成為行業日益關注的焦點。

如果把雲端的大模型類比成無所不能的智慧，那麼端側的大模型更像是一種無所不在的智慧。對於企業來說，如何抓住端側大模型的熱潮，深入挖掘其在各行業的應用潛力，將其與自身業務緊密結合，催生新的增長動力，這不僅是一個戰略機遇，也是企業管理者需要深思熟慮的問題。

將目光投向實際生產，想要把大模型裝進算力有限的終端裝置，總會存在一些繞不開的技術難點，如何在有限的計算資源下保持模型效能？如何在電池續航能力有限的情況下降低模型執行的能耗？如何設計蒸餾、剪枝演算法為 AI 模型降本增效？

這時，舉辦一場詳細拆解端側大模型技術與應用實踐活動就顯得尤為迫切，基於此，由機器之心聯合世界人工智慧大會組委會辦公室精心策劃的「端側 AI 大模型開發與應用實踐」技術論壇，將於 10 月 26 日在上海舉辦。

拆解前沿技術

探索新的應用前景

核心議題

端側模型的壓縮與量化技術
端側推理引擎的架構和工作原理
大模型在手機端側部署落地探索
面向端側部署的多模態大模型技術
端側晶片的能效最佳化：實現更長續航與更低功耗
端側裝置中模型部署實戰
……

論壇亮點

技術研討：端側 AI 的最新技術知識、研究成果及未來發展趨勢，為實操提供理論支援；
案例驅動學習：讓參與者瞭解端側 AI 在不同場景下的應用和解決方案；
手把手實操教程：技術專家現場帶領實操，讓參會者能夠親自實踐端側 AI 模型部署技術；
互動式現場：設定 Q&A 答疑環節，幫助參會者解決在操作過程中遇到的問題。

參會收穫

專家們準備了豐富的實際用例，從晶片、軟體棧到手機、智慧終端，分享端側大模型在各行各業中的「實戰經驗」。
瞭解技術發展的方向趨勢，探索新的業務模式和應用場景，推動產品和服務的創新，滿足市場和客戶的新需求。
不僅能系統學到最新的關鍵技術，還將在理論中進行實操，在實踐中鞏固學習成果。

這不僅能夠幫助企業培養和儲備相關領域的專業人才，更能擴充套件軟體工程師們的技能集，從而能夠處理更廣泛的專案，在產品設計和服務創新上取得先機！

適合參會人群

無論你是什麼職業背景，只要你對人工智慧及端側 AI 感興趣，本次論壇都是為你量身打造的。

職場人士

無論你是研發工程師、專案經理、產品經理或者技術開發者，掌握端側 AI 的相關技術知識和應用能力，提升你的技術水平，將幫助你在職場上更具有競爭力。

企業家

無論是手機、智慧穿戴、智慧座艙、安防、智慧家居或者智慧終端行業，都在逐步部署端側 AI。透過這場論壇，你將更好地瞭解端側 AI 如何賦能企業，幫助貴公司在轉型過程中做出更具前瞻性的決策。

研究員 / 學生

無論你是想拓展新的研究領域，還是想提前為職場生涯累積技術知識，深入瞭解端側 AI 的技術發展趨勢及應用，這將是你未來人生路上的加分項。

主講人介紹

本次論壇嘉賓陣容強大，我們邀請到了行業內的知名專家和一線技術負責人，帶領大家一覽端側 AI 模型的技術與應用。

戴國浩

上海交通大學副教授

無問芯穹聯合創始人兼首席科學家

長期從事稀疏計算電路與系統研究，發表論文 80 餘篇，谷歌學術施引千餘次。他帶領團隊提出 FlightLLM 是全球首個 FPGA 大模型推理 IP，相比 GPU 能效提升 6 倍。曾獲 DATE’24、ASP-DAC’19 最佳論文獎，和多次會議最佳論文提名，個人曾獲 2022 WAIC 雲帆獎等榮譽。

錢晨

商湯科技執行研發總監

目前帶領團隊負責研究智慧終端，影片理解與生成等相關研究領域。在CVPR，ICCV，ECCV，PAMI等頂級期刊會議發表數十篇論文，谷歌學術引用數超過10000。組織釋出了 3D 資料集專案 OpenXDLab，包括 RenderMe-360、DNA-Rendering 和 OmniObject 3D（CVPR2023 最佳論文候選）。作為作者之一獲得中國影像圖形學學會技術發明一等獎。負責技術產品包括端側大模型 SenseChat-Lite，手機人臉識別 SenseID，手機智慧抓拍 BestMoment，增強現實平臺 SenseMARS，智慧車艙 SenseCabin 等。

賈超

面壁智慧副總裁

面壁智慧端側大模型專案負責人，主導負責面壁 CPM-C 千億大模型，面壁 MiniCPM 系列端側大模型專案研發。特別是面壁 “小鋼炮” MiniCPM 系列端側模型，包含基座模型 MiniCPM 和多模態模型 MiniCPM-V，憑藉以小博大、高效低成本的特性享譽全球。

鮑敏祺

安謀科技產品總監

負責 “周易” NPU IP 產品，致力於對接並滿足多樣化端側硬體裝置的不同 AI 計算需求。他深耕 AI 領域，擁有豐富的架構設計經驗，涵蓋了從 AI 高效能計算到 AI 高能效比設計等多個重要領域，曾帶領團隊多次實現了成功流片到順利量產的目標，顯著提升了 AI 大晶片的能效比。自加入安謀科技以來，鮑敏祺先生負責 NPU IP 產品的定義與市場推廣，並推動這些前沿技術的實際應用與落地。