端侧 AI：在移动设备上运行智能的艺术

把 AI 模型放到端侧（手机、平板、专用硬件）运行，意味着更低的延迟、更好的隐私与离线可用性。但端侧的资源约束，也让它成为一门关于取舍的艺术。

为什么要上端侧

• 延迟：本地推理省去了网络往返，交互更即时。
• 隐私：敏感数据无需离开设备，天然契合合规要求。
• 可用性：在弱网或无网环境下依然能工作。

绕不开的约束

端侧的算力、内存与功耗都远不及云端。一个在服务器上轻松运行的模型，搬到手机上可能既跑不动、又耗电。我们通常通过量化、蒸馏与结构裁剪，把模型压缩到适配端侧的体量，并在精度与体积之间反复权衡。

端云协同往往是最优解

并非所有任务都适合纯端侧。我们更倾向于「端云协同」：把对延迟与隐私敏感的部分放在端侧，把需要更大模型与更新知识的部分留给云端，由系统根据网络与场景动态调度。

好的端侧 AI，是让用户感觉不到它在何处运行。