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随着大模型行业的开源化和成本降低的趋势愈发明显，人工智能（AI）在终端设备上的应用再次成为市场热议的话题。在最近举办的人工智能终端产业发展研讨会上，中国工程院院士邬贺铨提到，云边端协同的大模型落地正在推动AI终端应用向前发展。作为用户端承载大模型部署的关键设备，AI终端不仅会加速智能化升级，还能自我进化，从而带动万亿级别的产业发展。

AI终端进入新纪元

回顾过去四十年通信设备的发展历程，从3G开始，手机就从传统功能机迈向了智能机时代。到了5G、6G时代，通信技术已经进入了一个以AI为核心的全新阶段，各种带有AI功能的设备如AI手机、AI电脑等正逐渐普及。邬贺铨院士表示，这一切离不开大模型的实际应用。

大模型如何塑造AI终端

具体来说，云端大模型主要处理复杂的全局任务，例如模型训练以及跨边缘节点的数据整合与优化工作；边缘大模型专注于实时推理和局部决策，并将重要数据反馈给云端；而终端侧的大模型则凭借其小巧灵活的特点，快速响应用户的即时需求，并筛选部分数据上传至边缘或云端。

“当通信设备向AI设备转型时，其内部结构也随之发生变化。虽然底层硬件没有太多改变，但计算单元已经从单一的CPU发展成了包含CPU+GPU/NPU等多种类型的混合单元。”邬贺铨提到，“此外，存储性能也显著提升，高端手机现在可以配备高达24GB的显存和1TB的存储容量。”

操作系统的变革

大模型的应用也让操作系统发生了巨大变化。它不仅要支持不同的计算框架，还需要合理分配计算资源并共享多个模型。这样的操作系统不仅能运行单一模型，还能管理多种智能体。未来，用户只需对着AI手机说一声“帮我买杯咖啡”，它便会根据你的习惯自动完成一系列操作，比如打开美团选择瑞幸咖啡下单，并通过微信或支付宝付款。而在工业场景中，工人只需发出指令，工业智能体便能依据学习到的习惯动作自动启动机器。

AI终端的七大应用特性

与传统智能设备相比，AI终端具有主动感知、多模态交互、智能化服务以及自主学习进化等四大核心能力，能够实现从感知到服务的全过程智能化升级。AI终端的形式也更加多样，无论是手机、电脑还是智能眼镜，甚至是机器人、自动驾驶汽车等都可以成为AI终端的一部分。

人机交互方式也在发生变化，从早期的图形界面转向语音界面，并最终进化为智能体界面，允许用户通过语音、触摸、手势等多种方式进行互动。应用程序的角色也将转变为后台支持工具，而非独立存在的实体。

内容呈现形式趋向多样化，用户提出问题时使用自然语言，而得到的答案可能是文字、图表甚至视频等形式。此外，内容生产方式也从单纯的搜索转变为用户自主创作，使得内容更具个性化。

通信连接方式变得更加灵活，支持多点连接和多种通信协议，还能够在离线状态下正常工作。最后，AI终端的服务范围覆盖了个人和企业两端，朝着更加无缝集成的方向迈进。

面临的六大挑战

尽管前景光明，但AI终端的研发依然充满挑战。首先，行业内缺乏统一的技术标准，亟需建立涵盖模型接口、格式、通信协议等方面的标准体系。其次，终端设备的计算能力有限，芯片制造商需要与操作系统开发者紧密合作，实现软硬件的最佳配合。再者，操作系统需要更好地适应不同硬件平台，这可能涉及到对现有架构的重大调整。

数据的安全性和隐私保护也是一个重要议题，必须在利用数据的同时遵守相关法律法规。此外，终端侧的大模型还需在能耗与性能之间找到最佳平衡点。最后，由于AI终端高度依赖网络环境，因此对通信质量的要求也相应提高。

展望未来

尽管面临诸多困难，邬贺铨院士相信，随着大模型的广泛应用，AI终端将极大丰富人们的日常生活，并催生出庞大的产业链条。数据显示，全球范围内AI手机和AI电脑的市场份额预计将持续快速增长，特别是在消费电子以外的其他领域，如工业、医疗等行业，AI终端的应用潜力同样巨大。