當(dāng)AI以破竹之勢席卷千行百業(yè)，大模型技術(shù)正以驚人的速度迭代演進(jìn)，重塑著智能世界的底層邏輯。

作為全球AIoT行業(yè)的引領(lǐng)者，移遠(yuǎn)通信通過持續(xù)迭代和探索，在端側(cè)大模型解決方案上完成“三級(jí)跳”——在多模態(tài)感知、架構(gòu)創(chuàng)新、模型兼容性三大核心維度實(shí)現(xiàn)跨越式突破，不僅重新定義了終端設(shè)備的智能化邊界，更為AI普惠化落地開辟了全新路徑。近日，移遠(yuǎn)基于SG885G AI 算力模組的端側(cè)大模型解決方案，已成功運(yùn)行LLaVA-7B、RWKV7、Qwen3-4B等大模型。

感知維度升級(jí)：引領(lǐng)多模態(tài)交互新范式

在智能終端的世界里，單一的語音對話或圖像識(shí)別，已無法滿足復(fù)雜場景的需求，多模態(tài)感知才是未來趨勢。移遠(yuǎn)通信敏銳捕捉行業(yè)發(fā)展脈絡(luò)，在感知維度上持續(xù)創(chuàng)新，打造出“超級(jí)感官系統(tǒng)”，并不斷取得技術(shù)及應(yīng)用突破。

自端側(cè)大模型解決方案發(fā)布以來，移遠(yuǎn)通信基于全語音鏈路的方案已在德壹機(jī)器人項(xiàng)目中順利落地，賦予機(jī)器人“能說會(huì)道”的本領(lǐng)，使其語音交互能力更加自然、流暢。

近日，移遠(yuǎn)成功在其SG885G模組上部署7B參數(shù)多模態(tài)大模型LLaVA，讓移動(dòng)端擁有“火眼金睛”，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)物體識(shí)別與場景理解，完成了感知維度的再次重大升級(jí)。這一突破，讓移遠(yuǎn)成為業(yè)界首個(gè)提供端側(cè)全模態(tài)感知解決方案的模組廠商。

值得一提的是，移遠(yuǎn)還通過架構(gòu)級(jí)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了文本、語音、視覺三大模態(tài)的深度融合。這種融合并非簡單的功能疊加，而是從底層架構(gòu)出發(fā)，讓不同模態(tài)的信息能夠相互補(bǔ)充、相互促進(jìn)，形成更全面、更準(zhǔn)確的認(rèn)知能力，使得客戶終端能夠在復(fù)雜的實(shí)際場景中實(shí)現(xiàn)更智能、更高效的交互。

架構(gòu)創(chuàng)新探索：開辟端側(cè)AI計(jì)算新維度

在Transformer架構(gòu)主導(dǎo)大模型領(lǐng)域的當(dāng)下，移遠(yuǎn)通信以前瞻性的眼光，積極布局非Transformer的技術(shù)路線，致力于為客戶提供更低算力、更少內(nèi)存消耗的解決方案。

日前，移遠(yuǎn)SG885G模組已實(shí)現(xiàn)成功運(yùn)行RWKV7模型。RWKV（Receptance Weighted Key-Value）是一種極具創(chuàng)新性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，巧妙地融合了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的訓(xùn)練效率與Transformer的建模能力。其核心設(shè)計(jì)在于通過線性注意力機(jī)制取代傳統(tǒng)Transformer的自注意力，這一改進(jìn)有效解決了長序列處理中的計(jì)算瓶頸問題，同時(shí)還支持高效推理與并行訓(xùn)練，在計(jì)算效率和模型性能之間取得了良好的平衡。

RWKV架構(gòu)在多語言處理、小說創(chuàng)作、長期記憶保持等多個(gè)領(lǐng)域表現(xiàn)出色，展現(xiàn)出了廣泛的應(yīng)用前景。移遠(yuǎn)通信成功將其部署在端側(cè)模組上，意味著對于算力和內(nèi)存資源有限的“小身板”終端設(shè)備，也能擁有強(qiáng)大的AI“大心臟”。

模型生態(tài)擴(kuò)容：構(gòu)建端側(cè)大模型“超級(jí)平臺(tái)”

在模型兼容性方面，移遠(yuǎn)通信構(gòu)建了覆蓋主流開源模型的端側(cè)適配體系，打造出了功能強(qiáng)大的端側(cè)大模型“超級(jí)平臺(tái)”。從Llama到通義千問，再到DeepSeek，移遠(yuǎn)率先完成了對主流開源模型的全方位兼容，覆蓋參數(shù)規(guī)模從0.5B到8B，為不同場景的智能終端提供了豐富的模型選擇。

例如，移遠(yuǎn)通信在其SG885G AI算力模組上，成功實(shí)現(xiàn)Qwen3-4B模型的穩(wěn)定運(yùn)行，并對模型架構(gòu)和運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行深度優(yōu)化。實(shí)測數(shù)據(jù)顯示，相比Qwen2.5，優(yōu)化后的Qwen3-4B模型，其平均響應(yīng)延遲降低了40%，交互體驗(yàn)直線升級(jí)。

站在AI技術(shù)變革的潮頭，移遠(yuǎn)通信始終堅(jiān)信：未來的智能，不應(yīng)局限于云端的數(shù)據(jù)中心，而應(yīng)該廣泛存在于每個(gè)終端、每個(gè)場景、每個(gè)人的掌心。通過持續(xù)的技術(shù)深耕與生態(tài)共建，移遠(yuǎn)通信正攜手合作伙伴，讓端側(cè)大模型成為智能時(shí)代的“新基建”，推動(dòng)AI技術(shù)在更廣闊的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)普惠化應(yīng)用。