从“云”到“端”，端侧AI正在成为趋势
前言
在我们存在的现实世界里，随人潮涌动的信息数据像是缥缈在宇宙中的无数颗粒，每分每秒都在进行海量的信息交换，信息颗粒具有各自存在的意义，却无法聚集起来发挥更大的作用。
然而对于安防行业而言，一个个摄像头的存在使得物理世界中的颗粒被收集、被解读、被用来创造更大的意义，音视频成为现代社会重要信息载体，被越来越多的行业所重视。这些庞大的现实粒子需要进入虚拟网络世界被分析、解读、存储，世界越来越大，冗余的信息和噪声也随之增多，这就使得传统的“端侧”收集、传输数据+“边缘侧”“云侧”分析数据+“云侧”存储数据的模式对边缘盒子及云端的分析运算能力、人工智能处理能力要求很高，更是需要云端庞大的数据储存量和开发成本。冗杂的信息无法经过AI精细的筛选，定位到有效信息上，只能通过边缘侧、云侧的AI进行筛选，成本高、费时费力。
未来，随着模型的轻量化和终端硬件技术的突破，每台设备都有成为AI终端的可能。届时，算力、算法、存储等能力将会被嵌入终端，设备在端侧即获得了生物识别、信息运算处理筛选、危险分析预警、自动报警等能力，端侧的各种设备将从被动采集，到主动服务。
一、 “云”到“边缘”再到“端”，端侧AI正在发力
从概念上来看，云侧AI是指在云端汇集训练数据，模型的通用性强。从终端采集和感知到的声音、视频等数据都通过网络传输到云中心侧进行后续处理，也有可能加入边缘侧AI的配合。
然而AI不止于云，端侧是模型应用不容忽视的重要载体，指的是在终端设备上进行轻型模型的运用，让更多的AI计算和推理工作能够负载在摄像头、门禁、智能家居设备、手机、笔记本电脑、XR 头显、汽车和其他边缘终端上运行。随着用户对生成式AI应用需求日益增长，端侧AI的隐私安全、低延时、可靠性、低成本等技术优势将会为用户带来更便利的使用。
1、 AI手机势头高涨
手机目前是使用时间最长、频率最高的电子产品，在各种不同的场景中正在成为连接、统筹各种不同智能终端设备的中枢。然而只有真正植入AI大模型，才能真正创造个性化的“智能助理”，减少用户的操作，提高数据的处理效率，为用户带来极便捷的个人体验。不仅如此，收集到本地的数据更具安全和隐私优势，对于“智能助理”的训练也可以更加精确。手机中的AI大模型还可以打破各APP之间的壁垒，实现跨APP相互调用，使得AI手机具有人格化、记忆、感知和管理能力，能够触发主动服务。
对比苹果2011年推出的手机助手Siri(采用一问一答的形式)，AI手机具有人格化、记忆、感知和管理能力，能够触发主动服务，有望成为个人智能助理，为手机行业带来创新。
2、 AI PC为各领域提供创新解决方案
对比AI手机，AI PC更能体现为AI大模型、软件应用和硬件设施的综合体，通过云端与本地的协作，将云端大模型强大的数据处理能力应用到PC本地的各种应用场景中。虽然AI PC没有手机的应用场景广泛、使用频率高，但作为其他终端设备发展的过渡具有重要的意义：
(1)高速AI处理：AI PC能快速处理图像识别、语音识别、自然语言处理等AI任务，优化娱乐体验，映射到其他终端可以提高设备的生产力;
(2)增加AI应用：ISV有望提供NPU应用程序，将AI功能整合到现有应用程序中;
(3)新场景开发：AI推动新的业务场景和服务，包括医疗诊断、自动驾驶等;
(4)提升用户体验：通过语音、手势互动、AI个性化支持和高级安全等多样化功能改善用户体验。
通过在智能设备如手机、PC等植入AI大模型，将大模型部署于每个用户本地的终端，不同的终端设备将成为移动智能体，跳出原有“对话、生成答案”的局限，与其他智能终端形成关联，成为定制化的个人智能助理。
3、 安防终端智能化升级
