2025 年春節前后，DeepSeek 橫空出世，改變了全球 AI 產業的市場格局與發展范式。DeepSeek 爆火進一步激發了“邊緣 + AI”的市場剛需，顯著降低了大模型在邊緣設備的部署及運營成本。一時間，各類應用紛紛接入 DeepSeek，包括搜索引擎、機器人、汽車、智能手機等。

移遠通信產品總監王韜在“綻放通信之美—預見端側 AI 未來”主題直播中指出，DeepSeek 推動端側 AI 從被動智能邁向主動智能，但也引發了關于算力、算法與應用的新思考和新挑戰。移遠通信提供的端側大模型解決方案，深度融合 LLM（大語言模型）、RAG（檢索增強生成）與 Agent（智能體）等前沿技術，賦能端側 AI 方案創新。

DeepSeek帶來端側AI發展新范式

端側 AI 并非新興概念。早期，產業借助 DSP 等專用芯片處理語音識別、圖像增強等基礎任務。隨著芯片算力提升，產業開始探索將復雜算法融入終端設備。2021 年前后，將 AI 大模型能力植入端側興起，標志著端側 AI 進入認知智能階段。根據頭豹研究院發布的《2024 年中國端側 AI 場景應用分析：智能終端與邊緣計算的融合創新》報告，2023 年中國端側 AI 市場規模達 1939 億元，預計 2028 年將增至 19071 億元，年均復合增長率為 58%。

中國端側 AI 市場規模，圖源：頭豹研究院

從千億級邁向萬億級，端側 AI 后續更大的增量源于端側應用與邊緣計算、AI 大模型的融合。這種融合從技術架構、場景創新和產業生態三個維度重塑端側 AI 的邊界。移遠通信產品經理王柯指出，相較于云端 AI，端側 AI 實時性更佳，推理成本更低，且保障了用戶隱私安全。此外，端側 AI 使大模型推理擺脫網絡依賴，在信號不佳或無網絡服務區域也能提供推理服務。

然而，將云端AI 大模型部署到端側面臨諸多難題。比如，如何平衡端側推理效率與模型能力，怎樣實現硬件、軟件與商業模式的協同發展等。在 DeepSeek 出現前，端側 AI 發展的難題是云端依賴與端側限制并存。端側設備受算力、存儲和功耗制約，難以承載超 10B 參數的大模型，需借助云端協同完成復雜任務，這導致響應延遲和隱私風險。同時，模型功能單一，無法支持多模態交互或主動決策。

DeepSeek 的出現對端側 AI 發展具有革新意義。它采用創新的 MoE（混合專家）架構，如在 DeepSeek-V3 模型中，每層包含 256 個路由專家和 1 個共享專家，每個 Token 僅激活 8 個專家，大幅降低了訓練和推理成本；通過高效蒸餾技術，將大模型推理能力遷移至更小、更高效的版本，彌補了小推理模型 Self-play 學習的不足；此外，DeepSeek-R1-Zero 實驗性版本表明，僅通過強化學習就能獲得強大推理能力。

DeepSeek 的方法論使端側能夠獨立完成復雜任務，將應用決策權從云端真正下放至邊端。王柯認為，DeepSeek 闡釋了一種 “少即是多” 的 AI 大模型部署理念，進一步推動模型小型化發展。現階段，3B 或 4B 參數級別的模型已等效于之前的 7B 參數模型。

移遠通信產品經理羅錚談到，從硬件角度看，DeepSeek 的一大優勢在于以更小體量模型帶來更強能力，這使得小算力芯片、小容量存儲及小 BOM 就能實現高性能端側 AI 方案。

當前，端側 AI 大模型主要落地場景包括 AI PC、AI 手機、AI 可穿戴設備、AI 智能家居、AI 智能汽車、AI 零售等。機器人應用，尤其是人形機器人，則是端側 AI 落地的藍海市場。端側 AI 大模型部署通過技術架構革新和場景適配能力突破，推動機器人產業向更高階的自主化、智能化方向發展。一方面，端側部署大模型可提升機器人實時性和可靠性，通過本地化運算大幅降低數據傳輸延遲，使機器人能在毫秒級的時間內完成環境感知 - 決策 - 執行閉環，滿足工業場景中精準抓取、避障等高實時性需求；另一方面，端側部署大模型還可提升機器人交互性能，支持視覺、語音、觸覺等多模態數據實時融合處理，使服務型機器人實現更自然的擬人化交互。

移遠通信產品經理沈鋒稱，對于機器人等端側 AI 應用而言，DeepSeek 帶來的直觀影響是能以更低成本實現相同性能，使越來越多領域愿意投資端側 AI。

移遠通信為端側AI落地提供一站式解決方案

正如移遠通信幾位產品經理在直播中所分享，移遠通信為端側 AI 落地提供涵蓋智能硬件、算力、算法和服務的完整解決方案，助力用戶快速實現端側 AI 從概念到落地的商業轉化。

高效支持主流 AI 大模型

AI 大模型是 AI Agent 的核心。目前，移遠大模型解決方案可實現 AI 模型的端側部署，支持通義千問、DeepSeek 等主流 AI 大模型。

針對當下大熱的 DeepSeek，DeepSeek-R1 版本專注于強化學習技術路線，其蒸餾版本參數范圍為 1.5B 至 70B。得益于蒸餾技術，這些小模型雖體量小但性能強勁，是端側 AI 部署的理想選擇。目前，移遠通信高算力AI智能模組 SG885G已能穩定運行 DeepSeek-R1 蒸餾小模型，并完成了針對性微調。

實測數據顯示，移遠通信 SG885G 模組運行 DeepSeek-R1 蒸餾小模型的方案，其生成 Tokens 的速度超每秒 40 個 Tokens。按人類講話速度換算，人類每分鐘能講 300 - 400 個字，約 500 - 600 個 Tokens。因此，能支持每秒準確輸出 10 個Tokens 的 AI 模型即可滿足商業落地條件。

未來，隨著性能持續優化，該方案的速度還將進一步提升，為智能終端設備賦予更強大的 AI 能力。該方案適用于智能機器人、智能座艙、機器視覺、個性化虛擬助理、平板電腦、老人監護、智能家居、AI 玩具及可穿戴設備等多元場景。

王柯表示，在眾多廠商還在探索如何支持 DeepSeek 模型時，移遠通信已率先取得突破，這充分彰顯了移遠通信技術團隊卓越的工程化能力，能夠快速完成方案設計、模型微調、端側部署和資源調度等工作。

在端側 AI 交互至關重要的語音交互領域，移遠通信大模型解決方案在全語音鏈路上實現無縫銜接與高效運行，涵蓋 KWS 語音喚醒、VAD 人聲檢測、ASR 語音識別和 TTS 語音播報等主流功能，助力用戶快速實現基于語音的無感交互。

滿足端側 AI 廣泛需求的模組產品矩陣

邊緣計算智能模組是AI Agent 的基石。移遠通信面向端側 AI 應用提供豐富的模組產品。SG885G-WF 是該公司目前在端側 AI 領域主推的一款智能模組，集成高通 QCS8550 芯片，綜合算力高達 48 TOPS，并提供 LCM、攝像頭、觸摸屏、I2S、PCIe、UART、USB、I2C 等豐富接口資源。為滿足端側 AI 在不同算力、成本、功耗方面的需求，移遠通信還提供包括但不限于以下產品系列：

■ 基于高通 QCS8250 的 SG865W 系列，算力為 15 TOPS;

■ 基于高通 QCM6490 的 SG560D 系列，算力為 12 TOPS；

■ 基于展銳 UIS7885 的 SG530C 系列，算力為 8 TOPS；

■ 基于瑞芯微 RK3568 的 SG368Z 系列，算力為 1 TOPS。

羅錚介紹，總體而言，移遠通信的智能模組可覆蓋 1 TOPS 到 48 TOPS 的算力需求，公司還在規劃 80 - 100 TOPS 甚至更高算力的產品，以滿足客戶在端側 AI 不斷增長的算力需求。

同時，移遠通信也打造了有利于用戶方案實現的開發板，比如MWC 2025上公司推出QuecPi Alpha智能生態開發板，基于高通躍龍QCS6490處理器打造，AI算力高達12 TOPS，能夠滿足眾多AIoT應用場景中對物體識別、圖像識別等功能的多樣化需求。這些硬件方案都能靈活支持安卓、Linux 和 Ubuntu 等操作系統，充分滿足客戶在高端機器人和端側 AI 方面的開發需求。移遠通信的軟硬件產品組合及背后的技術服務，能讓用戶便捷地完成不同算力平臺間的切換，加速產品升級迭代進程。

QuecPi Alpha智能生態開發板

智能模組 + AI 大模型，重構端側 AI 應用

如前所述，移遠通信的智能模組和大模型解決方案有著豐富的應用場景。下面通過具體案例，看看移遠通信如何借助智能模組 + AI 大模型賦能端側 AI 應用。

第一個案例是當下熱門的 AI 機器人。基于移遠通信端側大模型解決方案中的 SG885G-WF 智能模組和全語音鏈路架構，服務機器人能對指令、提問或求助迅速響應，準確理解用戶意圖，并以清晰自然的語音反饋，實現無感交互。尤其值得一提的是，得益于 SG885G-WF的高算力，移遠“大模型+AI 機器人”解決方案在離線狀態下也能提供完整 AI 性能。

這一方案使服務機器人在終端市場具備巨大應用價值，涵蓋醫療康養、智能客服、接待導覽和零售導購等領域。在具體落地過程中，移遠通信技術團隊提供高效、全面的工程化支持，助力客戶產品快速進入市場，并形成差異化競爭優勢。比如，在醫療康養領域，德壹機器人基于移遠通信集成SG885G-WF模組的端側AI解決方案推出了全能王AI具身機器人，支持8自由度3D視覺導航，融合尖端AI技術、中醫理療智慧與具身智能，重新定義了智能理療服務邊界。

沈鋒認為，DeepSeek 等 AI 大模型的推出為機器人行業發展注入新活力，重塑了機器人的 “大腦”。現階段，機器人僅具備一些基礎能力，交互方面存在較大欠缺，AI 大模型的加入將改善這一狀況。未來，落地到終端的AI機器人會越來越多，這將是一個在未來 5 年增長率極高的領域。

第二個案例是 AI 智能無人零售解決方案，移遠通信通過大模型重新定義無人零售的交互體驗。在 MWC 2025 上，移遠通信宣布推出圍繞 “動態視覺 + 邊緣計算” 構建的全新 AI 智能無人零售解決方案。該方案基于移遠高性能5G AI算力模組 SG560D，支持先進的全鏈路商品識別算法，識別準確率高達 99%，還具備創新的上新平臺等軟硬件服務，可無縫對接客戶應用程序。除 SG560D 模組搭載的QCM6490平臺外，移遠通信這套方案還能兼容更多算力平臺，滿足零售機廠商的差異化競爭需求。

目前，移遠 AI 智能無人零售解決方案已與興元科技 “喵星人” 智能售貨機等多家客戶產品完成系統集成，并進入實地場景測試階段。

結語

作為端側 AI 生態的重要構建者，移遠通信正通過“智能模組 + AI 大模型”雙輪驅動，重塑端側 AI 的產業格局。其一站式大模型解決方案深度融合 DeepSeek 等前沿 AI 模型，結合SG885G-WF 等高性能AI模組，成功突破端側部署的算力瓶頸與工程難題，在機器人、智能零售、汽車電子等場景中，構建起 “本地決策 - 實時交互 - 隱私保護” 的閉環能力。

未來，移遠通信將持續深化算力平臺迭代，推出 80 – 100 TOPS 甚至更高算力的智能模組，結合場景化算法優化，將 AI 大模型的能力拓展至更廣泛的端側 AI 場景。