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

作為全球AIoT行業的引領者，移遠通信通過持續迭代和探索，在端側大模型解決方案上完成“三級跳”——在多模態感知、架構創新、模型兼容性三大核心維度實現跨越式突破，不僅重新定義了終端設備的智能化邊界，更為AI普惠化落地開辟了全新路徑。近日，移遠基于SG885G AI 算力模組的端側大模型解決方案，已成功運行LLaVA-7B、RWKV7、Qwen3-4B等大模型。

感知維度升級：引領多模態交互新范式

在智能終端的世界里，單一的語音對話或圖像識別，已無法滿足復雜場景的需求，多模態感知才是未來趨勢。移遠通信敏銳捕捉行業發展脈絡，在感知維度上持續創新，打造出“超級感官系統”，并不斷取得技術及應用突破。

自端側大模型解決方案發布以來，移遠通信基于全語音鏈路的方案已在德壹機器人項目中順利落地，賦予機器人“能說會道”的本領，使其語音交互能力更加自然、流暢。

近日，移遠成功在其SG885G模組上部署7B參數多模態大模型LLaVA，讓移動端擁有“火眼金睛”，實現實時物體識別與場景理解，完成了感知維度的再次重大升級。這一突破，讓移遠成為業界首個提供端側全模態感知解決方案的模組廠商。

值得一提的是，移遠還通過架構級創新，實現了文本、語音、視覺三大模態的深度融合。這種融合并非簡單的功能疊加，而是從底層架構出發，讓不同模態的信息能夠相互補充、相互促進，形成更全面、更準確的認知能力，使得客戶終端能夠在復雜的實際場景中實現更智能、更高效的交互。

架構創新探索：開辟端側AI計算新維度

在Transformer架構主導大模型領域的當下，移遠通信以前瞻性的眼光，積極布局非Transformer的技術路線，致力于為客戶提供更低算力、更少內存消耗的解決方案。

日前，移遠SG885G模組已實現成功運行RWKV7模型。RWKV（Receptance Weighted Key-Value）是一種極具創新性的神經網絡架構，巧妙地融合了循環神經網絡（RNN）的訓練效率與Transformer的建模能力。其核心設計在于通過線性注意力機制取代傳統Transformer的自注意力，這一改進有效解決了長序列處理中的計算瓶頸問題，同時還支持高效推理與并行訓練，在計算效率和模型性能之間取得了良好的平衡。

RWKV架構在多語言處理、小說創作、長期記憶保持等多個領域表現出色，展現出了廣泛的應用前景。移遠通信成功將其部署在端側模組上，意味著對于算力和內存資源有限的“小身板”終端設備，也能擁有強大的AI“大心臟”。

模型生態擴容：構建端側大模型“超級平臺”

在模型兼容性方面，移遠通信構建了覆蓋主流開源模型的端側適配體系，打造出了功能強大的端側大模型“超級平臺”。從Llama到通義千問，再到DeepSeek，移遠率先完成了對主流開源模型的全方位兼容，覆蓋參數規模從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，移遠通信在其SG885G AI算力模組上，成功實現Qwen3-4B模型的穩定運行，并對模型架構和運行環境進行深度優化。實測數據顯示，相比Qwen2.5，優化后的Qwen3-4B模型，其平均響應延遲降低了40%，交互體驗直線升級。

站在AI技術變革的潮頭，移遠通信始終堅信：未來的智能，不應局限于云端的數據中心，而應該廣泛存在于每個終端、每個場景、每個人的掌心。通過持續的技術深耕與生態共建，移遠通信正攜手合作伙伴，讓端側大模型成為智能時代的“新基建”，推動AI技術在更廣闊的領域實現普惠化應用。