模型量化

为什么智能家居需要低功耗AI芯片？智能家居设备正在从"能用"进化到"智能"。智能音箱要听懂语音指令，智能门锁要识别人脸，智能摄像头要实时检测异常。这些AI能力背后，都需要芯片算力的支撑。但智能家居设备有个核心矛盾：算力需求越来越大，功耗预算却越来越紧。智能门锁用电池供电，摄像头用PoE或电源适配器，智能音箱要24小时待机。如果AI推理功耗过高，要么频繁充电，要么发热严重，要么直接无法量产。低功耗AI芯片就是为了解决这个矛盾而生。低功耗AI芯片的三大核心技术1. 异构计算架构传...

为什么越来越多的团队选择本地化部署AI模型？ 在云端API调用成本持续攀升的当下，本地化部署正在从"技术极客的玩具"转变为"企业的刚需"。我接触过的不少团队，最初抱着"先用API试试"的心态接入大模型，结果三个月后发现：每月的API账单比服务器成本还高，而且数据安全始终是个隐患。 本地化部署不是简单的"下载模型-跑起来"，而是需要考虑硬件选型、模型量化、推理加速、服务封装、高可用设计等一整套技术栈。这篇文章不讲虚的理论，而是基于我实际部署过20+个模型的经验，给你一条可落地的...