科技发展迅速，端侧AI领域备受关注。人们纷纷研究如何让智能设备快速实现AI商用，而AI Stack正是提供了这样的解决方案。
AI Stack的一体化解决方案
AI Stack整合了高性能模块、AI工具包、高效推理引擎、众多模型和端侧AI解决方案，提供全面的支持和服务。这不是简单的拼凑，而是深度融合。在应用层面，智能设备的AI功能需要全方位构建，从硬件到软件，从模型到服务，每个环节都至关重要。该方案为企业节省了寻找组件的时间，实现了需求的一站式满足。同时，这种整合也保证了各环节的兼容性。就像建造房屋，基础结构若不协调，房屋便不稳定，而AI Stack的一体化设计让智能设备的AI功能构建更加稳固。
它能与Linux等系统相容，帮助终端用户在多种芯片和操作系统之间高效地进行推理和部署。以物联网项目为例，其中常常会混合使用不同的操作系统和芯片平台，而AI Stack便能在这样的复杂环境中展现出其功能。
海量模型应对不同场景
为了适应各种终端应用场景，AI Stack集成了多种模型。在智能驾驶舱内，这些模型有助于实现智能驾驶辅助功能。鉴于安全考量，驾驶时对场景的识别和危险预警必须依靠精确且高效的AI模型。对于智能穿戴设备来说，由于设备计算能力有限，需要使用专门适配的模型。在光线变化多端的环境中执行运动监测等任务时，这种边缘AI模型能够提供精准的算法支持。而且，它还能根据不同芯片的计算能力，对机器学习和神经网络模型进行优化和调整。这就像为不同体型的人量体裁衣，只有合适才能更好地发挥作用。
完整AI工具链的优势
该AI工具链集成了易于部署的代码，涵盖了数据标注、模型训练和微调等步骤。在医疗AI的应用场景中，借助这个工具链生活网消息，可以快速且准确地标注大量医疗图像资料，并用于模型的训练。这样做大大减少了科研人员在数据准备和模型初步构建阶段所需的时间。而且，面对工业现场不断变化的需求，该工具链能够快速进行模型微调。例如，当生产线上的产品外观出现微小变化时，通过工具链可以迅速调整识别模型。
模型移植能力
模型迁移是AI发展过程中的一大难题。AI Stack提供了多方面的帮助，涵盖模型转换、量化处理和算子替换等。在系统迁移时，算法与参数可能不兼容，这时就需要进行必要的调整。比如，当国际AI项目转至国内设备时，编码和地区特性可能不同，AI Stack便能妥善解决，保证迁移过程顺利。而且，针对不同算力芯片，AI Stack也能保证模型功能的完整。
高性能推理引擎的作用
在AI应用部署中，高性能推理引擎至关重要。它可以将训练好的模型快速部署到终端设备，并执行推理任务。以智能零售为例，它能快速识别消费者的购物习惯和商品种类。此外，它支持多种编程语言接口，如C++，这有助于简化开发流程，降低难度和复杂性。无论是大型连锁超市还是小型零售店，不论终端设备架构如何，都能使用它。通过采用异构调度和硬件加速等技术，它有效减少了能耗，提高了运行速度，满足了多种AI应用的需求。对于对能源消耗有严格要求的场景，如户外服务机器人，这些技术能显著延长设备的使用寿命。
AI Stack的市场意义
AI Stack能够满足客户多样化的计算需求，显著减少了开发周期，简化了开发过程。在智能穿戴设备这类更新快、周期短的市场中，它特别适用。2024年，广和通成立了AI研究院，将端侧AI视为战略核心。技术不断发展，端侧AI将在更多物联网应用中扮演重要角色，涉及智能零售、智能驾驶舱以及机器人等多个领域。这将助力产业智能化水平的提升，同时，广和通将与产业伙伴合作，加快商业化应用的实施。对于那些急于将AI功能商业化的智能穿戴设备制造商，AI Stack将提供强有力的支持。您是否期待身边的智能设备能更快地实现更智能的功能？
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