近日，由深圳市人工智能产业协会主办的「AI大咖说」第六期活动圆满举办。

本次活动以《垂类模型与端侧算力的共振：AI产业落地场景的新探索》为主题，由深圳市人工智能产业协会副会长杨诗虹主持，邀请商汤科技生态渠道部KA负责人魏凯阳、奥尼人工智能技术（深圳）有限公司产品总监屈鹏飞两位行业嘉宾同台对话，围绕垂类模型与端侧算力的现实矛盾、行业场景取舍、端云协同优化以及产业未来趋势开展深度研讨。

当前AI产业化已经从 “能力竞争” 转向 “场景竞争”。垂类模型为实现复杂方案生成、多模态处理、端到端业务执行不断迭代升级，但端侧设备受算力、功耗、成本、时延、存储、稳定性多重硬约束，出现 “模型越强，落地越难” 的现实矛盾，成为制约行业规模化应用的关键痛点。

魏凯阳从垂类模型供给与KA客户需求角度指出，模型迭代升级源于企业复杂业务诉求，但并非所有任务都依赖大模型。端云划分需依据任务复杂度拆解，高推理、非实时业务交由云端，端侧通过量化、蒸馏实现模型轻量化。客户项目需要在效果、成本、部署难度间权衡，优先保障业务可用再优化效率。她结合销售管理真实业务案例，分享AI落地要尊重一线使用体验、兼容企业现有CRM系统，AI做辅助而非全盘替代；研判端云一体化终端将率先落地，垂类智能体成熟则离不开行业数据、工作流与模型能力的协同磨合。

屈鹏飞结合硬件落地实践表示，端侧算力、功耗、存储存在硬性约束，行业常出现模型效果优异却无法稳定上机的难题。奥尼布局M/A/T/C系列阶梯算力硬件，覆盖端、边、云不同算力等级，以 “够用就好” 理念匹配客户预算。端云划分优先考量业务时延，声纹采集、本地预处理等低时延任务下沉端侧，重计算任务交由云端，硬件需适配边缘推理承载轻量化模型。他认为轻量化垂类AI硬件将更快商业化，行业不应盲目堆砌硬件参数，竞争核心转向软硬件联合调优。客户选型时，部署复杂度与实际使用体验，比纸面硬件性能更为关键。

针对未来产业走向，嘉宾达成共识：垂类模型“做大”与“小而专”将并行发展。行业竞争核心转向模型、算力、数据、产品与场景的协同融合，软硬件企业需联合对业务结果负责，渠道深耕一线落地。产业要摒弃重演示轻实效的做法，坚持“先保能用，再谈好用”。

未来，深圳市人工智能产业协会将继续发挥平台优势，持续推出「AI大咖说」系列活动，聚焦人工智能前沿热点，链接产业资源，推动人工智能产业高质量发展。

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