大模型产业正在发生明显转向：从实验室跑分竞赛，走向真实物理世界的工程落地。当行业关注点从"模型参数多大"转向"如何低成本稳定跑在现
随着大模型技术走向产业落地，隐私安全、带宽成本、实时响应成为企业部署AI的核心关切。把大模型部署在本地边缘硬件，摆脱云端API依赖，实现低延迟、数据不出场，成为
2026年，AI产业正在发生明确的结构性变化：大模型不再只运行在大型智算中心，越来越多推理任务向边缘侧迁移，本地私有化部署、低时延响应、原始数据不出现场，成为工
边缘部署大模型，长期面临两大痛点：硬件固定算力，模型升级就要更换整机；定制开发成本高昂，碎片化行业需求难以落地。万物纵横基于RK3588硬件平台，推出RK182
行业分化现状：国产 SoC 芯片路线（算能、瑞芯微）主打低功耗多路视频推理；海外模组路线主打高 TOPS 通用算力，聚焦自助终端、多模态交互场景。路线一：国产芯
一、核心数据：云端与边缘算力增速出现显著剪刀差IDC《2026 年 Q1 全球端侧 AI 芯片市场报告》数据显示：1. 2026 年 Q1边缘 AI 芯片出货量
*
试用申请
产品咨询
在线客服
回到顶部