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　隨著人工智能(AI)技術的不斷進步，AI端側模型的概念也逐漸引起了科技界和業界的廣泛關注。

　簡單地說，AI端側模型是指將AI演算法和模型部署在設備本身，而非依賴雲伺服器來進行計算。這樣的設備包括智慧手機、物聯網設備、無人機、自動駕駛汽車等。 這種計算模式依賴於設備的本地計算能力，使得數據無需傳輸到遠端伺服器即可完成處理，從而極大地減少了延遲時間，提高了即時性。例如，在智慧手機中運行的語音助手就是一個典型的AI端側模型應用。使用者的語音命令可以在手機本地處理並生成反饋，而無需將數據上傳到雲端進行處理。這不僅提高了回應速度，還在一定程度上保護了用戶隱私。

　AI端側模型保護用戶隱私

　隨著硬體技術的持續進步，AI端側模型有望在更多領域中得到廣泛應用。從智慧家居到智慧城市，AI端側模型將在各個行業中扮演越來越重要的角色。

　其中，AI端側模型(Edge AI)在自動駕駛領域的市場潛力與發展前景非常值得關注。在自動駕駛場景中，AI端側模型通過本地處理數據，能夠在毫秒級別內做出決策，避免了傳輸至雲端的延遲問題，從而提高了反應速度和系統可靠性。此外，由於自動駕駛涉及大量的個人數據(如駕駛習慣、位置數據等)，在端側進行處理可以有效減少數據外洩的風險，提升使用者隱私保護水準。與此同時，AI端側模型允許車輛在沒有網絡連接的情況下做出複雜的決策，這在網絡不穩定或需要即時響應的場景中尤為重要。

　隨著更多車企和技術公司加入自動駕駛領域，端側AI模型的開發將變得更加標準化和模組化。這不僅能加速技術的普及，還能推動整個行業的協同發展。

　英國切斯特大學金融科技及數據分折教授 梁港生