盘点大模型时代的中国制造：硬件界的下一个热点？

　　作者：Carol物联网智库 原创

　　去年11月，OpenAI以低调姿态推出ChatGPT，“大模型时代”的序幕自此缓缓拉开。

　　一年后，OpenAI举办了首届DevDay开发者大会，重磅展示了GPT-4 Turbo等新进展，不仅呈现了知识库更新和处理能力的飞跃，更是再次提醒了全球技术圈：我们正驶入一个迅猛发展的新纪元。

　　在这个纪元中，大模型不再局限于理论研究或大规模数据中心的应用，而是向各类硬件平台拓展。范围从高性能服务器扩散至日常移动设备，乃至在各种边缘场景中部署大模型。此外，具身智能（Embodied AI）如智能机器人和自动化系统的应用，更是展现了与物理世界互动的新维度。这种技术应用的广泛扩展和深化，不仅彰显了算力和智能化的进步，也正在推动行业界限的不断拓宽。

　　然而，大模型在硬件领域的落地同样面临着诸多挑战。它要求硬件具备足够的计算能力来处理复杂的AI模型，亦需在功耗、体积及成本间寻找平衡点。在此背景下，中国企业在硬件应用方面展示了显著的发展和独特的创新潜力。从数据中心到边缘计算设备，智能手机到智能机器人，中国企业正在开拓大模型在硬件领域的应用前景。

　　为了更直观地展现国内大模型在硬件领域应用的现状，本文将盘点在该领域活跃和具有代表性的中国企业。希望提供一个清晰的视角，让大家了解在这一领域中，中国企业的活跃态势和创新动向。

　　本次针对大模型在硬件领域落地情况的盘点，将重点分为两大部分：在边缘场景中实现的行业大模型和具身智能（Embodied AI）。在边缘场景中实现的行业大模型关注的是如何在资源受限的环境中高效运行先进的AI模型;而具身智能Embodied AI则探索将AI技术与机器人或其他物理设备的结合，实现更高级别的自动化和智能化。通过对这两个领域的深入盘点，不仅能够展现中国企业在技术上的创新和应用，也能够捕捉到整个行业未来发展的脉动。本文将主要盘点在边缘场景中实现的行业大模型部分。

　　行业进展管窥：在边缘场景中实现的大模型飞跃

　　在我们周围，智能技术正不断地创新和变革。无论是工厂的自动化生产线、医疗系统中的数据分析，还是城市交通的智能管理，这些改变正是行业大模型技术在边缘场景应用的直接体现。这些技术的融入，虽不易察觉，却在根本上改变了我们的工作和生活方式。

　　这些大模型在边缘场景中的应用，使得数据处理和智能决策不再完全依赖远程数据中心。它们的魅力在于优化现有技术，提高效率，同时降低能耗。无论是在工业自动化、健康监测还是智慧城市规划中，这些技术都在提升响应速度和处理效率，同时保护用户隐私并节约资源。

　　中国企业在这个领域展现出显著的发展和创新潜力。从智能工厂到智慧医疗，再到城市交通系统，它们正在将大模型技术应用于实际场景，推动着行业向更高效、更智能化的方向发展。这不仅是对技术进步的回应，更是对日益增长的环保和能效需求的积极回应。

　　在接下来的内容中，我们将盘点中国企业在边缘场景中应用大模型技术的表现。通过这些盘点，我们可以看到大模型技术如何在实际业务中发挥作用，更重要的是，可以更清晰地感受大模型技术如何成为推动未来社会发展的重要动力。

　　1. 华为

　　华为将大模型运用在边缘场景中的体现，主要集中在其智能手机和穿戴设备的AI处理能力上。华为开发了具有神经处理单元(NPU)的麒麟系列处理器，例如麒麟 970 和麒麟 980 芯片。这些NPU专为高效的机器学习任务设计，能够在手机和其他智能设备上实时处理复杂的AI计算，例如图像识别和语音处理。这些处理器的关键创新在于它们能够在非常低的功耗下运行大型神经网络模型，使设备能够快速响应并进行实时数据处理。

　　华为旗舰系列手机已经利用NPU来提升摄影体验。通过在设备端运行的大型神经网络模型，华为的智能手机能够实现场景优化、人脸识别和图像增强等功能;在华为智能手表和健康追踪设备上也集成了NPU，使得这些设备能够进行健康数据的实时分析和监测。例如，心率监测、睡眠质量分析和运动模式识别等功能，都是通过在设备上运行的机器学习模型实现的。这些功能的关键在于能够在设备上直接处理复杂的数据集，而不依赖远程服务器，从而确保数据处理的快速性和隐私性。

　　此外，华为开发的盘古大模型 3.0 版本采用了“5+N+X”三层架构，以适应不同行业和场景的需求。这三层分别包括：L0层的5个基础大模型(自然语言、视觉、多模态、预测、科学计算)、L1层的N个行业通用大模型、以及L2层的用户自主训练的细化场景模型。值得注意的是，基于盘古大模型3.0的“5+N+X”三层架构，已经为煤矿、铁路、气象、金融、制造、药物研发等不同行业和场景提供了专门定制的解决方案。虽然这些大模型技术目前主要在服务器和云平台层面应用，但它们对硬件设备的影响是间接的。例如，在云服务支持的智能应用中，这些大模型提供了强大的后端支持，从而使得前端的硬件设备能够执行复杂的任务，如数据分析和智能决策。

　　2. 360

　　今年，360正式推出了360智脑·视觉大模型。这是360集团在大模型技术上的重要创新，主要专注于视觉数据的处理，具备强大的图像和视频理解能力。这种视觉大模型不仅提高了对视觉内容的认知精度，还具有优秀的泛化能力，能够减少对传统深度学习算法大量数据的依赖性。因此，360在大模型落地硬件领域的表现，主要集中在其安全产品和智能硬件方面。

　　多模态大模型与物联网的结合：360通过将多模态大模型与物联网技术相结合，显著提升了智能硬件的数据处理和分析能力。这种结合使得从物联网设备收集的数据能够被更加有效地融合和学习，从而在安防、巡店、看护等多种场景中产生更大的应用价值。

　　边缘计算的强化：360的新一代智能硬件产品采用了边缘计算技术，能够在设备端进行数据处理和分析，而不完全依赖于云端。这种技术能够减少对中央处理服务器的依赖，降低延迟，提高响应速度。基于360智脑·视觉大模型的智能硬件产品，如户外球机、枪球一体机、双目拼接全景摄像机、家用摄像机、可视门铃、行车记录仪等，都具备了强大的边缘计算能力。能够在本地处理大量数据，而且能够更有效地适应不同的应用场景，从而在诸如智能安防等领域中实现更高效的应用。

　　3. 百度

　　在今年的“百模大战”中，百度的“文心一言”可谓是国内最早一批大模型先锋。如今，百度通过将其大模型“文心”与深度学习平台“飞桨”进行紧密的技术升级与协同优化，显著提升了文心大模型的训练速度和推理效率。近期，百度发布了飞桨开源框架v2.5，这是百度在大模型落地硬件领域的一个重要里程碑。这个框架全面完成了架构升级，并在大模型训练、推理和多硬件适配方面带来了新的功能。特别是在硬件资源层面，飞桨与文心进行了协同优化，提升了训练吞吐速度和收敛效率，降低了大模型训练的资源消耗。

　　智能音箱与智能屏的创新：百度率先推出带屏智能音箱“小度在家”，开辟了智能音箱的新领域。通过加入屏幕，百度的智能音箱不仅提供声音交互，还增加了视觉交互，为用户创造更丰富的智能生活体验。

　　智能硬件的多样化：百度通过小度科技推出了包括智能屏、健身镜、学习平板、耳机、电视等多种智能硬件产品，这些产品通过大模型技术实现了更智能的交互和服务。

　　AI大模型在教育赛道的应用：百度推出的智能学习平板集成了大模型技术，成为教育领域的一个增长点。通过这种方式，百度将AI大模型技术应用于实际的消费电子产品中，提升了产品的智能化水平。

　　大模型与硬件产品的深度融合：百度宣布将融合文心一言，打造专门针对智能设备场景的AI模型“小度灵机”，并计划将其应用于小度的全系产品中。

　　在硬件适配和生态共建方面，文心大模型与英伟达、寒武纪、华为等12家硬件伙伴进行适配，覆盖云和端侧多种硬件类型。其中，百度飞桨与英特尔® OpenVINO™ 围绕模型构建、优化及部署三个方面的合作不断深入，不仅帮助开发者减少中间环节，还能够让一些大模型在边缘部署成为可能，优化了整个的边缘推理和操作流程。目前，英特尔® OpenVINO™ 不仅能够支持飞桨模型在英特尔 CPU 和集成显卡上部署、在英特尔独立显卡上部署，还可以通过一行代码支持飞桨模型在多张独立显卡上部署。与英特尔的合作，不仅加强了大模型技术在硬件领域的实用性和可行性，也对推动大模型技术的广泛应用和行业创新起到了积极作用。

　　4. 联想

　　在今年10月底的联想的Tech World大会上，联想集团宣布全面拥抱大模型时代，将大模型落地规划放在端侧大模型上，强调在端侧运行大模型推理，不但可以避开网络的限制，同时端侧大模型因为能够结合个人的数据，能够做到更好的大模型效果，真正达到「人工智能双胞胎」的效果。

　　据统计，端侧大模型应用方面，联想实现了以下关键进展：

　　AI PC的概念提出和展示：联想提出了AI PC的概念，能够创建个性化的本地知识库，并通过模型压缩技术运行个人大模型，实现更自然的AI交互和更高效的生产力。

　　在手机端运行大模型：推出支持在联想手机端运行的大模型 Moto AI。通过用户不断与 Moto AI的交互，让 Moto AI 了解并记住该用户的喜好、习惯和个人风格。例如问 Moto AI “是否有我喜欢的歌手在今年的 Austin City Limits 音乐节上演出?”，大约30秒便可以给出正确答案。虽然目前回答时间比较长，但端侧大模型支持在飞行模式下运行，且能够利用端侧的个人信息，理解到「我喜欢的歌手」是谁，并给出较新的大模型内置知识(能回答关于今年音乐节的内容)。

　　大模型压缩技术：为了使大模型能够在端侧设备上运行，联想开发了一种模型压缩技术。这项技术能够有效减小大模型的体积，同时保持其性能，使得原本仅能在云端运行的大模型可以在个人电脑或智能手机等设备上运行。

　　个性化和隐私保护：通过在端侧运行大模型，联想的设备能够利用本地存储的个人数据进行推理，从而提供更个性化的服务和建议。同时，这种方法确保了个人数据的隐私性，因为数据不会被发送到公有云或共享。

　　端侧与云端的结合：联想的混合人工智能计划强调了端侧大模型与云端大模型的结合，提供了一个安全、高效的AI解决方案，既能够利用云端的强大计算能力，又能够确保个人和企业数据的隐私安全。

　　5. 新华三

　　要想更好地适配和满足AI大模型需求，需要新的存储产品形态，对产品硬件和架构进行重构是必然的，对存储性能和体验的双重提升，也是新华三未来整体战略的缩影。具体而言，新华三着重强化AI算力，在优化存储与内存、并行计算和分布式训练、节能和绿色数据中心方面也提出了重要升级，这些措施共同推动了大模型向硬件领域的有效落地。

　　强化AI算力

　　服务器升级：新华三推出的H3C UniServer G6和HPE Gen11系列服务器，针对AI应用进行了性能优化，AI算力提升高达10倍，通用算力性能提升53%。

　　专用AI服务器：发布了专门为大模型训练设计的H3C UniServer R5500 G6服务器，以及适用于大规模推理/训练场景的H3C UniServer R5300 G6。

　　硬件配置：R5500 G6配备NVIDIA HGX H800 8-GPU模组，支持GPU间高速通信，提升AI应用性能。这些服务器基于模块化设计，可根据业务需求选择CPU和AI平台。

　　存储与内存优化

　　新一代智慧存储：发布了X10000智慧存储，专门优化以支持AI应用，包括改进的AI存储智慧中枢3.0版。

　　存储性能提升：实现系统资源净空预测，提升数据分析效率，支持应用层面的压力感知和变化，为AI大模型提供更高效的存储解决方案。

　　并行计算和分布式训练

　　智算解决方案：推出傲飞算力平台，支持异构计算资源统一管理和多元算力资源智能调度。

　　高性能网络联接：支持400G RoCE和400G IB两种组网方式，以优化AIGC计算的连接需求。

　　分布式存储能力：提供8000节点的AI集群调度能力和60万IOPS的分布式存储能力，以满足高性能并行数据处理需求。

　　节能和绿色数据中心

　　全栈液冷解决方案：实现数据中心运维效率和可靠性的全面提升，同时提高部署密度和交付效率。

　　PUE优化：通过智能温控技术减少关键制冷、散热环节的能耗，降低数据中心PUE至1.1以下，实现节能减排。

　　6. 边无际

　　边无际在将大模型技术应用于硬件领域方面，通过开发ChatIoT，首次将大模型技术应用于物联网领域。通过将大模型与物联网开发框架Shifu深度融合，构建了新的AIoT生态。可以实现自然语言面向设备的编程，并开放标准的API，让ChatGPT等应用能够充分利用设备的能力。在边无际的技术基础上，AI大模型可以在设备互联互通的基础上，进行应用的下发与部署。边无际自主研发的Shifu作为一个中间件，将自然语言命令翻译成设备特定的命令。

　　ChatIoT实现了LLM在物联网应用中的标准化模式，这使得开发者可以通过自然语言与物联网设备进行交互，无需传统编程即可构建AIoT场景。边无际的技术实现了在物联网中将自然语言转换为设备特定命令的能力，从而使大模型技术在物联网设备接入和应用开发中发挥作用，提高了开发效率，也降低了技术门槛。

　　7. 江行智能

　　江行智能在大模型落地硬件方面的主要成果体现在其DK701智能终端平台的开发和应用。【9】这一平台专为新型电力系统业务场景设计，具备模组化结构，可灵活扩展以满足不同场景需求。DK701智能终端平台的关键特点包括数据采集、数据管理、协议适配、安全管理等多项功能，特别是在数据实效性、运行处理效率、隐私安全性方面具有领先优势。

　　此外，DK701智能终端平台还支持多元异构数据统一接入和毫秒级柔性调控设备等技术，适用于资源聚合调控、能源监测、边缘EMS、碳排放管理等业务场景。江行智能的这些创新在边缘计算智能终端产品领域为推动虚拟电厂及电力能源产业发展做出了重要贡献。

　　8. 宇视科技

　　宇视科技针对AIoT行业推出了名为“梧桐”的行业大模型，专注于满足AIoT行业的特定需求【10】。该模型覆盖计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和多模态(MM)等多项能力。宇视还推出了AI长尾算法云训练平台和边缘AI推训一体机，致力于解决AIoT行业的技术分层问题、提高效率、挖掘新业务蓝海，并加强内容保真。通过这些能力，宇视助力AIoT生态伙伴找到AI高价值产品落地的控制点，并大大降低AIoT长尾需求的技术门槛。

　　梧桐行业大模型：宇视科技专为AIoT行业设计的大模型，涵盖计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、多模态(MM)等能力。梧桐大模型通过行业场景学习和训练调优，能够高效地处理行业特定任务。

　　云训练平台和边缘AI推训一体机：这些技术产品支持AI长尾算法的训练和部署，提高AIoT产品的效率和效果。允许客户以更低的成本获取更优的AI性能。

　　数据加密和身份认证：结合区块链技术，保证数据的安全性和不可篡改性，增强监测和调控业务的安全可信水平。

　　9. 旷视科技

　　矿视科技方面曾强调过其将专注于“AI in Physical”(物理世界中的人工智能)。也就是将会把重点放在通过智能机器人等硬件载体对物理世界的改造，而不是仅限于数字世界的AI应用。这种方法强调在工业、制造、物流等实体产业中实现AI技术与硬件载体的结合，以充分释放AI的潜力。

　　智能托盘四向车系统：这是旷视推出的代表性产品之一，展示了他们在软硬一体化方面的创新。这个系统使仓储物流更加标准化、模块化，提供柔性、成本效益高、易于部署和扩展的解决方案，与传统自动化设备相比，具有更高的灵活性。

　　人工智能体育助教-旷视运动猿：旷视还推出了面向学校体育教育的AI体育助教。这个系统由训练杆和智能坞组成，支持多种体育运动项目，显示了旷视在教育领域的AI应用。

　　大模型的研究和应用：旷视对大模型的研究持续深入，他们专注于核心模型设计，并在多模态大模型方面取得了原创成果。这表明旷视不仅在开发具体的AI硬件产品上取得进展，而且在AI模型的基础研究和开发方面也处于领先地位。

　　软硬一体化解决方案：旷视坚持软硬一体化的产品策略，通过算法定义硬件，创建标准化的AI产品，简化客户接入人工智能的过程。这种方法旨在承接复杂的场景需求，同时为用户提供简单易用的解决方案。

　　AIoT（人工智能物联网）应用：在消费物联网、城市物联网、供应链物联网等领域，旷视提供软硬一体化的AIoT解决方案，以帮助各行各业提高效率和降低成本。

　　10. 商汤科技

　　在2023年的世界人工智能大会上，商汤科技再次提升了其“商汤日日新SenseNova”大模型体系，同时推出了一系列更新的大模型产品和成果。除了提升了大模型的核心能力，还加快了其在多个行业的实际应用和落地，包括金融、医疗、电商、移动终端等领域，推动了AI与大模型技术在端侧落地的进程。

　　商汤SenseChat 2.0：作为一种自然语言处理模型，突破了输入长度限制，提供不同参数量级的模型版本，适应多样化的终端和应用场景。

　　商汤秒画SenseMirage 3.0：参数量提升至70亿，实现更高级别的图片细节刻画，强化图像生成能力。

　　商汤如影SenseAvatar 2.0：数字人生成平台，实现了语音和口型的显著流畅度提升，支持4K高清视频效果。

　　商汤琼宇SenseSpace 2.0 和 商汤格物SenseThings 2.0：空间重建和物体纹理还原的显著提升，优化了3D建模和物体识别能力。

　　11. 寒武纪：

　　寒武纪是中国人工智能芯片领域的先驱之一。据寒武纪2022年度报告显示，在互联网行业，寒武纪的思元370芯片及加速卡与数家头部互联网企业在视觉、语音、图文识别、自然语言处理等场景下完成了适配工作。在处理器设计、加速卡开发和软件优化方面，也为大模型的发展和应用提供了重要的硬件和软件支持。

　　AI芯片技术创新：寒武纪专注于人工智能芯片的研发，尤其是在处理器架构方面的创新。其芯片产品设计旨在优化大数据处理和机器学习任务，为大模型的训练和推理提供了强大的硬件支持。

　　多样化产品线：寒武纪推出了多种产品线，如寒武纪1A、1H、1M系列智能处理器，以及思元100、270、290和370云端智能加速卡系列。这些产品针对不同的应用场景，提供了高效的AI处理能力，特别是在大模型训练和推理方面。

　　新款智能加速卡的发布：寒武纪基于思元370云端智能芯片推出的MLU370-X8/M8加速卡，支持芯片间互联，满足多样化人工智能模型的训练和推理需求。这对于大模型的高效训练和推理至关重要。

　　玄思1001智能加速器：寒武纪的玄思1001智能加速器，集成多张MLU370-M8智能加速卡，提供大容量内存支持，支撑智能模型的分布式训练需求。这对于大模型的训练尤其重要，因为大模型需要巨大的计算资源和存储容量。

　　软件栈的持续发展：寒武纪不断推进通用性训练软件栈的研发和改进工作，例如支撑新的硬件平台、数据精度，以及新的框架版本，这对大模型的训练和推理性能有着直接影响。

　　技术壁垒与应用广泛性：寒武纪所研发的通用型智能芯片产品具有高技术壁垒，能够适应人工智能领域高度多样化的应用场景，包括视觉、语音、自然语言理解等，这为大模型的应用提供了广阔的空间。

　　大模型训练与应用的探索：寒武纪与互联网企业的合作，展示了其在大模型训练和应用方面的实际探索，这对于理解和优化大模型在实际场景中的表现至关重要。

　　12. 思必驰(AISpeech)：

　　思必驰在大模型落地硬件领域的发展重点在于创新通用大模型的设计、提升语言交互能力，以及优化智能硬件交互的应用场景。正如百度通过其“文心一言”大模型与深度学习平台“飞桨”的紧密融合所展现的技术实力，思必驰也在通过DFM-2大模型在大模型领域竞争中确立其地位。

　　DFM-2大模型：发布了百亿级参数的通用大模型“DFM-2”(Dialogue Foundation Model-2)，专注于提供高度精准和实时的语言交互服务。DFM-2被定位为一个相对大规模的行业大模型，专门针对特定行业的需要进行优化。

　　DFM-2大模型的五大核心能力提升

　　外部信源增强的精准推理决策：提供更复杂、更准确、更实时的信息服务。

　　基于深度认知的通用语义理解：提高产品的口语理解能力和交互准确率。

　　可信主动知识问答：基于文档理解提供专业服务如售后客服、法律咨询等。

　　多人设交互的个性化：支持单设备多角色，灵活切换，提供差异化服务。

　　复杂任务的自动规划与执行：使机器人能够通过大模型拆解和规划任务，执行复杂操作。

　　在与智能硬件的交互的应用场景，则集中在智能汽车、智能家居、政务服务、医疗健康和科学研究等领域体现，并将针对个人电脑、智能手机等端侧设备优化大模型运行，以此提升效率和响应速度。

　　13. OPPO

　　OPPO 在最新一届ODC开发者大会上发布了安第斯大模型(AndesGPT)，并喊出“为每个人打造有用的大模型及智能体”的口号。其能力主要体现在知识、记忆、工具和创作四大核心领域。

　　知识：能够融合知识图谱及通用搜索提供更专业的问答，也通过?动识别知识依赖模块、准确判别引?外部知识实际、引?精准召回机制来将外部知识与模型融合?成结果，降低“幻觉”的产生。

　　记忆：具备?时记忆机制，支持无限上下文扩展，自研SwappedAttention 优化首字推理时长。

　　工具：理解设备控制与服务API，端到端生成指令。在训练阶段引?代码和??本进?强化训练，并通过指令构建和微调，提升模型遵循指令的效果。还?持“系统设置、??应?、三?服务、代码解释器”等?具。

　　创作：AndesGPT 具备文生图、图生图、中国风、高清壁纸、全流程支持音乐生成等。

　　此外，OPPO的生态为AndesGPT在端侧落地提供了十分大的优势。如今OPPO在智能手表、电脑、平板、智能汽车、智能电动车等基于COLOS系统的终端中都可以同步上线AndesGPT功能。而AndesGPT通过端云协同的设计，也能够提升针对任务执?、降级应答等场景，提升极端场景下的可?性;同时在云端，OPPO 同样提供可信的大模型服务，会结合机密计算技术，构建加密、可信通道，充分保障用户隐私。值得一提的是，OPPO 还将开源智能体 (Agent) 框架，支持智能体的高效孵化、托管与应用，开发者们很快就可以尝鲜了。

　　14. 科大讯飞

　　在今年10月，科大讯飞发布了讯飞星火认知大模型V3.0(以下简称“星火3.0”)在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力和多模态能力方面都有了显著的提升。据科大讯飞方面表示，未来星火V3.0将集成与部署进一系列赋能行业与场景的商业化产品中，包括教育、办公、医疗等行业的AI原生应用。例如iFlyCode2.0(智能编程助手)，与中科院文献情报中心联合打造的星火科研助手、教育领域的AI心里伙伴、医疗领域的晓医助手等等。而在C端的智能硬件产品方面，科大讯飞也将大模型的能力落地到其智能办公本、AI学习机、翻译机、录音笔等产品中。

　　其中，讯飞智能办公本、讯飞翻译机等C端产品有了星火V3.0的能力加持，能够实现对口语化文本进行书面化的语篇规整;开放式的对话问答能力支持用户以手写或语音输入的方式与大模型进行问答互动;加上星火V3.0在语言理解、知识问答及多模态能力方面的能力，让讯飞AI硬件产品在本年双十一销售额同比增长了126%，直接证明了C端用户已经开始为大模型产品买单了。

　　大模型的中国力量：从硬件战场中崛起的未来智能

　　通过以上盘点感知到，随着大模型技术的不断成熟，中国企业正展现出在处理能力、能效优化和边缘计算领域的实力与飞跃。中国企业在大模型硬件领域的落地表现不仅彰显了技术实力，更预示了一个深刻变革的时代。从华为的高效AI处理器到360的视觉大模型，再到百度的模型与平台融合，展示了中国企业在提升硬件处理能力和优化能源消耗方面的具体成就。这些进展不仅提高了设备的智能化水平，也为低功耗、高效能的智能硬件设备开辟了新的可能性。

　　展望未来，大模型技术与硬件的结合将进一步深化，特别是在AIoT、边缘计算、智能机器人等领域，预计将迎来技术革新和应用拓展的新浪潮。这不仅是智能化转型的关键驱动力，也将为众多行业如智慧城市、精准医疗、工业自动化等带来颠覆性的变革。

　　随着这些企业在大模型硬件领域取得更多突破，中国企业在全球科技舞台上的作用将越来越重要。这种深度参与和持续创新不仅将推动国内科技生态的发展，也将为全球科技创新贡献中国智慧。

　　综合来看，中国企业在大模型硬件领域的发展态势既成熟又有深度，而在端侧硬件落地方面，与国际上对比也有着数量级的优势，一切只是时间问题。随着技术的持续进步和应用场景的日益丰富，期待中国企业继续在全球技术舞台上发挥关键作用，为全球科技生态的多样化和繁荣发展做出重要贡献。

　　参考资料：

　　【1】《6000 字详解华为盘古大模型：能否撑起世界 AI 另一极?》

　　【2】360智脑官网(私有化)：

　　【3】360智脑官网：

　　【4】《大模型时代，重估百度移动生态》

　　【5】《英特尔正式宣布与百度联合发起飞桨+文心大模型硬件生态共创计划 》

　　【6】《联想全面拥抱大模型时代：首提AI PC概念，加强与微软、英伟达合作》

　　【7】《新华三百业灵犀达国内先进水平!率先完成中国信通院大模型标准符合性验证》

　　【8】《瞄准新型电力系统，江行智能打造工业级边缘计算智能终端》

　　【9】《首个AIoT行业大模型官宣，第一批受益者是这群“搬箱人》

　　【10】《寒武纪通用型智能芯片产品完整支持商用大模型部署》

　　【11】《思必驰发布通用大模型DFM-2，满足行业精度的需求》

　　【12】《从讯飞华为联手，我们看到了国产大模型的“三级跳”》

　　【13】《大模型商业化落地初显，科大讯飞智能硬件双十一销量增长126%，拿下7项销冠》