在AI技术落地的浪潮里，“端侧大模型”已从“概念探索”步入“规模化应用”阶段不过仍有诸多从业者混淆“端侧大模型”与传统云端大模型的核心差异。2025年，搭载端侧大模型的终端设备出货量，同比增长超180%，要理解这一技术浪潮的价值，首先得清楚其本质定义以及核心特性。

基础认知：什么是端侧大模型？与云端大模型有何差异？

（一）端侧大模型的核心定义

端侧大模型，它是部署在终端设备（如手机、汽车、智能家居等）本地依托设备自身硬件资源（CPU、NPU或者GPU）完成推理计算的大语言模型或多模态模型。其核心目标是在“资源受限”的环境下，实现“低延迟、高隐私、低依赖”的智能服务，无需完全依赖云端服务器。

（二）端侧大模型与云端大模型的关键差异

二者在部署位置、资源依赖、核心特性等维度，存在本质区别，2025年主流技术方案的对比，如下表所示：

端侧大模型的核心技术壁垒：从“能跑”到“好用”的关键指标

明确概念之后，需聚焦端侧大模型的核心矛盾，即“大模型的高资源需求”与“端侧设备的有限能力”之间的冲突。判断技术方案的优劣，需锁定三个关键指标：推理延迟（<100ms，此为用户无感知阈值），内存占用（手机端单模型<2GB，汽车端<8GB），功耗消耗（手机端推理时功耗<5W以避免发烫）。2025年主流端侧设备的硬件能力如下表，这便是技术选型的基础依据：

技术攻坚：可落地的优化方案与工具选型

1. 模型压缩：不是“越小越好”而是“精准匹配硬件

模型压缩的核心是，“在精度损失小于5%的前提之下，实现资源需求下降50%以上”以此来解决端侧设备“内存装不下、算力跑不动”的问题。2025年主流技术方案的效果对比以及适用场景情况如下：

实操案例：手机厂商将7B参数的Qwen模型，（云端版本内存占用14GB），通过“4bit量化+结构化剪枝”进行优化后，内存占用降至2.8GB推理延迟从350ms（云端调用延迟）降至85ms（本地推理），精度损失仅仅2.3%能够流畅地运行本地对话功能。2. 运行时优化：硬件适配比“通用框架”更重要端侧推理的性能瓶颈，80%源自于“硬件与模型算子不匹配”——也就是模型中的计算逻辑（像注意力计算、卷积操作等），无法被设备硬件（例如NPU）高效地执行，从而被迫切换到CPU运行（性能会下降50%以上）。2025年，主流推理框架的适配能力与优化重点差异明显，需要依据硬件选型来进行处理：

• 手机端：跨平台框架为主，厂商工具为辅
• TensorFlowLite（TFLite）：适配安卓iOS，支持高通、联发科NPU的“Delegate接口”注：Delegate接口是框架与硬件的桥梁，可调用硬件专用算力），但仅支持10亿参数以内模型实操时需注意：启用“NPUDelegate”前需通过TFLiteModelMaker工具对模型进行“算子映射检查”，避免因不支持的算子fallback到CPU。
• ONNXRuntime（ORT）：2025年V118版本新增“端侧大模型专用优化器”，支持LLaMA、Qwen等模型的“动态批处理”（注：动态批处理可根据输入长度调整计算批次，提升短文本推理效率），在骁龙8Gen4上运行7B量化模型时，比TFLite快22%。推荐配置：设置executionmode=ORTSEQUENTIAL，graphoptimizationlevel=ORTENABLEALL。
• 厂商自研工具：华为昇腾NPU推荐使用MindSporeLite支持“模型压缩+推理优化”一体化，某旗舰机用其优化后的35B模型，语音转文字准确率达98.2%功耗比通用框架低30%（避免手机发烫）。
• 汽车端：NPU优先，规避“CUDA依赖”陷阱
• 需先明确：汽车端与云端的算力架构差异——云端以NVIDIA GPU为主（支持CUDA），但汽车SOC的GPU来源多样，仅少数支持CUDA
• 支持CUDA的汽车SOC：仅英伟达Orin（Ampere架构）、Xavier（Pascal架构），可使用TensorRT加速推理
• 不支持CUDA的汽车SOC：高通AdrenoGPU、地平线自研GPU，需依赖厂商专用工具链
• 厂商工具链实操
• 地平线征程6：用HorizonOpenExplorer工具，将模型转为“BPU指令格式”支持“多模态数据摄像头雷达）联合推理”，在目标检测任务中比ONNXRuntime快45
• 高通骁龙汽车平台：用SNPE（Snapdragon Neural Processing Engine）时需将模型转为DLDT格式。其“异构计算调度”这一机制，能够让NPU与GPU协同处理。在智能驾驶感知任务中，延迟小于50ms（以此保障驾驶安全）。
• 跨厂商适配方案：若需覆盖多品牌芯片，优先选择ONNXRuntime+OpenVINO组合，在不支持CUDA的硬件上，推理性能比TensorRT低15%20%，但兼容性覆盖90%以上汽车SOC

3. 端边云协同：分层部署的“任务切割”逻辑

端边云协同并非简单地进行分工，而是根据任务的特性来进行动态的调度，让端侧、边缘侧以及云端各自承担其擅长的任务，与此同时协调并兼顾即时性与精准度。2025年主流的分层方案如下：

• 端侧本地：处理“高实时性任务”，（延迟要求<20ms），采用3.5B参数的轻量化检测模型，将内存占用控制在4GB以内，（以避免占用过多内存）。
• 边缘侧路侧单元：处理“中复杂度任务”，（延迟要求<100ms），采用7B参数的时序模型，经由5G-A低延迟传输，（<10ms），与端侧协同。
• 云端：处理“高复杂度任务”（此处无严格的延迟需求）。采用具有70B参数的大模型（像GPT-4V这类），把训练模型（小于1GB）下发到端侧进行更新。

落地案例：从“技术参数”到“用户价值”的转化

1. 手机端：“端侧大模型生态”搭建

像国产手机品牌2025年旗舰机型，通过“1个基础模型+N个场景插件”的架构解决“端侧模型功能单一”的问题实现AI功能全覆盖：

• 基础模型: 自研35B参数的“手机端通用大模型”，采用“4bit量化+知识蒸馏”，内存占用1.8GB推理延迟72ms，支持文本、语音、图像的基础理解（相当于端侧的“智能中枢”）。
• 场景插件:
• 语音助手，基于基础模型进行微调，支持“离线指令识别”，（例如在断网时也能够唤醒并执行“打开手电筒”的指令），其准确率达到97.5%唤醒响应时间小于300ms，相较于云端方案能够节省40%的电量，（从而有效解决了手机的续航焦虑问题）。
• 图像编辑：插件模型（1.2B参数），与基础模型协同，实现“语义分割修图”，（例如精准地移除图片中的路人），处理一张1200万像素图片，仅需1.2秒无需将其上传云端，（以此来保障用户照片的隐私）。

2. 汽车端：某新能源车企的“智能座舱+自动驾驶”双场景落地

车企以地平线征程6芯片为基础，构建起了端侧大模型系统，成功地解决了“汽车端实时性以及安全性”这一核心需求：

• 智能座舱：采用2.8B参数的对话模型，轻松愉快地，支持“多轮上下文理解”，例如用户说“打开空调并播放舒缓音乐”，可清晰地识别两个指令之间的关联；语音交互延迟小于80ms，有效地避免了驾驶分心；在无网络场景下，能够连续交互100轮且无卡顿，很好地覆盖了偏远地区的用车场景。
• 自动驾驶：采用7B参数的多模态感知模型，融合12路摄像头、（1路激光雷达数据，目标检测准确率为99.2%在暴雨天气下的“行人识别”召回率比传统算法高18%，这提升了极端天气的安全性；与此同时推理功耗被控制在12W以内，从而避免影响车辆续航。

未来趋势：2025-2026年值得关注的3个技术方向

1. “硬件模型框架”协同优化成为主流：

在2026年，将会出现“芯片厂商与模型厂商联合定制”的方案以此来解决“通用模型适配硬件时效率较为低下”的问题。例如英伟达与Meta合作推出了“端侧专用模型Llama-Edge”，配合着Orin芯片的“AI指令集优化”，这种情况下，其性能相较于通用方案提升了60%，与此同时内存占用降低了35%。

2. 动态精度:

依据任务的复杂程度，自动地切换模型的运算精度。一项调研指出，该技术能够减少百分之30至40的能耗，预计在2026年将会成为中低端手机的标配功能，从而助力千元机达成本地大模型的运行。

3. 隐私计算与端侧大模型相结合：

联邦蒸馏技术（注：多端设备共同联合蒸馏模型，并非共享原始数据）将得以落地，以此来解决“端侧模型精度提升需要大量数据”与“数据隐私保护”之间的矛盾。例如智能家居厂商能够借助该技术，使100万台设备联合起来对模型进行优化，从而使精度提升5%-8%这个时候，还能避免用户数据被上传至云端。

总结：端侧大模型落地的3个核心建议

1. 技术选型切勿盲目地去追求“先进”：

应当优先挑选那些“硬件适配较为成熟”的方案例如在手机端选取ORT加上TFLite，在汽车端选取厂商所专用的工具，以防由于“比较小众的框架”而致使后期的维护变得困难。例如车企曾尝试用云端较为常用的PyTorch框架来部署端侧模型，由于硬件适配方面存在不足，其推理延迟竟然高达300ms，而最终切换为SNPE工具链之后，延迟便降至了50ms。

2. 性能优化需以“量化指标”来驱动：

设定清晰明了的延迟、内存、功耗目标，例如手机端推理延迟<100ms，内存<2GB等。与此同时利用工具，像TensorBoard去监测延迟，以及HorizonToolkit来监测NPU利用率等。这样就能持续地进行监测，从而避免仅仅“凭感觉去优化”。

3. 场景落地从“小而美”开始：

不要一开始就部署7B以上的大模型，可以从1-3B参数的场景专用模型切入（比如说仅仅做语音识别、比较简单的文本生成），验证效果之后再逐步地扩展功能，减少试错的成本。例如手机厂商首先落地“离线语音助手”插件当用户满意度达到92%之后接着再扩展图像编辑、文本摘要等功能。

• 目前国内终端厂商的端侧大模型