边侧大模型在多模态应用场景中的核心技术通常包括深度学习、特别是transformer架构的使用，以及大规模数据预训练和微调技术。这些模型通过在大量数据上进行预训练，学习到了通用的特征表示，从而能够适应多样化的任务和应用

核心技术

深度学习：边侧大模型依赖于深度学习，尤其是transformer架构，这一架构能够处理序列数据，并且已经在多种AI应用中证明了其有效性。

预训练与微调：这些模型通过在大规模数据集上进行预训练，学习到了通用的特征表示，这使得它们能够适应多样化的任务和应用。微调阶段则针对特定的任务或领域使用较小的标注数据进行训练，以进一步提升模型的性能。

多模态融合：边侧大模型需要能够将不同模态（如文本、图像、音频等）的信息融合在一起，以便更全面地理解环境和服务用户。

技术难点

计算资源限制：边侧设备通常具有较少的计算资源和存储空间，因此如何在有限的资源下进行高效的训练和推理是一个主要的挑战。

模型压缩与优化：为了适应端侧设备，研究者需要开发模型压缩和优化技术，以减少模型大小和推理时间，同时尽量保持较高的性能。

能耗与延迟：在移动设备和物联网设备中，模型的能耗和响应时间是关键指标，需要特别的算法和硬件设计来优化。

数据隐私与安全：边侧模型直接处理用户数据，因此数据隐私和安全成为一个重要考量

泛化与适应能力：尽管预训练可以提供强大的通用特征表示，但边侧模型仍需具备在新的域和任务上快速适应的能力，这要求模型具有一定的泛化能力。

应用场景

多模态通常涉及到将图像、文本、语音等多种类型的信息进行处理和分析，以提供更丰富、更直观的交互体验和更高的决策效率。以下是一些具体的应用场景：

智能助手：边侧大模型可以使智能助手可以实现对会议/对话内容记录整理，关键信息提取和分析，语气语调分析，实时字幕/AI同声传译等，有效提高会议的工作效率。

智能助手

自动驾驶：在自动驾驶领域，边侧大模型有助于车辆理解周围环境，通过结合摄像头捕获的图像、雷达信号以及地图和导航信息，实现对路况的准确判断和驾驶决策。

自动驾驶

医疗诊断：医疗行业可以利用边侧大模型分析医疗影像（如X光片、CT扫描）和患者的电子病历，帮助医生进行疾病诊断和治疗建议。

医疗诊断

智能家居：智能家居系统可以通过边侧大模型理解用户的行为和需求，实现对家庭设备的智能控制，如调节室内温度、控制照明、安防监控等。

智能家居

新零售：在新零售领域，边侧大模型可以通过分析摄像头的监控视频和顾客的移动路径，商店可以优化货架布局，提高销售额。

新零售

工业检测：在工业生产线上，边侧大模型可以用于产品质量检测，通过分析机器拍摄的图像和视频，自动检测产品的缺陷和瑕疵，提高生产效率和产品质量。

工业检测

教育应用：在教育领域，边侧大模型可以为学生提供个性化的学习体验，例如，通过分析学生的答题情况、面部表情和语音反馈，教育应用可以实时调整教学内容和难度，提高学习效果。

教育应用