端侧AI正引领智能硬件应用的新篇章，其中，以DeepSeek R1为代表的精简模型堪称典范。这些模型在保持卓越性能的同时，实现了模型参数量的显著缩减，有效解决了端侧AI部署中面临的存储空间需求高、算力消耗大及推理延迟等难题。这一突破意味着端侧AI能够以更低的成本和能耗，在手机、PC、摄像头、机器人等终端设备上流畅运行。
在此背景下，深思考人工智能（iDeepWise.ai）于2月23日上午隆重发布了鸿蒙系统下的“TinyDongni”及“DeepSeek”超小端侧多模态大模型。同时，公司宣布与国产模组领域的佼佼者广和通及深开鸿携手合作，共同推出适配国产算力的创新硬件解决方案。
深思考人工智能，作为类脑人工智能与多模态大模型领域的佼佼者，拥有深厚的技术积淀。公司在多模态深度语义理解、人机交互等核心技术方面具备显著优势，并已成功将大模型深度融入智慧医疗、智能终端等多个应用场景。
此次合作标志着国产端侧AI技术在低功耗、高性能领域取得了重大进展，有力打破了“国产算力性能不足”的传统观念。深思考人工智能提出的“模型+硬件+生态”一体化解决方案，为智能终端厂商提供了便捷高效的端侧AI能力，将加速推动各行业智能化升级的步伐。
引领技术前沿，深思考人工智能（iDeepWise.ai）近日隆重推出了其创新的超小端侧多模态大模型与专为高效算力设计的模组。这一里程碑式的成果，标志着公司在人工智能领域迈出了坚实的一步。
此次推出的超小端侧多模态大模型，不仅体积小巧，而且在保持高性能的同时，显著降低了对存储空间和算力的需求，有效克服了以往端侧AI部署中遇到的诸多挑战，如高存储需求、算力消耗过大以及推理延迟等。这一突破性的设计，使得端侧AI技术能够以更加经济、节能的方式，在手机、个人电脑、摄像头、机器人等多种智能终端设备上实现流畅运行。
为了进一步提升算力效率，深思考人工智能还与业界领先的算力模组厂商紧密合作，共同研发出了专为超小端侧多模态大模型量身定制的算力模组。该模组不仅具备出色的性能表现，还兼具低功耗和高度集成的特点，为智能终端设备提供了强大的算力支持。
深思考人工智能作为类脑人工智能与多模态大模型技术的先锋，一直以来都致力于推动人工智能技术的创新与应用。此次推出的超小端侧多模态大模型与算力模组，不仅展示了公司在人工智能技术领域的深厚积淀和创新能力，更为智慧医疗、智能终端等多个领域的智能化升级提供了强有力的支持。
展望未来，深思考人工智能将继续秉承创新、务实的精神，不断探索人工智能技术的无限可能，为推动全球智能化进程贡献自己的力量。
深思考人工智能在AI领域积淀深厚，其核心团队汇聚了来自中科院、清华大学及耶鲁大学的精英，由前沿的AI科学家与业务专家共同组成。在多模态深度语义理解与人机交互技术领域，深思考人工智能展现出了卓越的优势。
早在2018年，深思考人工智能便率先发布了全球首个医学影像专用AI处理器，成功将AI技术融入智慧医疗大健康领域。2020年，公司又自主研发了国内首代生成式语言大模型，经过不断迭代与优化，该模型已进化为深思考人工智能的核心旗舰产品——Dongni.ai。
Dongni.ai作为深思考人工智能倾力打造的类脑多模态、跨模态大模型，集多模态交互、可解释性、实时响应、结果可溯、输出可控及情感交互等多重优势于一身。目前，Dongni.ai已广泛应用于智能终端人机交互与智慧医疗两大核心产品线。
凭借强大的AI研发实力与对AI落地应用的深刻洞察，深思考人工智能推出的TinyDongni端侧多模态大模型，在搜索引擎领域展现出独特魅力。
TinyDongni实现了端侧多模态交互，支持文件、图像及视频搜索，其词汇库涵盖18.3万词条，广泛覆盖法律、医疗、教育等多个场景。同时，TinyDongni具备深度语义理解模糊搜索功能，显著提升了搜索效率。此外，深思考人工智能创新的“Her”模式，赋予TinyDongni深度情感交流能力，能够在手机、电脑、机器人等终端设备上，为用户带来个性化的陪伴体验。
TinyDongni还支持海外13个国家和地区的搜索服务，用户可根据所选国家，轻松获取当地语言信息，并同时呈现中文及当地语言两种搜索结果，极大提升了工作效率。
在医学领域，TinyDongni同样表现出色。它深入学习了1687万篇全球权威医学论文，为医学场景提供了强有力的支持。深思考人工智能在医学领域的长期深耕，使其在“重疾早筛”这一垂直场景上积累了丰富的经验，完成了超过10万例临床回顾性分析与验证，构建了百万级的高质量数据集。截至2024年，深思考人工智能的宫颈癌筛查量已突破3000万人份。
在深思考人工智能医学专业知识的加持下，TinyDongni不仅能够帮助医学专业人士提升工作效率，还能为普通用户提供专家咨询、健康报告解读等贴心服务。
深思考人工智能的端侧多模态大模型已在众多领域实现广泛应用，展现其强大的技术实力与广泛适用性。
在存储领域，深思考凭借其轻量化大模型技术，为存储设备带来了革命性的多模态搜索功能。用户现在可以通过自然语言，对存储中的图片、视频、文件等信息进行语义级别的精准搜索，极大地提升了数据检索的便捷性和效率。
医疗领域同样见证了深思考人工智能的卓越贡献。联合打造的医学显微镜，不仅能在本地离线运行，确保数据安全，还能通过加载可拓展的AI分析模块，利用加密分析与扩展技术，显著提升病理检测的稳定性与效率，为医疗诊断提供有力支持。
此外，在AI PC Suite平台上，深思考提供了本地文件的模糊搜索、PPT自动生成以及同声翻译等功能，不仅提升了工作效率，还有效保障了数据安全。在智能汽车领域，TinyDongni融合了手势、语音、图像等多种模态的交互方式，能够实时解析车内外环境，为驾驶者带来更加智能、便捷的驾驶体验。而在人形和萌宠机器人中，TinyDongni的“Her”模式则展现了出色的人机互动能力，为用户带来更加生动、有趣的交互体验。
华为OpenHarmony使能部AI技术专家刘小飞以实际案例为例，介绍了深思考与OpenHarmony Laval社区的合作成果。2024年4月，双方合作推出了OpenHarmony专属智能问答助手“小瓦AI答”。自上线以来，“小瓦AI答”已经服务了超过9000名开发者，回答了3万多个问题，有效提升了社区与开发者的互动体验。
据QYResearch预测，全球端侧AI市场规模将以超过20%的年复合增长率迅速扩张，预计到2025年将达到数百亿美元。相关分析还指出，到2028年，端侧推理和微调卡的销售额将超过云侧训练卡，标志着端侧商业模式的重大转变。
在此背景下，深思考人工智能创始人兼CEO杨志明表示：“深思考鸿蒙系统TinyDongni&DeepSeek超小端侧多模态大模型及硬件模组的发布，不仅是技术上的重大突破，更是端侧AI普惠化的一个重要里程碑。未来，深思考人工智能将持续优化多模态交互能力，推动AI在医疗、工业、消费等领域的深度应用，为更多行业和用户提供智能化解决方案。”
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