第245章 AI本地化计算战略
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  確保数据不出省/市即可满足大部分计算需求
  提供比中心云更低的网络延迟（＜5ms）
  第二层：行业本地化
  针对金融、医疗、製造、政务等特定行业，提供符合行业监管要求的专用计算环境
  例如金融行业的“同城双活+异地灾备”架构，医疗行业的hipaa（健康保险流通与责任法案）合规环境
  与行业客户共同制定技术標准和运维流程
  第三层：设备本地化
  將ai推理能力下沉到工厂车间、医院影像科、商场摄像头、车载计算机等边缘设备
  利用我们的“悟道”晶片低功耗特性，实现端侧智能
  数据在產生地即时处理，只有必要的结果上传云端
  演示结束后，会议室里安静了几秒。赵静第一个打破沉默：“这个战略和『小芯』3.0的模型矩阵方案能形成协同吗？”
  “不仅能协同，而且可能是最佳拍档。”陈醒切换到下一页，“想像这样一个场景：一家跨国製造企业在华夏有工厂，在德国有研发中心，在美国有总部。他们的產品质量检测需要ai视觉模型，这个模型需要识別產品缺陷，同时要符合各地不同的质量標准和安全规范。”
  他描绘出具体应用场景：
  基础视觉大模型在我们的中心云训练，用全球数据学习通用特徵
  针对华夏工厂的特定產品线，在长三角区域云进行增量训练，融入本地质检標准