全面发力端侧AI，这个AIoT厂商给出完美解决方案

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其中，旗舰边缘计算智能模组SG885G，搭载高通® QCS8550高性能平台，具备高达48 TOPS的综合算力。

SG885G此前已率先成功实现了DeepSeek-R1蒸馏小模型的稳定运行。 实测数据显示，其生成tokens的速度超过每秒40个tokens，且未来随着性能的不断优化，速度还将进一步提升，为智能终端设备带来更强大的AI能力。

面向高端的SG560D模组，同样来自高通平台（QCM6490），综合算力可以达到14 TOPS。

移远也有来自国产平台的智能模组。如面向中端的SG530C，采用的就是紫光展锐的UIS7885平台，算力达到8 TOPS。

面对低端场景，移远也能提供对应的方案。例如SG368Z和SC362Z-AP，算力为1 TOPS，适合对成本和功耗有更高要求的场景。

模组的算力，是端侧AI落地的一个前提条件。但更重要的是，需要充分了解用户的需求，在 方案设计验证、模型微调、模型部署 等方面具备工程化的能力。

移远通信在这些方面已经积累了丰富的经验。

在方案方面，移远针对业界各大主流模型进行了大量验证，摸清了模型的能力边界和适用场景。在用户场景中，如果直接采用现成模型构建方案，会导致严重的精度和准确性问题。而移远会基于用户场景，进行模型微调，确保模型与场景完全匹配，用户能获得最佳体验。

模型部署更是移远的强项。他们深耕行业多年，对垂直行业有非常充分的了解，能够针对不同行业用户的场景需求，进行从小模型到大模型的适配部署。

端侧AI落地，不仅考验硬件算力，也考验软件算法。而算法，是基于数据不断磨合而成熟的。移远通信在算力、算法和数据方面，都具有自身独特的优势，从而形成了强大的市场竞争力，也成为行业用户的合作首选。

接下来，我们不妨从目前端侧AI最火爆的两个应用方向，详细看看移远方案究竟是如何落地的。

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