2025年，全球AI大模型竞争格局发生了显著变化。根据斯坦福大学最新研究报告显示，中美顶级AI大模型性能差距已经从2024年的17.5%大幅缩小至 仅0.3% ，几乎实现技术持平。这一数据颠覆了传统的认知，标志着中国AI大模型正在实现弯道超车。

Alif Semiconductor has announced that its latest Ensemble microcontroller products are now compatible with Meta’s ExecuTorch ...

近年来，AI大模型在语言生成、图像识别、智能推荐等领域持续突破，训练规模从百亿到万亿参数不断攀升，对计算资源、数据管理及能效比提出了前所未有的挑战。传统计算架构在面对分布式训练、弹性扩展与安全合规等环节时，往往面临性能瓶颈与资源浪费问题。

在人工智能与边缘计算深度融合的今天，将AI模型高效部署于终端设备已成为产业智能化的关键。本文将分享基于米尔MYD-LR3576边缘计算盒子部署菜品识别安卓Demo的实战经验。该设备凭借其内置的强劲瑞芯微RK3576芯片，为视觉识别模型提供了充沛的本地AI算力，成功将“智慧识菜”的能力浓缩于方寸之间，充分证明了其作为边缘AI应用坚实载体的卓越性能与可靠性。