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人工智能模型轻量化与部署技术研究

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摘要摘要：人工智能模型正从云端服务器向边缘终端快速渗透，但深度神经网络的高算力与存储需求与终端设备资源受限的矛盾日益突出。本文系统研究人工智能模型轻量化核心技术与端侧部署优化策略，分析模型剪枝、权重量化、知识蒸馏、轻量架构设计四大轻量化路径的原理与应用特点，探讨模型格式转换、硬件适配、推理引擎优化等部署关键环节。结合当前技术演进趋势，提出 “轻量化算法 — 部署框架 — 硬件平台” 协同优化方案，为人工智能模型在嵌入式、移动端等资源受限场景高效落地提供技术参考。

作者杨雪

出处《建筑监督检测与造价》 2026年第04期

关键词关键词：人工智能；模型轻量化；模型部署；边缘计算；深度学习优化

发表时间 2026年05月14日（期刊网平台发表日期，不代表实际的发表时间）

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来源期刊

期刊封面

《建筑监督检测与造价》 2026年第04期

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