AI Flow：让大模型在手机、汽车、机器人上自由流动的智能革命

AI-Flow-Ruyi-logo

“

龙宫传说中有一根能自由伸缩的神棒，如今它化身「如意大模型」来到人间——中国电信用「家族模型」技术，让大模型像金箍棒般在端-边-云架构中自由伸缩，彻底解决AI落地难题。

一、为什么你的手机跑不动ChatGPT？AI落地的两大瓶颈

当我们惊叹于ChatGPT撰写诗歌、GPT-4o实时对话时，鲜少有人意识到：这些能力始终被困在数据中心里。中国电信TeleAI团队在论文《AI Flow: Perspectives, Scenarios, and Approaches》中揭示了两大核心瓶颈：

硬件资源之困（以LLaMA模型演化为例）

模型	发布时间	参数量	内存需求	适用设备
ResNet	2016	1100-6000万	<1GB	普通手机
LLaMA-4	2025	0.1-2万亿	100+GB	高端服务器集群

通信网络之痛

◉

边缘设备传输压力：智能眼镜执行视觉推理时，单次需传输数百MB视觉特征数据
◉

多设备协同开销：无人机集群协作时，通信延迟会导致决策滞后高达300ms
◉

网络不稳定性：车载AI在隧道等场景下断网时，服务将完全中断

“

“要实现无处不在的智能，需在AI与通信技术的交叉点实现多学科突破”——论文摘要

二、AI Flow三大核心技术：让智能流动起来

2.1 设备-边缘-云协作：分层智能处理

架构原理（如图所示）：

graph TD
    A[设备层-手机/IoT] -->|低延迟交互| B[边缘层-基站服务器]
    B -->|复杂计算| C[云层-数据中心]
    C -->|模型更新| B
    B -->|结果反馈| A

创新技术：

任务导向特征压缩（TOFC）

◉

通过视觉特征聚类压缩传输数据量
◉

在RealWorldQA测试中减少45%传输量

# 特征压缩核心流程
features = CLIP_encoder(image)          # 提取视觉特征
clusters = DPC_KNN(features)            # 密度峰值聚类
merged = average_pooling(clusters)      # 特征合并
compressed = entropy_encode(merged)     # 熵编码压缩

分层协同解码
- ◉
  
  手机生成草稿 → 边缘服务器验证 → 云端精修
- ◉
  
  数学推理任务加速1.25倍（MATH-500基准测试）

2.2 家族模型：一套参数，百变身材

革命性设计：

graph LR
    M[主模型7B参数] --> E1[分支1-3B参数]
    M --> E2[分支2-4B参数]
    M --> E3[分支3-5B参数]
    M --> E4[分支4-6B参数]

两大实现技术：

权重分解（Weight Decomposition）
- ◉
  
  将权重矩阵拆解为低秩矩阵： $W = W_{u} \times W_{v}$
- ◉
  
  GPU内存占用降低至原模型的 $nm h ( n + m )$

早退机制（Early Exit）

◉

在中间层直接输出结果（如图示第11/15/19层退出）
◉

资源需求动态适配：

| 退出层 | 等效参数量 | 适用场景       |
|--------|------------|----------------|
| 11     | 3B         | 简单对话       |
| 19     | 5B         | 日常任务       |
| 27     | 7B         | 复杂问题求解   |

实测性能对比（MMLU基准）：

模型分支	准确率	相对完整模型性能
3B早退分支	40.74%	60%
5B早退分支	57.72%	85%
7B完整分支	67.88%	100%

2.3 连接交互驱动的智能涌现

多智能体协作框架：

sequenceDiagram
    手机->>边缘服务器： 发送初步推理结果
    边缘服务器->>云端： 聚合多设备数据
    云端-->>边缘服务器： 返回综合决策
    边缘服务器-->>手机： 下发优化指令

三类协作范式：

串行协作（如运动生成）：
- ◉
  
  INS模块生成基础动作 → REC模块优化交互协调性
- ◉
  
  InterHuman测试中动作精度提升25.3%
并行协作（如深度估计）：
- ◉
  
  近场/远场解码器并行处理
- ◉
  
  NYU-V2数据集误差降低至0.049（行业最优）
网络化协作（如OmniVDiff）：
- ◉
  
  RGB/深度/分割多模态联合处理
- ◉
  
  视频生成FVD指标达326.99（超越主流方案27%）

三、落地实践：如意大模型安装使用指南

3.1 快速部署（Python环境）

# 创建虚拟环境
conda create -n ruyi python=3.12
conda activate ruyi

# 安装依赖（推荐提前安装flash_attn）
git clone https://github.com/TeleAI-AI-Flow/AI-Flow-Ruyi.git
cd AI-Flow-Ruyi
pip install -e .

# 下载模型权重
git clone https://www.modelscope.cn/TeleAI-AI-Flow/AI-Flow-Ruyi-7B-Preview0704.git models/

# 运行推理示例
python demo.py

3.2 动态选择计算分支

from ruyi.global_var import set_global_val

# 设置早退层（不同层对应不同规模分支）
set_global_val("early_exit_point", 19)  # 选择5B分支

# 模型生成响应
output = model.generate(
    inputs["input_ids"].to('cuda'),
    generation_config=generation_config
)

四、改变世界的应用场景

4.1 具身智能（Embodied AI）

“

无人机+地面机器人协同巡检系统

◉

无人机：执行11层早退（3B），实时提取运动特征

◉

机器人：接收特征继续推理，避免重复计算

◉

带宽占用降低60%，响应延迟<200ms

4.2 智能穿戴设备

“

AR眼镜导航系统

◉

本地层：3B分支处理基础空间感知

◉

边缘层：5B分支识别复杂路标

◉

云端：7B分支规划全局路径

◉

功耗降低至纯本地方案的1/3

4.3 智慧城市

“

低空物流网络

◉

无人机：边缘优化模型避障（延迟<50ms）

◉

交通灯：动态调整信号（聚合多源数据）

◉

云中心：预测全城拥堵模式（准确率提升35%）

五、技术问答（FAQ）

Q1：家族模型会降低大模型能力吗？

不会。实验数据显示：

◉

7B完整分支在MMLU达到87.19分（对比Qwen2.5-7B的70.88）
◉

通过分层主成分分解（HPCD） 技术，压缩后模型保留95%以上原始能力

Q2：普通手机能用吗？

完全可行：

◉

3B分支可在骁龙8 Gen3手机运行（约4GB内存）
◉

通过设备-边缘协同，老旧设备也能获得智能服务

Q3：断网时能否工作？

支持离线推理：

设备本地运行轻量分支
网络恢复后自动同步中间特征
边缘服务器继续未完成计算

graph LR
    A[设备本地推理] --> B{网络状态}
    B -->|连接| C[边缘协同优化]
    B -->|断开| D[本地持续服务]

六、未来展望

6.1 联邦学习突破

◉

挑战：传统方法需传输梯度（7B模型约28GB/次）
◉

解决方案：基于家族模型的参数高效微调（PEFT）

6.2 自适应网络编排

◉

动态拓扑调整：应对设备频繁离线的移动场景
◉

无线自组网：实现去中心化协同推理

“

“AI Flow将重塑智能的边界——从云端延伸到每部手机、每辆汽车、每个机器人” ——论文结论节选

参考文献：
中国电信TeleAI团队. (2025). AI Flow: Perspectives, Scenarios, and Approaches. arXiv:2506.12479
开源项目：
GitHub – TeleAI-AI-Flow/AI-Flow-Ruyi
模型体验：
Hugging Face – 如意7B预览版


> 通过设备-边缘-云协同、家族模型、智能涌现三大创新，AI Flow正让大模型突破数据中心牢笼，真正流动到我们生活的每个角落。

中国电信破局AI落地难题：AI Flow如何让大模型在手机汽车机器人上自由流动？