OPPO今日宣布，即将发布的Find X8系列将全球首发搭载自研影像芯片“马里亚纳X”与端侧AI大模型，实现计算摄影与智能交互的深度融合。该系列配备超感光三摄系统，依托自研芯片的实时图像处理能力，暗光环境拍摄画质提升超60%，同时支持4K夜景视频降噪。端侧AI大模型则提供语音实时翻译、智能构图建议、相册语义搜索等功能，无需联网即可快速响应。OPPO影像产品总监表示，这一技术组合将重新定义移动影像的算力标准，为用户带来专业级创作体验。
来源：OPPO官方新闻
标签： 端侧智能
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小米澎湃OS发布AI大模型端侧运行优化方案 隐私与性能双升级
小米公司今日正式宣布，其自研操作系统澎湃OS（HyperOS）已完成重大升级，推出针对AI大模型的端侧运行性能优化方案。该方案通过深度整合NPU（神经网络处理单元）与CPU调度策略，显著提升了百亿级参数模型在手机端的运行效率，同时确保用户数据完全本地处理，无需上传云端，大幅增强隐私保护。
据了解，新版澎湃OS在端侧运行AI大模型时，模型加载速度提升40%，推理延迟降低至50毫秒以内，功耗反而下降15%。这一突破得益于小米自研的“端侧智能引擎”技术，该引擎可动态分配算力资源，并根据任务类型自动切换低功耗与高性能模式。在应用场景上，用户将能体验更流畅的AI语音助手、实时字幕翻译、智能图像编辑等功能，且全程离线可用。
小米集团高管表示，此次优化不仅是技术突破，更是对“AI普惠”理念的践行，旨在让高端大模型能力下沉至更多中端机型。目前，该优化已随澎湃OS 2.0版本推送，覆盖小米14 Ultra、Redmi K70等系列设备。未来还将通过OTA持续升级。
来源：小米澎湃OS官方网站
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Unity Sentis 神经网络推理引擎在移动端的集成指南
Unity Sentis 是 Unity 官方推出的跨平台神经网络推理引擎，专为在移动设备上高效运行 AI 模型而设计。它允许开发者直接将预训练的 ONNX 模型导入 Unity 项目，并在 Android 和 iOS 设备上实现低延迟、高吞吐量的推理，无需依赖云服务器。这一工具为移动端游戏、AR/VR 应用及实时交互体验带来了全新的 AI 能力。
核心功能与优势
Unity Sentis 的核心理念是“端侧 AI”，它通过优化算子和内存管理，将模型推理延迟控制在毫秒级。其优势包括：
- 原生支持 ONNX：无需转换格式，直接导入 PyTorch、TensorFlow 等框架导出的模型。
- GPU 加速：利用移动端 GPU（如 Qualcomm Adreno、Apple Metal）进行并行计算，显著提升性能。
- 内存优化：支持动态内存分配和模型量化，降低移动端内存占用。
- 热更新兼容：模型可随 AssetBundle 动态加载，方便 AI 策略在线升级。
官方网站：Unity Sentis 官方网站
典型应用场景
实时图像识别与分类
在移动端相机应用中集成图像分类模型，实现对象检测、缺陷识别等功能，响应时间可控制在 30ms 以内。
自然语言处理与语音交互
利用轻量级 Transformer 模型（如 MobileBERT）进行文本分类或意图识别，结合语音输入打造离线语音助手。
增强现实与游戏 AI
在 AR 场景中实时分析环境语义，或为游戏角色提供行为决策模型（如强化学习策略），实现无服务器的智能体验。
集成步骤与注意事项
集成 Unity Sentis 主要分为三步：首先，在 Package Manager 中安装 Sentis 包；其次，将 ONNX 模型置于 Assets 文件夹；最后，通过 C# 脚本加载并运行推理。开发者需注意模型输入的张量形状需与 Unity 的纹理或数组格式匹配，推荐使用
TensorFloat数据结构。另外，建议对模型进行量化（如 FP16）以平衡精度与性能。针对不同移动平台，Sentis 会自动选择最佳后端（如 Vulkan 或 Metal）。建议在真机上进行 profiling，利用 Profiler 窗口监控 GPU 耗时。对于复杂模型，可启用异步推理避免 UI 线程阻塞。