端云协同有哪些核心技术？

1. 模型压缩与轻量化

通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术将云端大模型压缩为适合端侧部署的小模型。例如 8 位量化可将模型体积压缩 75%，推理速度提升 3 倍。荣耀通过自研量化压缩技术使大模型在端侧流畅运行，面壁智能的动态稀疏训练技术可将大模型参数量压缩至原模型的 10%–20%，同时保持 90% 以上的精度。

2. 动态任务卸载

根据实时网络条件、端侧电量、任务优先级等因素，动态决定哪些子任务在端侧执行、哪些上云处理。基于强化学习的调度器可实时评估边缘节点算力与网络质量，相比静态调度可使系统吞吐量提升 25%，任务完成率提高 18%。

3. 通信协议优化

端云数据传输需解决带宽限制、网络波动和安全传输三大问题。MQTT 协议因其轻量级特性成为物联网场景首选，配合差分传输技术可减少 90% 的数据量。对于高实时性需求，WebRTC 的 P2P 通信模式可将延迟控制在 50ms 以内。TLS 1.3 协议通过预共享密钥机制将握手时间从 2RTT 降至 1RTT。

4. 隐私保护技术

集成联邦学习、同态加密、差分隐私、可信执行环境等技术保护用户数据隐私。联邦学习允许多终端在本地训练模型，仅共享参数更新，实现"数据不出端"。可信执行环境如 ARM TrustZone 可在硬件隔离区域运行关键代码，结合差分隐私算法与 256 位传输加密构成全链路防护。

5. 端云明确分工策略

"端侧优先、云端用完即删"是当前的主流技术原则。端侧负责基础界面识别、敏感信息处理和即时响应；云端负责复杂推理与规划，处理完毕后数据不落盘。清系团队万象智维实践的"端侧 GUI + 云侧 CLI"分工模式，实现了敏感上下文在端侧处理、抽象指令上云的协同效果。