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AI下半場的「Game Changer」，直讓老外驚呼「Amazing」

人工智能ai艾比森

AI下半場的「Game Changer」，直讓老外驚呼「Amazing」

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AI下半場的「Game Changer」，直讓老外驚呼「Amazing」
機器之心報道
機器之心編輯部

又一項中國的 AI 技術在國外火了！







近日 ， 海外社交媒體平臺 X 上眾多關注 AI 的博主對一個來自中國的新技術展開熱烈討論 。


有人表示：「中國不是隨便玩玩 。 這事兒影響太大了！」


有的直呼：「中國真的是在突破邊界！」


還有的說：「中國不是在『下棋』 ， 他們在重新定義整個『棋局』！」
【AI下半場的「Game Changer」，直讓老外驚呼「Amazing」】






到底是什么樣的技術 ， 竟能讓一眾老外給出如此之高的評價？


還驚呼「Amazing」「Superb」「Exciting」（小編仿佛在做雅思考試的高級詞匯替代練習） 。


頭部 AI 科技博主 Jaynit Makwana 發帖說：「......It's called AI Flow - a system where models adapt collaborate and deploy......」





科技博主 Rishabh 推文表示：「......（它）可能會重塑生成式人工智能在邊緣端的運行方式...... 比我們見過的任何技術都更快、更經濟、更智能......」





Rasel Hosen 回復評論說：「...... 擁抱一個人工智能與我們的生活無縫融合的未來 ， 真的可能徹底改變協作模式 。 已經迫不及待想看看它會如何發展了！」





Muhammad Ayan 表示：「這正是我們在實時人工智能部署中所需要的那種架構 。 」





VibeEdge 更是用「Game Changer」來形容 。


小編立即搜索了一下 ， 找到了 AI Flow 的定義 ， 并且它還有個中文名字——智傳網 。


智傳網（AI Flow）是人工智能與通信網絡交叉領域的一項關鍵技術 ， 即通過網絡分層架構 ， 基于智能體間的連接以及智能體和人的交互 ， 實現智能的傳遞和涌現 。


通過智傳網（AI Flow） ， 智能可以突破設備和平臺的限制 ， 在網絡不同層之間自由流動 ， 從云計算中心到終端設備 ， 實現隨需響應 ， 隨處而至 。





更令小編沒想到的是 ， 這個技術竟是出自中國的一家央企 —— 中國電信 。


根據 AI 科技博主 EyeingAI 介紹：「AI Flow by Professor Xuelong Li (CTO at China Telecom and Director of TeleAI) and the team explores how AI can actually work better in the real world.」


原來 ， 智傳網（AI Flow）是中國電信人工智能研究院（TeleAI）正在著重發力的一項技術 ， 由其院長李學龍教授帶領團隊打造 。


李學龍教授是中國電信集團 CTO、首席科學家 ， 他是全球少有的光電和人工智能雙領域專家 ， 在光電領域的 OSA（美國光學學會）、SPIE（國際光學工程學會）和人工智能領域的 AAAI、AAAS、ACM 學會 ， 以及 IEEE ， 都入選了 Fellow 。


而這些海外博主們之所以會關注到智傳網（AI Flow） ， 是源于 TeleAI 團隊于 6 月中旬在 arXiv 上掛出的一份前沿技術報告：


AI Flow: Perspectives Scenarios and Approaches





報告地址：https://arxiv.org/abs/2506.12479


在這份技術報告掛出后 ， 快速受到全球技術市場研究咨詢機構 Omdia 的關注 ， 還發布了一份行業短評報告 ， 在分析生成式人工智能技術落地應用的趨勢和方向時 ， 推薦產業各方將 TeleAI 的智傳網（AI Flow）技術「On the Radar」 。


Omdia 的 AI 首席分析師蘇廉節（Lian Jye Su）還在社交媒體平臺發布推文表示：


「通過架起信息技術與通信技術之間的橋梁 ， 智傳網（AI Flow）為自動駕駛汽車、無人機和人形機器人等資源密集型應用提供了強大支持 ， 同時不會在延遲、隱私或性能方面做出妥協 。 分布式智能的未來已然來臨 —— 在這一未來中 ， 先進應用既能突破設備限制 ， 又能保持實時響應能力與數據安全性 。 」





AI Flow 到底是什么？
又為什么需要它？


翻開技術報告 ， 開篇提到了兩個赫赫有名的人物：Claude Shannon（克勞德?香農）和 Alan Turing（艾倫?圖靈） ， 一位是信息論的創始人 ， 一位被譽為計算機科學之父 。 他們分別奠定了信息技術（IT）與通信技術（CT）的基礎 。


報告指出 ， IT 與 CT 的發展呈現出雙軌并行的態勢 ， 一方面不斷提升單個機器的性能 ， 另一方面構建網絡以實現多臺機器間更高效的互聯 。 這種協同效應引發了一場技術革命 ， 如今在人工智能大模型的推動下達到頂峰 。


AI 的能力邊界正以超乎人們想象的速度擴張 ， 文能賦詩作畫寫代碼 ， 武能驅動機器人、無人機與自動駕駛汽車 。 更有觀點認為我們正在進入所謂的「AI 下半場」 。 然而 ， 大模型對資源消耗大和通信帶寬高的需求 ， 在實現普適智能方面正面臨著巨大挑戰 。


真正的現實是 ， 除了在聊天框里與 AI 對話 ， 我們手中的手機、佩戴的設備、駕駛的汽車 ， 距離真正的「泛在智能」似乎仍有遙遠的距離 。


于是 ， 一個巨大的悖論也隨之浮現：既然 AI 已如此強大 ， 為何它仍未能無縫融入我們日常生活的方方面面呢？


答案其實就隱藏在 AI 強大的外表之下 。 一個殘酷的現實是：幾乎所有頂尖的 AI 都無法直接運行在我們身邊的終端設備上 。 它們是名副其實的「云端巨獸」 ， 嚴重依賴遠在千里之外、擁有龐大算力的數據中心 。


舉個例子 ， 如果你要運行 671B 參數量的 DeepSeek-R1 模型（BF16 滿血版） ， 則理論上至少需要 1342 GB 內存 ， 而要保證 Token 輸出速度 ， 所需的算力更是讓人咋舌 。 很明顯 ， 這些需求已經遠遠超出了絕大多數手機、汽車等端側設備的承載極限 。


這種絕對的云端依賴為 AI 應用的普及帶來了最致命的枷鎖：延遲 。


正如英特爾前 CEO 帕特?基辛格所言：「如果我必須將數據發送到云再回來 ， 它的響應速度永遠不可能像我在本地處理那樣快 。 」—— 這是不可違背的「物理定律」 。


對于毫秒必爭的自動駕駛汽車以及要求實時響應的外科手術機器人 ， 這種延遲是不可接受的 ， 甚至是生死攸關的 。


這便是 AI 普及的「最后一公里」困局：最需要即時智能的場景往往離云端很遠；而最強大的智能 ， 又偏偏被困在云端 ， 無法下來 。


如何打破這個僵局？過去 ， 行業的思路是造更快的芯片、建更大的數據中心 ， 但這越來越像一場投入產出比急劇下降的「軍備競賽」 。


當所有人都執著于如何把算力的磚墻砌得更高時 ， 破局的答案或許來自一個長期被忽視、卻更關乎萬物互聯本質的領域——通信 。


智傳網（AI Flow）正是這個顛覆性的答案！


它是一套整合了通信網絡與 AI 模型的創新架構 ， 目標是要搭建起一座橋梁 ， 讓智能本身能夠突破平臺的限制 ， 在「端、邊、云」的層級化架構之間像數據一樣自由流動、隨需而至 ， 實現 Ubiquitous AI Applications（讓 AI 應用無處不在） 。


就像它的中文名字一樣 ， 「智」代表人工智能 ， 「傳」代表通信 ， 「網」代表網絡 ， 是一座讓「智」能「傳」輸之「網」 。


仔細看過 TeleAI 的技術報告后發現 ， 智傳網（AI Flow）是一套組合拳 ， 包含三個核心技術方向 。


  • 端-邊-云協同（Device-Edge-Cloud Collaboration）：為智能的分布式運行提供了硬件基礎 。
  • 家族式同源模型（Familial Model）：能夠靈活伸縮以適應不同設備 ， 并通過復用計算結果實現高效協作 。
  • 基于連接與交互的智能涌現（Connectivity- and Interaction-based Intelligence Emergence）：通過模型間的連接與交互 ， 催生出超越任何單體能力的智能涌現 ， 達成 1+1>2 的效果 。





端-邊-云協同
分布式推理


為了實現 AI 服務的增強智能和及時響應 ， 智傳網（AI Flow）采用了分層式端-邊-云協同架構 。 這三層網絡架構可為各種下游任務提供靈活的分布式推理工作流程 ， 是模型協作的基礎 ， 而模型協作正是智傳網（AI Flow）的一大基石 。


首先來看現今通信網絡普遍使用的三層網絡架構 ， 即設備層（端）、邊緣層（邊）和云層（云） 。


其中 ， 端側設備通信時延最短但算力很低；部署在基站（BS）和路側單元（RSU）等邊緣節點的服務器算力稍強但通信時延稍長 ， 而云端服務器雖然算力很強 ， 但因為網絡路由 ， 通信時延最高 。





邊緣節點由于靠近終端設備 ， 因此能夠提供中等計算能力和相對較低的傳輸延遲 。 邊緣服務器可充當云層和設備層之間的中介 ， 支持本地化處理和動態任務編排 。 通過從資源受限的終端設備接管對延遲敏感的工作負載 ， 邊緣層可以提高響應速度 ， 同時減少對遠程云基礎設施的依賴 。


然而 ， 與云集群相比 ， 其硬件資源仍然有限 。 因此 ， 邊緣服務器對于工作負載的動態編排至關重要 ， 它可以將計算密集型操作卸載到云端集群 ， 同時直接支持終端層設備 ， 從而確保高效利用分層資源 。


容易看出 ， 對于這種架構 ， 有效的動態任務編排至關重要 。


為了做到這一點 ， 針對端-邊的協同推理 ， TeleAI 提出了任務導向型特征壓縮（Task-Oriented Feature Compression）方法 ， 簡稱 TOFC 。 該方法可通過在設備上執行融合與壓縮 ， 根據通道條件動態優化與任務相關的多模態特征傳輸 。


這種方式能極大減少傳輸的數據量 ， 在實驗中 ， 相比傳統圖片壓縮方式 ， TOFC 能在保證任務效果的同時 ， 節省高達 60% 的傳輸數據 。



用于端-邊的協同推理的 TOFC 系統圖示


具體來說 ， 如上圖所示 ， 首先由 CLIP 視覺編碼器生成視覺特征并對其進行基于 K 最近鄰的密度峰值聚類（DPC-KNN） ， 從而大幅減少數據量和計算負載 。


然后 ， 采用基于超先驗的熵模型對融合后的特征進行編碼和解碼 ， 從而在保持下游任務性能的同時最大限度地減少數據傳輸 。


最后 ， 訓練多個專門用于編碼不同特征的熵模型 ， 并根據輸入特征的特點自適應地選擇最優熵模型 。


此外 ， 為了進一步提升效率 ， 智傳網（TeleAI）還整合了推測解碼（speculative decoding）技術 ， 也就是使用「Draft Token 生成 + 驗證」的方法 。 當用戶發起請求時：


  • 設備先「生成 Draft Tokens」：部署在手機等終端設備上的輕量級模型會利用其響應速度快的優勢 ， 迅速生成回答的「Draft Tokens」 。
  • 云/邊后「驗證」：「Draft Tokens」生成后 ， 會被發送到邊緣服務器或云端 。 部署在那里的、能力更強的大模型并不會從頭重新生成一遍答案 ， 而是扮演「驗證者」的角色 ， 快速地驗證和修正「Draft Tokens」中的錯誤或不完善之處 。



通過推測解碼實現的設備與邊緣服務器的分層協作框架概覽


為了克服傳統推測解碼中順序式「Draft Token 生成 + 驗證」范式所導致的固有延遲 ， TeleAI 提出了一種并行式端-邊協作解碼框架 。 而且該框架非常靈活 ， 可以輕松地擴展成「端-邊-云」三層架構 ， 解決一些更為復雜的任務 ， 如下圖所示 。



「端-邊」兩層以及「端-邊-云」三層的協同解碼示意圖


這種模式下 ， 用戶能以小模型的速度享受到大模型的質量 。 實驗證明 ， 在數學推理、代碼生成等任務上 ， 這種協同方式的生成速度比單獨使用云端大模型提升了約 25% ， 同時還能保證與大模型同等的準確度。


家族式同源模型
如何定制不同大小的智能？


家族式同源模型是指一系列大小不同但隱含特征已對齊的模型 ， 因此可以實現無開銷的信息共享和有效協作 。


實際上 ， 這套模型并非不同大小模型的簡單組合 ， 也不是像混合專家（MoE）模型那樣隨機激活一定比例的參數 ， 而是能像變焦鏡頭一樣靈活伸縮 ， 讓一個大模型可以按需「變身」成不同尺寸 ， 以適應各類終端的算力限制 。


更關鍵的是 ， 它們在協同工作時還能夠復用彼此的計算結果 ， 從而避免重復勞動 ， 極大提升效率 。 不僅如此 ， 該架構支持幾乎任意數量參數的模型 ， 使其能夠充分利用異構設備的計算能力 ， 從而滿足各種下游任務的需求 。


實現家族式同源模型的兩大核心策略分別是：


  • 權重分解（Weight Decomposition）：將模型中龐大的參數矩陣分解為多個更小的矩陣 ， 從而在不破壞結構的情況下 ， 精細地調整模型大小 。 在這方面 ， TeleAI 新提出了一種名為分層主成分分解（HPCD）的技術 ， 可通過對 Transformer 模塊內的線性層進行自適應權重分解 ， 實現對總參數數量進行細粒度調整 。
  • 早退出（Early Exit）：允許模型在計算過程中 ， 根據任務的難易程度 ， 從中間的某一層「提前」產生結果 ， 而不必「跑完全程」 。 在這方面 ， TeleAI 新提出的了一種名為使用可擴展分支的早退出（EESB）的技術 ， 可通過仔細調整已分解的層之間隱藏特征的維度 ， 家族式同源模型可以實現幾乎任意數量的參數 ， 從而適應異構設備的硬件能力 。



TeleAI 新提出的 EESB 早退出方法的示意圖


這種設計的最大優勢在于計算的復用與接力 。 由于小尺寸模型本質上是家族式同源模型的一個「子集」 ， 當終端設備用 3B 大小的分支完成初步計算后 ， 如果需要更強的智能 ， 它可以將計算的中間結果無縫傳遞給邊緣服務器上的 7B 分支 。 服務器接收后 ， 無需從頭開始 ， 可以直接在 3B 的計算基礎上繼續向后推理 。 這種「計算接力」可避免重復勞動 ， 從而極大提升分布式協作的整體效率 。


為了讓業界能親身體驗 ， TeleAI 已經開源了一個 7B 參數規模的家族式同源模型 ， 展示了其在技術落地上的決心 。


有趣的是 ， TeleAI 給這個模型命名為「Ruyi」 ， 沒錯 ， 就是「如意金箍棒」的「如意」 。 它最大 7B ， 但可以在 3B、4B、5B、6B 之間任意切換 ， 根據實際需求提供智能能力 。





開源地址：
  • https://github.com/TeleAI-AI-Flow/AI-Flow-Ruyi
  • https://huggingface.co/TeleAI-AI-Flow/AI-Flow-Ruyi-7B-Preview0704
  • https://www.modelscope.cn/models/TeleAI-AI-Flow/AI-Flow-Ruyi-7B-Preview0704


基于連接與交互的智能涌現
如何實現 1+1>2？


當舞臺和演員都已就位 ， 智傳網的最終目標是通過連接與交互 ， 催生出超越任何單體能力的「智能涌現」 ， 實現得到 1+1>2 的效果！


這個理念與諾貝爾物理學獎得主菲利普?安德森（Philip Anderson）在 1972 年提出的「More is Different」（多者異也）思想不謀而合 。 其背后是業界對于高質量訓練數據正快速枯竭的普遍擔憂 。


TeleAI 認為 ， 未來的 AI 發展 ， 需要從單純依賴「數據驅動」轉向「連接與交互驅動」 。


具體來說 ， 通過實現模型（包括 LLM、VLM 和擴散模型等不同模型）之間的層級連接與交互 ， 智傳網（AI Flow）可整合多種模態和特定領域的專業知識 ， 生成上下文連貫且全局一致的輸出 ， 實現超越單個貢獻總和的協同能力 。


為此 ， TeleAI 針對不同類型的任務設計了多種協同模式 。


比如 LLM/VLM 智能體的協同就像「圓桌會議」：想象一個場景 ， 用戶提出一個復雜的跨領域問題 。 智傳網（AI Flow）可以同時向部署在不同設備上、分別擅長編碼、數學和創意寫作的多個 LLM/VLM 智能體發起請求 。


這些智能體各自給出初步答案后 ， 會進入一個「圓桌討論」環節 ， 相互參考彼此的見解 ， 并對自己的回答進行多輪修正 ， 最終形成一個遠比任何單個智能體獨立思考更全面、更準確的答案 。



傳統的僅服務器范式與設備-服務器協同范式的比較


TeleAI 也通過大量實驗驗證了智傳網（AI Flow）各組件的有效性 ， 更多詳情請參閱技術報告 。


這三大支柱共同發力 ， 使得智傳網（AI Flow）不再是一個空想的理論 ， 而是一套具備堅實技術內核、直指產業痛點且路徑清晰的系統性解決方案 。 它為我們揭示了 AI 發展的下一個方向：重要的不再僅僅是計算 ， 更是連接 。


AI 下半場 ， 答案在「連接」里


從社交媒體的熱議 ， 到行業分析報告的「Game Changer」評價 ， 智傳網（AI Flow）無疑為我們描繪了一幅激動人心的未來圖景 。 它不僅是 TeleAI 在 AI 時代下出的一步戰略好棋 ， 更代表了一種解決當前 AI 領域一大核心矛盾的全新思路 。


回顧全文 ， 智傳網（AI Flow）的破解之道是系統性的：它沒有執著于打造一個更強的模型或更快的芯片 ， 而是著眼于連接與協同 。 通過搭建「端-邊-云」的層級化舞臺 ， 引入能靈活伸縮、高效接力的「家族式同源模型」 ， 并最終催生出「1+1>2」的智能涌現 ， 它成功地在強大的 AI 能力與有限的終端算力之間 ， 架起了一座堅實的橋梁 。 正如中國電信 CTO、首席科學家 ， TeleAI 院長李學龍教授說的那樣：「連接是人工智能發展的關鍵 。 」我們相信 ， 這也是通往「AI 下半場」的關鍵 。


人工智能的進一步發展離不開通信和網絡基礎設施 ， 而這恰恰是運營商特有的優勢 。 實際上 ， 也正是因為擁有龐大網絡基礎設施和深厚云網融合經驗 ， 中國電信才能提出并實踐這一框架 。 當 AI 不再僅僅是運行在網絡之上的應用 ， 而是與網絡本身深度融合、成為一種可被調度和編排的基礎資源時 ， 一個全新的智能時代便開啟了 。

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