朱文武：多模态大模型在NPU上的应用能否开创新的交互范式 | CNCC专家谈

近年来，多模态大模型的兴起，推动了AI技术在各个领域的创新和应用，使得交互变得更加智能和自然。同时，NPU技术和产品的快速发展，也推动了AI技术从云端走向边缘和终端，实现更高效、更智能的多模态处理，为各种创新应用提供强大支持。

在这一发展态势下，多模态大模型在NPU上的应用将可能开创新的交互范式，为用户带来更自然、高效、个性化的交互体验：

1. 更具实时性与效率

通过NPU加速，多模态模型可以在接收到用户输入的瞬间快速整合语音、图像、文字等多种信息，并提供即时的反馈。

2. 更加自然交互

多模态大模型可以同时处理语音、视觉、文本等多种输入形式，使得人机交互更加自然。

3. 个性化与自适应能力提升

通过NPU的强大处理能力，多模态大模型能够实时分析用户的行为、习惯和偏好，提供高度个性化的交互体验。系统能够自适应用户的需求，调整其交互方式，使其更符合用户的期望。

4. 更高层次的理解与推理

多模态模型可以融合来自不同模态的信息进行更加复杂的理解与推理。例如，在智能家居环境中，系统可以结合视频监控、语音指令和传感器数据，做出更智能的决策，如自动调节室内环境、识别紧急情况并及时通知用户。

5. 带来新兴应用场景

结合NPU的计算优势，多模态大模型在AIGC、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、具身智能等领域可能会带来全新的交互体验，实现高度沉浸式的体验。

6. 支持跨平台和跨设备的无缝交互

多模态大模型可以在NPU的支持下实现跨设备、跨平台的无缝交互。例如，在智能手机、平板、电脑和智能家居设备之间，用户可以通过语音、视觉、触控等多种方式与系统进行无缝切换和交互。

然而，利用多模态大模型和NPU实现创新交互范式时仍然面临着诸多技术挑战：

1. 多模态数据融合与同步

处理不同模态的数据（如文本、图像、音频、视频）需要同步并融合，这涉及时序对齐、特征提取、和多模态信息的加权决策。需要开发更高效的多模态对齐算法，优化时序处理，确保不同数据源的实时性和准确性。

2. 模型压缩与加速

多模态大模型通常非常庞大，部署在NPU等硬件上时需要进行压缩和加速处理，以降低内存占用和计算延迟。需要使用模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，减少模型复杂度，同时保留性能。

3. 硬件与模型的兼容性

NPU硬件的架构多样，不同型号、不同厂商的NPU性能各异，对模型的兼容性要求较高。需要针对不同硬件平台进行优化，设计通用的模型适配方案，开发专用优化工具链。

4. 实时性与低延迟

交互范式的创新要求高实时性和低延迟，特别是在语音助手、增强现实等应用场景中。需要优化数据传输、处理和推理过程，减少网络延迟，提升端到端的响应速度。

5. 跨平台与可扩展性

多模态交互需要在不同平台（如PC、移动设备、嵌入式系统）上运行，保持一致的用户体验。需要设计灵活的架构，使得模型可以跨平台迁移，并提供可扩展的API和开发接口。

6.数据隐私与安全性

多模态数据通常涉及个人隐私（如语音和视频），这些数据在传输和存储过程中可能面临隐私泄露风险。需要加强本地数据处理能力，减少数据上传云端的需求；同时，使用隐私保护算法如联邦学习和差分隐私，确保用户数据安全。

7. 模型训练与更新

多模态模型需要持续更新和优化，以适应新场景和用户需求，训练过程复杂且成本高。需要采用在线学习和迁移学习技术，降低更新频率和成本，同时利用分布式训练加快模型更新。

这些挑战需要多学科的合作，包括算法设计、硬件优化、系统集成等，才能推动多模态大模型在NPU上的创新应用。

为了推动“多模态大模型在NPU上的应用能否开创新的交互范式”的研究，本论坛汇聚行业精英与学术权威，深入探讨以下核心议题：

• 新的智能终端计算体系架构有哪些潜在的突破点和趋势？

• 在终端设备运行什么样的大模型服务，更具有用户价值？

• 终端设备如何更好的通过软件和硬件紧密结合，充分发挥CPU、图形处理单元（GPU）和神经网络处理单元（NPU）的优势？

我们邀请到来自清华大学，中国科学院计算技术研究所，东南大学，联想集团，芯动力，清昴智能公司的资深学者和技术大咖们，他们将分享多模态大模型和NPU领域的最新研究成果，并共同探讨这一模式所面临的机遇和挑战，我们希望通过本次论坛能够激发更多创新性思维，推动创新交互范式发展。期待多模态大模型和NPU领域的广大研究者、开发者和感兴趣的人士参与论坛，一起交流。