智能眼镜：端侧AI与消费电子的完美结合？

　　DeepSeek大模型的诞生不仅重塑了国产科技股的估值体系，还极大推动了端侧AI技术的发展。

端侧AI的优势解析

　　相较于云端原始大模型，端侧AI展现出显著的优越性。它通过在终端设备上直接部署大模型，实现了存储空间优化、算力消耗降低以及推理延迟减少。例如，DeepSeek-R1-1.5B模型仅需1.1GB存储空间，而经过压缩的70亿参数模型内存占用也仅4GB。此外，端侧推理能耗比云端降低了58%，且无需数据传输，实时响应速度可达230 tokens/s，语音指令处理延迟低于200ms，非常适合AI终端与用户之间的高频交互。

DeepSeek与端侧AI的协同发展

　　DeepSeek通过蒸馏技术，重构了端侧AI部署的可行性，进而推动了包括AI终端设备在内的产业链加速发展。所谓大模型“蒸馏”，即将大型教师模型的知识迁移至小型学生模型，旨在保持性能的同时降低部署成本。例如，蒸馏后的DeepSeek端侧模型将千亿参数模型压缩至十亿级，推理内存需求从100GB骤降至8GB。在性能方面，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在2024年AIME数学竞赛中取得了72.6%的正确率，接近教师模型水平。

智能眼镜：端侧AI与消费电子的完美结合

　　智能眼镜作为集成AR和VR技术的可穿戴设备，通过将数字信息叠加到现实世界，实现了增强现实体验。例如，智能眼镜能实时翻译菜单、提供智能导航等。由于眼镜与人体贴合度更高、交互更便捷，智能眼镜有潜力长期替代智能手机。而将AI大模型部署在智能眼镜的“端侧”，不仅能保护用户隐私，还能提高响应速度，实现高度个性化服务。据预测，2025年全球AI智能眼镜销量有望同比增长230%至350万副，2030年进一步增长至9000万副，市场空间广阔。

投资风险警示

　　尊敬的投资者：投资需谨慎。基金作为长期投资工具，主要功能是分散投资、降低风险。但基金不同于能提供固定收益的金融工具，购买基金产品需承担投资风险。请仔细阅读基金合同、招募说明书等法律文件，充分了解基金的风险收益特征和产品特性。根据自身风险承受能力做出投资决策。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利或最低收益。基金的过往业绩及其净值高低不预示未来表现，其他基金业绩不构成保证。投资需谨慎，风险自担。本文信息源自金融界，未经特别说明均来自公开披露的基金电子披露网站及基金管理人网站。中国证监会对基金的注册不意味着投资价值、市场前景和收益的实质性判断或保证。