1.背景
近年来，人工智能大模型在医疗健康领域展现出巨大潜力，已在医学影像识别、辅助诊断、病理分析、基因测序解读和慢性病管理等场景中实现初步应用。随着模型参数规模的持续增长，其在疾病识别准确率和临床决策支持能力方面显著优于传统小模型，成为推动智慧医疗发展的核心技术驱动力。然而，当前医疗大模型的应用范式主要依赖于云端计算，多采用云端集中式部署，存在数据传输延迟高、患者隐私泄露风险大、网络依赖性强等固有瓶颈，难以满足急诊室、救护车、社区诊所、家庭病房等边缘场景对实时性、可靠性与安全性的苛刻要求。将大模型部署至终端设备（端侧）是破局的关键，可实现低延迟、高隐私保护的即时智能诊疗，是推动医疗AI普惠化的必然趋势。然而，医疗大模型参数规模庞大、计算复杂度极高，与端侧设备有限的算力、存储和功耗预算形成尖锐矛盾，其部署优化技术已成为制约其规模化应用的全球性难题。
与此同时，国产AI芯片技术近年来快速发展，华为昇腾、寒武纪、飞腾等企业已推出具备较强算力的边缘计算芯片，为在端侧设备（如智能诊疗仪、可穿戴设备、移动超声、基层医疗终端）部署大模型提供了硬件基础。但现有医疗大模型多基于国外主流框架（如CUDA）开发，与国产芯片在算子支持、编译优化、内存调度等方面适配度不足，导致性能难以充分发挥，制约了国产化软硬件在高端医疗场景的应用落地。
展开剩余95%因此，开展“面向端侧医疗大模型的部署优化与国产化适配技术研究”项目，突破模型轻量化、高效推理、跨平台适配等关键技术，已成为推动我国医疗AI安全、可信、普惠发展的迫切需求。
2.国内外产业发展情况
当前，全球范围内端侧医疗大模型的产业化均处于早期探索与快速布局阶段，但国内外在发展路径、核心驱动力和产业生态上呈现出显著差异。
国外产业化状况：以美国为首的海外市场，其产业化由科技巨头（如谷歌、苹果、高通）和顶尖研究机构共同引领，呈现“技术驱动、软硬协同”的特征。产业化重点在于：巨头们致力于打造其硬件（如TPU、NPU）和软件框架（如TensorFlow Lite、Core ML）的闭环生态，优先在移动设备、可穿戴设备（如智能手表）上验证健康类应用（如心率监测、跌倒检测），为更复杂的医疗级应用铺路。由于芯片算力和通用性较强，其方案更倾向于“云边协同”，即复杂训练在云端完成，优化后的模型在端侧进行推理。商业模式以向设备厂商提供IP授权和向开发者提供云服务为主。积极参与FDA等机构关于AI软件作为医疗器械（SaMD）的审批标准讨论，试图在隐私保护、模型验证等方面建立行业规范，抢占未来市场制高点。然而，其方案多为通用目的，对医疗垂直领域的深度优化和国产芯片适配并非其首要考虑。
国内产业化状况：中国的产业化则在国家战略自主可控（“国产替代”）和庞大医疗市场需求的双重驱动下，走出一条“应用拉动、聚焦垂直领域”的独特路径。由于地缘政治因素，使用国产芯片（如华为昇腾、寒武纪、海光DCU等）已成为医疗等关键领域数字化转型的必然要求。因此，产业化研发的核心痛点是如何将大模型高效部署在国产算力底座上，催生了对模型轻量化、极低比特量化等技术的迫切需求。产业界（如卫宁健康、创业公司、AI实验室）与医院紧密合作，聚焦于眼科、影像科、病理科等具体科室，开发专科诊断模型。目标是打造集成国产芯片的“一体机”或嵌入式医疗设备，实现院内或基层医疗机构的本地化部署，确保数据安全与低延迟。形成了“芯片厂商 + AI算法公司 + 医疗器械商 + 顶级医院”的联合攻关模式。例如，已有项目实现医疗大模型与海光DCU的深度适配，并在多家医院落地试点，推动从“可用”到“好用”的跨越。
总而言之，国外产业化是 “从通用到专用”，依托其强大的通用芯片和生态优势，逐步向医疗领域渗透。而国内则是 “从专用倒逼通用” ，在国产芯片性能与生态暂处弱势的背景下，通过深挖医疗垂直场景的应用需求，反向推动底层硬件、推理框架和模型优化技术的协同创新与迭代，旨在打造一条完全自主可控的端侧智慧医疗产业链。当前，两国正处于不同的跑道上竞赛，国内在医疗场景落地和国产化适配方面步伐更快，而国外在底层通用技术和原始创新上仍保持领先。
3.国内外技术发展现状分析
3.1技术研发差距
我国的企业和研发机构在模型轻量化（如剪枝、蒸馏）、极低比特量化（如4比特及以下）等基础算法上，仍多采用、改进或跟随由Google、MIT、Stanford等国外顶尖机构或公司（如高通、NVIDIA）率先提出的主流方法（如QAT、AdaRound）。在面向医疗影像噪声大、特征细微等特性的原创性量化感知训练算法和损失函数设计方面，创新深度有待加强。
在开发工具链上，国际巨头已建立起成熟的端到端部署平台（如NVIDIA的TAO Toolkit、TensorRT，高通的AI Stack），实现了从训练到部署的无缝衔接。我国的芯片企业（如华为昇腾）虽已提供了CANN和MindSpore等优秀工具，但在工具的易用性、自动化程度（如自动混合精度搜索、一键部署）以及与医疗垂直场景的深度适配方面，生态成熟度仍有提升空间。
国际领先企业通常具备“芯片-驱动-系统-算法”的垂直整合能力，能够进行极致的软硬协同设计。例如，苹果在其A系列芯片上为Core ML做了深度指令集优化。我国的产业生态虽完整，但芯片设计方、算法公司与医疗设备厂商之间的协同研发多停留在应用层，缺乏从芯片设计初期就融入医疗AI计算特征（如非规则稀疏计算、特定激活函数优化）的深度合作，难以充分发挥国产芯片的理论算力。
3.2应用场景差距
当前国内的大部分应用集中于医学影像辅助诊断（如肺结节、眼底筛查）和院内流程优化（如智能导诊、电子病历语音录入）等相对成熟的场景。这与全球趋势一致，但缺乏更高价值的创新应用探索。
相比之下，国际上的先进应用已深入治疗方案规划、手术机器人实时导航、药物研发辅助等更高价值的临床决策核心环节。这些应用对模型的实时性、可靠性和精度要求极高，反过来也极大地推动了端侧部署技术的极限。深圳在此类高价值、高门槛场景的落地实践相对较少。
高质量、标准化、大规模标注的医疗数据集是训练和优化高端模型的基础。虽然我国拥有多家顶级医院，但在构建跨机构的标准化、脱敏的医疗数据协作平台方面，仍面临政策、伦理和技术的多重挑战。而国外如美国、英国已建有多个大型国家级医疗影像数据库（如MIMIC、The Cancer Imaging Archive），为学术和工业界研究提供了宝贵资源，国内在基础数据设施建设上仍存在差距。
4.关键技术问题
“面向端侧医疗大模型的部署优化与国产化适配技术研究” 本研究涉及技术领域包括人工智能、计算机视觉、高性能计算、机器学习等。工艺范畴涵盖医疗大模型、轻量化模型、高效推理部署及国产芯片适配。通过该技术与工艺体系的构建，研究将实现医疗大模型在国产芯片上的高效、安全、可靠运行，推动我国智能医疗设备向“自主可控、安全可信、普惠智能”的方向发展。主要面临的挑战有下列3个。
1）如何在保证临床准确性和鲁棒性的同时实现模型高效压缩与端侧部署问题
随着大语言模型在医疗场景中的快速应用，如何在保证临床准确性和鲁棒性的同时实现模型高效压缩与端侧部署，已成为亟需解决的关键挑战。当前的轻量化方法虽然能够在算力受限的环境中实现一定程度的推理加速，但在性能保持、医学知识保真度以及工程可行性上仍存在显著问题。因此，研究量化、剪枝、蒸馏等轻量化技术在医疗大模型中的适配性与改进机制，成为推动端侧医疗人工智能落地的重要方向。针对以上问题，可三个方面开展医疗大语言模型轻量化关键技术研究：
（1）量化方法的精度保持与医学知识适配。现有量化方法通过将模型参数和计算从高精度（如FP32）映射到低精度（如INT8、INT4），显著降低了存储与计算开销，但在医疗场景中，量化往往会导致模型对专业医学术语、少见病症和边缘案例的识别能力下降，出现精度损失与知识遗失。尤其在端侧设备中，量化误差的累积可能导致诊断建议出现偏差。因此，本研究将探索混合精度量化、自适应量化以及基于知识约束的量化方法，确保在减少模型体量的同时，保持对关键医学知识和罕见病例的高敏感度。（2）剪枝技术的优化。剪枝方法通过去除神经网络中冗余的参数与连接，能够有效压缩模型规模，但在医疗大模型中存在两个主要问题：一是结构性剪枝可能破坏模型的推理链条，使模型在病症推理和跨模态任务（如结合病历与影像）中失去连贯性；二是过度剪枝可能显著降低模型对少数样本的泛化能力，从而影响临床决策的安全性。本研究拟采用动态剪枝、多级粒度剪枝与重要性驱动的结构剪枝技术，结合医学知识库来指导保留关键参数，确保压缩后的模型仍具备稳定、可靠的诊断能力。（3）蒸馏过程中的知识传递与医学专业性保持。知识蒸馏通过大模型向小模型传递知识，是当前提升轻量化模型性能的核心手段。但在医疗领域，蒸馏存在“知识选择与传递不足”的问题，即教师模型中丰富的医学语义信息未能充分传递到学生模型，导致学生模型在医学问答、临床推理等任务上的表现明显不足。同时，传统蒸馏过程多依赖大规模标注数据，而医疗领域高质量数据稀缺，进一步加剧了蒸馏的难度。拟研究多视角蒸馏、跨层蒸馏和医学知识引导等蒸馏方法，确保学生模型能够继承教师模型的临床知识与推理逻辑，在有限数据条件下依旧保持高效、稳定的医疗应用性能。
2）在端侧设备上如何实现大语言模型的高效推理部署问题
随着医疗人工智能在床旁诊断支持、慢病随访、可穿戴健康监测和院前急救等场景的深入应用，如何在端侧设备上实现大语言模型的高效推理部署成为关键挑战。医疗场景不仅要求毫秒级至秒级的响应和高可靠性，还必须严格遵循隐私合规要求，同时受限于端侧算力、存储容量和能耗约束。网络条件波动明显、任务类型多样（从简单问答到多轮病历分析及表单生成），使得计算预算和时延预算高度紧张。如果不能在端侧实现“高效、低耗、可用”的推理能力，大模型在基层医疗、远程护理以及居家健康管理中的规模化落地将受到严重限制。因此，研究端侧医疗大语言模型的高效推理部署，是推动医疗智能服务普惠化、安全化和实时化的核心技术问题，也是打通“从实验室到病床边”的必由之路。针对以上问题，需实现对下列关键技术的研发：
（1）通过自适应推理路径、按需计算和高效内存管理，实现不同医疗任务场景下的算力优化和响应加速。具体包括KV Cache缓存机制，用于存储历史上下文向量，避免重复计算；MoE（Mixture of Experts）子网络动态激活机制，使模型在每个推理步骤仅调用与任务相关的专家层，从而显著降低计算量；早停与上下文裁剪策略，根据任务复杂度和生成困惑度动态终止推理或缩短上下文长度，减少低价值计算。通过这些方法，可在保证医学问答和诊疗建议准确性的前提下，大幅提升端侧推理效率，降低平均每token计算量，并实现长会话任务的连续高效处理。（2）构建“端侧主推理、云端按需增强”的协同体系，以在不同网络条件、任务复杂度和隐私要求下实现高效可靠的推理。端侧在保证响应实时性和隐私安全的前提下，独立完成大多数常规任务；云端在遇到复杂病历分析或需要丰富医学知识检索时提供增益支持，包括长上下文补全、知识引用校验及多模态信息整合。通过分层/分块卸载、流式双通道协同以及本地脱敏与语义摘要技术，可以确保敏感信息不上传云端，同时端侧仍能产生可用结果。此外，采用云端大模型定期蒸馏端侧小模型的策略，可持续优化端侧模型的医学知识覆盖率和生成质量，使端云协同在保持高效推理的同时兼顾安全、准确与稳定。（3）充分利用端侧异构算力平台（CPU、GPU、NPU/DSP），结合混合精度运算、算子融合与图编译优化，实现高吞吐、低延迟和低能耗的推理能力。关键技术包括INT8/INT4混合精度量化及激活平滑，以减少存储和计算开销；算子融合与图级常量折叠，降低框架调度与内存访问开销；针对注意力机制和矩阵乘法的优化内核（如Flash Attention和分块GEMM），提高长上下文处理效率；以及能耗感知调频与热设计约束管理，保证端侧设备在长时间运行中的性能稳定与功耗控制。这些硬件加速手段结合软件层面的动态推理与端云协同，实现端侧医疗大模型的高效、可持续部署，使其在移动端和可穿戴终端上均能提供稳定、及时且医学安全的推理服务。
3）在资源受限的终端设备上如何实现高效、安全与低延迟的推理问题
随着端侧医疗大模型在诊断辅助、健康监测及个性化服务等领域的广泛应用，如何在资源受限的终端设备上实现高效、安全与低延迟的推理成为核心挑战。当前技术面临模型计算复杂度高、芯片架构多样性强、部署标准不统一等瓶颈，限制了医疗大模型在真实场景中的普及与应用效果。因此，研究如何针对国产芯片平台实现模型的高效适配与优化，提升推理性能与能效比，成为推动端侧智能医疗落地、保障数据隐私与技术自主可控的关键。
针对以上问题，需开展端侧医疗大模型在国产芯片（昇腾/海光/寒武纪X8等）平台上的高效推理适配关键技术研发。（1）跨芯片统一适配与编译优化技术。通过构建芯片感知的端侧推理中间表示与编译器框架，实现对后摩智能存算一体架构、算能TPU高效张量计算、海光x86架构CPU+DCU异构系统、昇腾NPU神经网络加速单元以及麒麟平台OpenHarmony生态的统一适配与底层优化，显著提升模型在不同硬件上的兼容性与执行效率。（2）医疗大模型轻量化与芯片级协同设计。结合芯片架构特点，实施面向医疗任务的模型多级压缩与硬件感知神经网络搜索，引入算子融合、内核重写、混合精度量化与动态内存分配等优化策略，在后摩智能高能效比芯片、算能高算力TPU、海光开放异构平台、昇腾全栈AI硬件及麒麟终端SoC上实现模型-芯片协同调优，大幅提升每瓦性能与推理实时性。（3）端侧医疗场景应用验证与效能评估。通过在真实医疗终端设备（如穿戴监测设备、便携超声、诊断机器人等）上进行多芯片平台部署与效能对比验证，涵盖实时健康分析、医学影像识别、语音交互诊断等典型场景，全面评估其在响应延迟、能耗控制、模型准确率与系统稳定性等方面的表现，为我国端侧医疗智能芯片生态建设与技术自主化提供实践支撑。
5.技术路线
5.1大语言模型轻量化技术
量化研究大致可以分为训练感知量化（Quantization-Aware Training，QAT）与训练后量化（Post-Training Quantization，PTQ）。QAT在训练阶段引入量化误差的近似/回传，从而通过额外的训练来适应低精度表示，通常能获得更高精度但代价是昂贵的训练资源；PTQ则试图在不或只用极少校准样本和极短时间的条件下完成量化，适合对超大模型进行快速压缩与部署。针对LLM的量化还有可划分的维度：仅量化权重（Weight-Only）、权重与激活同时量化（Weight+Activation）、混合精度（部分层或通道高精度保存）、以及“保留离群值/特殊编码”等面向实际硬件的协同设计策略。LLM量化面临的两个核心技术痛点是：（一）激活与权重中的极值会严重破坏低比特表示下的精度；（二）硬件对混合数值格式与非对齐编码的支持不足，使得某些精度节约在实际速度上难以兑现，这就催生了大量面向算法与软硬件协同的研究。
图1 大语言模型轻量化技术的简要流程示例
蒸馏的核心思想是通过教师模型的预测或中间表示，引导学生模型学习，从而获得接近教师模型的性能。常见蒸馏方法包括：
（1）Logit蒸馏（Soft Label Distillation）：利用教师模型输出的概率分布作为学生模型的监督信号，使学生模型学习到更丰富的类别间信息。
（2）特征蒸馏（Feature-based Distillation）：教师模型的中间隐藏层特征作为蒸馏目标，学生模型在训练过程中对齐这些特征，常用于 Transformer 的注意力或前馈层。
（3）注意力蒸馏（Attention Distillation）：对齐教师模型的注意力分布，让学生模型捕获类似的注意力模式，提升小模型对上下文的理解能力。
（4）层级蒸馏（Layer-wise Distillation）：将教师模型的每一层或关键层与学生模型对应层进行对齐训练，适用于深度Transformer模型。
（5）任务特定蒸馏（Task-specific Distillation）：针对特定下游任务（如对话生成、问答）进行蒸馏，可以结合强化学习或指令微调，使学生模型在目标任务上逼近教师模型表现。蒸馏的核心问题是“如何有效提取教师模型知识”以及“如何在学生模型容量受限下最大化性能保留”。
图2 不同场景下蒸馏的模式和方法区别
剪枝的基本思想是发现并去除神经网络中冗余或贡献较小的部分。传统的卷积神经网络（CNN）中，剪枝研究历史较久，主要包括权重剪枝（Weight Pruning）、结构化剪枝（Structured Pruning）、非结构化剪枝（Unstructured Pruning）、动态剪枝（Dynamic Pruning）等。在大语言模型场景中，研究者发现 LLM 的冗余不仅体现在单个参数权重上，还体现在注意力头、中间隐藏层维度、甚至整个模块的冗余。
（1）权重级剪枝：按稀疏化思路移除不重要权重。优点是压缩率高，但硬件加速效果有限。
（2）结构化剪枝：删除整个矩阵列/行、注意力头或前馈层通道，硬件友好度更高。
（3）动态与推理时剪枝：根据输入动态决定激活路径（例如 MoE 模型中的稀疏激活），可在保持精度的同时大幅减少计算量。
（4）训练中剪枝（Pruning During Training）与后训练剪枝（Post-Training Pruning）两类范式：前者更灵活，后者适合已训练好的超大模型。
5.2端侧大语言模型高效推理部署
在模型量化领域，工业界通过降低模型参数的数值精度（如FP32至INT8/INT4）显著优化了端侧部署效率。Google的Gemini Nano模型采用4位量化技术，在移动端运行时功耗仅为1.2W，实现了高能效推理，成为手机端轻量化部署的标杆案例。微软团队提出的混合精度量化（Mixed Precision Quantization）通过动态分配不同层的量化精度（2-8bit混合），在精度损失仅0.5%-3%的前提下减少82%内存占用，尤其适用于自动驾驶多模态融合场景。国内研究团队进一步探索极致低比特量化，2bit非对称KV缓存量化技术通过差异化处理Key/Value维度，将峰值内存占用压缩2.6倍，推理吞吐量提升2.35-3.47倍，该方案已在工业传感器异常检测中验证有效性。清华大学研究者开发的LLM-FP4框架构建了4位浮点训练后量化基准，通过逐通道激活量化策略解决分布偏移问题，显著降低了边缘设备的存储需求。
模型剪枝技术通过移除冗余参数实现模型压缩，在工程部署中需兼顾硬件兼容性与计算效率。Meta公司的Deja Vu方案采用结构化剪枝，在不修改预训练模型的前提下修剪注意力头及MLP层冗余参数，利用上下文稀疏假设提升GPU/TPU利用率，但面临关键组件误删导致性能下降的风险。NVIDIA研究者提出半结构化N:M稀疏性（如2:4模式），结合专用稀疏张量核心实现硬件级加速，在A100 GPU上获得显著推理速度提升。浙江大学与微软亚研院联合开发的PowerInfer系统，基于神经元访问偏差特性实施非结构化剪枝，使CPU处理冷神经元、GPU专注热神经元，在消费级设备上达成单批次1秒内的响应延迟。值得注意的是，剪枝后的再训练成本仍是工程瓶颈——LLM再训练需大规模计算资源，导致落地周期延长，目前产业界倾向采用预剪枝模型或蒸馏替代方案。
知识蒸馏通过教师-学生模型范式实现端侧模型轻量化，其工程价值在于规避复杂压缩流程。Hugging Face团队推出的DistilBERT采用白盒蒸馏，结合语言建模损失、蒸馏损失与余弦距离损失三重优化，将参数量缩减至原模型的1/7，在移动端保持90%以上任务精度，已成为工业界通用解决方案。阿里巴巴达摩院开发的黑盒蒸馏API仅依赖教师模型输出概率分布，支持对闭源模型（如GPT-4）进行知识迁移，已集成于阿里云PAI平台，使企业用户能快速定制轻量化模型。微软研究者提出的MiniLMv3引入"助教"机制，通过中间层特征匹配增强学生模型学习能力，在语音助手场景中比传统蒸馏方案准确率提升5.8%，模型体积控制在100MB以内。
图3 MLC-LLM的工作流程
图4 ONNX Runtime的架构图
5.3端侧模型国产芯片高效推理适配
（1）端云统一架构与编译技术革新
华为昇腾的研究者联合智谱团队，通过CANN（Compute Architecture for Neural Networks）技术体系实现端云统一部署。其动态形状编译技术可自动适应不同输入尺寸，减少30%内存碎片；混合精度流水线设计将FP16/INT8转换损耗从行业平均2.1%降至0.7%。在GLM-4.5模型部署中，借助Ascend C自定义算子实现"一步直转"——云侧微调后的模型可直接部署至麒麟芯片端侧设备，无需重复算子开发。麒麟芯片的研究者则聚焦算子复用技术，在OpenAI风格接口支持下，70亿参数大模型在手机端的推理速度较国际同类方案提升5-8倍，成本降至五分之一。
（2）模型轻量化与场景化适配
各厂商针对端侧资源约束开展模型压缩技术攻关：
昇腾研究者采用GPTQ量化技术压缩模型体积，结合动态路由算法降低70亿参数模型显存占用，在工业巡检机器狗中实现激光雷达数据与大模型推理的毫秒级响应。后摩智能团队开发分层多模态控制架构，通过千问大模型分层蒸馏技术，使14B模型在10W功耗下达到25+Tokens/s生成速度，适配AI PC、智能耳机等消费终端。算能研究者构建预训练模型市场，上线20余个零售、安防专用模型，开发者通过微调可在5天内完成客流量统计系统部署，企业投资回收周期缩短至14个月。
（3）基于采用片上迁移学习的模型部署和微调
在实际应用中，存内计算系统可能包含多方面的非理想因素，要对这些因素进行独立的分析和解决具有较大的挑战性。因此，需要一种系统性的模型部署方法，该方法能够整体改善各类非理想因素造成的误差，使得推理运算的准确率接近于理论值;同时，采用这种方法部署时不需要过多的有关计算模型和硬件特性的前置信息，从而保证模型部署的所需的时间和成本基本不变。正是基于这样的背景，需要采用基于片上迁移学习的模型部署方法。
迁移学习的概念及其在神经网络模型部署到存算一体化阵列中这一问题上的对应关系。在迁移学习中，源域代表已有的知识，目标域代表要学习的新知识、解决的新问题，迁移学习的应用条件通常是源域和目标域的问题在结构上具有相似性。特别地，在深度学习领域中，迁移学习研究如何将已有神经网络模型应用到和源域不同的、但是有一定关联的新领域中，有机地利用源域的知识对目标域进行更准确和更高效地建模。以存算一体化语音应用为例，源域可以是基于语音信号的多关键词识别这个已充分解决的数学问题，而目标域则是在已知神经网络结构和权重的基础上，根据存算一体化阵列特性进行的权重数据优化(也称为硬件优化权重)，以实现在权重写入后存算一体化芯片的计算结果尽可能接近源域中纯数学模型预测的结果。这里的目标域问题涉及到存算一体化阵列中复杂的非理想因素，如非线性、IR压降、器件参数波动和电路失配等，因此不同于源域问题。同时，这两个域的问题在数学结构上又具有明显的相似性(相同的网络结构)。根据迁移学习的理论，这一类问题常常被称为“域适应”，可以借鉴“模型微调”相关的技术加以解决。
本研究将采用一种逐层冻结–残差训练的新方法。首先，将理论模型(采用GPU等设备进行训练、已达到理想的准确率)部署到存算一体化阵列中，并使用训练集通过神经网络第1层的输出结果来训练第1层的残差模型;其次，我们将训练完成的残差模型更新到第1层网络的部分，然后使用训练集连续通过网络前两层得到的输出来训练第2层的残差模型;逐层重复此训练过程，直到整个深度神经网络模型都在存算一体化阵列中得到了训练。在此过程中，每个权重数据最多只需要更新一次，从而最大程度地减少了非易失性存储器的耐擦写特性所带来的限制。这一逐层冻结–残差训练方法是层冻结的一种特殊形式，是结合了存算一体化阵列的特性和语音关键词识别应用需求的一种可操作性较强的方法。首先，闪存器件擦写次数有限且擦写时间远大于读取时间，决定了对整个网络进行大样本在线训练是不现实的，而逐层冻结–残差训练的方法对于单层线性权重的训练来说和在线训练是等价的(不考虑激活函数的单层感知器等价于多元线性回归)。另一方面，采用经典反向传播算法训练时，其反向传播的梯度会随层数的增加而减小甚至消失，但硬件非理想因素产生的误差却会在反向传播过程中积累。通过逐层冻结–残差训练的方法，可以阻断非理想因素造成的误差反向传播，同时前序层中某些难以通过训练消除的误差模式(如特定工艺偏差等)尚有可能在后续层的训练过程中得到补偿。综合考虑这些因素，在存算一体化芯片模型部署这一问题上，逐层冻结–残差训练的方法应当是比基于传统反向传播的在线训练更为有效的方法。
6.结论
本研究旨在突破现有静态模型压缩技术的局限，研发面向医疗领域专业术语和长上下文特点的动态轻量化技术。通过引入基于专家门控的动态激活机制，在推理过程中根据输入问题（如常规咨询vs.复杂诊断）智能激活不同的模型子网络，实现计算资源的按需分配。核心创新在于融合医疗知识图谱进行结构化剪枝，在显著降低模型参数量和计算复杂度的同时，有效保留关键医学实体间的关联逻辑与诊断知识，确保轻量化后的模型在医学逻辑推理和问答准确性方面无损，并针对常见问题实现性能提升。
针对医疗影像数据冗余度高、对噪声敏感的特点，本研究基于感知损失的混合精度量化技术。该技术突破性地将视觉模型权重降至4比特及以下（极低比特），同时对模型关键层（如病灶分割头、分类器）保持更高精度（8比特），以保留对诊断至关重要的细微特征。核心创新在于引入针对医学影像专用校准数据集（涵盖CT、X光、病理切片等）和诊断敏感损失函数，在量化过程中优先敏感区域（如结节、出血点）的特征表达误差，实现在大幅降低模型体积与功耗的同时，在关键诊断指标上达到与全精度模型相当的精度，突破极低比特量化与医疗诊断精度难以兼得的技术瓶颈。
为克服国产芯片生态差异大、算子支持有限的实际挑战，本研究研发高度优化的高性能异构推理引擎。该引擎核心创新在于实现国产芯片计算资源的极致利用：一是针对其特定计算单元（如NPU、DSP）进行核心算子的重写与深度优化；二是设计一种计算-内存调度策略，有效协调CPU、NPU和内存间的数据流转，最大限度减少内存搬运开销和碎片化，解决内存带宽成为端侧大模型推理主要瓶颈的问题。最终实现在主流国产芯片平台上大幅降低医疗大语言模型的推理延迟，为构建实用化端侧医疗AI助手提供核心动力。
通过对面向端侧医疗大模型的部署优化与国产化适配技术研究研究，可达到下列目标：
（1）降低医疗AI设备部署与运维成本
通过模型轻量化、推理加速和国产芯片适配技术，可显著降低对高性能进口GPU的依赖，使医疗大模型可在低成本、低功耗的国产边缘设备上高效运行，大幅提升产品性价比，推动AI医疗设备在基层和家庭场景的大规模普及。
（2）促进国产AI芯片生态发展与市场拓展：将为华为昇腾、寒武纪、平头哥等国产AI芯片提供面向医疗大模型的深度优化方案，提升其在高端行业应用中的性能表现与市场竞争力。
（3）催生新型智能医疗产品与服务模式：技术突破将加速便携式AI超声、智能听诊器、慢性病监测手表、家庭健康机器人等创新产品的研发与上市。
（4）提升产业链附加值与国际竞争力：推动我国医疗AI产业从“算法外包”向“软硬一体”升级，构建自主可控的技术体系，减少对外部技术平台的依赖。有助于提升我国智能医疗设备在全球市场的技术话语权和出口竞争力。
专家介绍：王士泉（Shiquan Wang），高级工程师，中国IT技术精英，从事医疗行业信息化及软件研发工作二十余年，发表国内外学术论文70余篇。
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