降阶模型和边缘AI趋势
李靖远强调了一个重要趋势：今后将使用一些降阶模型去替代高保真仿真模型，来加速仿真速度 。由于很多非线性系统，包括流体力学中的多维系统，在实际仿真过程中需要的并不是高保真仿真模型，而是整个系统模型的输入、输出要尽量接近真实 。此时，就可以用降阶模型作为系统的一部分来加快仿真速度 。
不过，目前一些降阶技术还是需要结合具体的系统来实现最适合的方案，并不是对所有系统都具备普适性 。据李靖远介绍，目前降阶模型的主要适用场景：一是针对非线性模型，传统意义上很难找到其中的规律，就可以用人工智能训练出来的降阶模型来替代它；二是在仿真过程中，理想模型与降阶模型的吻合度相对比较高，就可以用降阶模型替代实际模型进行仿真 。当然，这主要是为了提高仿真速度，在仿真效果和仿真速度之间取得的折中平衡，并不适用于所有系统 。如果追求高保真的仿真效果，降阶模型是不适用的 。
针对边缘AI的应用趋势，李靖远表示，现实中有庞大的边缘系统需求，涉及航空航天、汽车、工业、通信、家电、医疗、能源、可穿戴设备、手机、电子手表等等，边缘AI未来的需求一定是巨大的 。
但与此同时，边缘AI的落地部署仍有三大制约因素：第一是硬件效率的制约，受限于硬件算力、算法效率等原因，一些比较复杂的算法还是不太适合部署在边缘设备上 。第二是AI算法代码的精炼度，AI算法生成模型，最后代码是要部署在边缘设备上，代码的精炼度可能对边缘设备的部署有一定影响 。第三是AI的产品化，AI算法如何能够适用于更多的通用场景、部署在更多的边缘设备，也是一个制约因素 。要提高通用性，势必要增加代码，对算力的要求会更高，因此会对部署产生一定的制约 。
(今完)
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