邢孝慈探讨了大模型与硬件结合的必要性及未来趋势，强调更长上下文、丰富模态、深度思考及复杂任务执行的重要性，提出通过消费电子产品普及 AI 应用，分析端侧与云端智能的优劣势，介绍多模态模型应用及基于火山方舟和扣子的解决方案，推动 AI 硬件生态发展。”的主题，活动通过十余场专题演讲与两场圆桌论坛，从大模型+多模态交互如何重塑硬件智能革新、AIoT 产业链、AI 硬件商家如何通过抖音实现倍速增长、AI

Q-Insight 将“感知-打分—比较—推理”统一到一个可解释的学习框架中，既给出可靠评分，也产出问题分析和可执行的改进线索；VQ-Insight 在此基础上把理解从帧内拓展到时域，支持真实/生成视频的连贯性与人类偏好一致性评估。未来，我们将进一步深度耦合强化学习与多模态推理——一方面，让 Q-Insight 走向更广任务（如图像美学评估），作为强判别信号驱动图像增强/重建，作为“质量评估中枢”

火山引擎边缘云高级产品总监沈建发出席并分享了“边缘新生·连接未来——火山引擎新一代边缘云解决方案”主题演讲，同时火山引擎边缘云CDN技术总监苏宗磊介绍了“火山引擎CDN的技术演进与未来”，火山引擎边缘云产品经理黄旭能也分享了“基于边缘计算的渲染新应用”。...

Client-Edge-Server 云边端架构（以下简称 CES 架构），主要的业务场景及这种新型架构所带来的优势。

边缘计算全域分布式异构算力和智能调度对视频直播场景的支持。

边缘计算提供全国各省市和运营商的全域覆盖，在视频直播场景将和用户交互与流量接入相关的推拉流、转码合流等服务在更加靠近用户的边缘部署，就近实现主播和观众的直播视频推拉流，确保低时延业务响应，提升高清直播的流畅业务体验。

揭秘边火山引擎缘计算统一纳管异构算力，沉淀的平台能力和在字节跳动的典型场景应用。

通过边缘一体机接入包括摄像头、传感器、机床等各类设备，采集设备数据，将数据经过现场边缘部署的服务，包括应用计算、AI推理等本地化的实时处理后，变成结构化数据，传输到边缘智能平台，再通过提供API的方式跟扣子互相结合，刚刚提到扣子集成了丰富的插件去拓展能力，基于这一特性，边缘智能变成扣子可直接调用的插件，可集成到工作流、插件、知识库里，通过这种方式实现设备管理、数据处理、边缘推理，联动物理世界，进一

使用大模型网关调用自有三方模型，您必须在大模型网关通过创建渠道配置您在第三方平台 AI 服务平台中的调用密钥，不同模型提供商平台获取方式可能存在不同，查看详情可复制链接在浏览器打开，（https://www.volcengine.com/docs/6893/1337145）。同时，您也可以通过边缘大模型网关的平台预置模型实现由火山方舟提供的 DeepSeek 模型一键调用，无需与三方模型提供商进行

地瓜 RDK X5 机器人开发套件集成了火山引擎边缘智能-大模型网关能力，开发者可以直接通过标准化的 ROS 接口调用大模型，加速多样化智能机器人应用的快速集成、落地，为机器人领域带来全新的应用场景和用户体验。可以预见的是，借助大模型实现物体识别与移动物品的能力后，机器人将在制造业的装配线自动化、仓库管理，物流领域的货物分拣、无人配送，零售业的货架整理、自助结账服务，农业的作物采摘与搬运，以及家庭