【導讀】11 月 3 日，移遠通信和高通官宣進一步深化終端側 AI 合作。雙方依托高通 AI Hub 中國版的預優化模型庫與開發工具，結合移遠 AI 開放平臺、ModelForge 模型工具鏈，搭建起從模型選擇、轉換優化、推理部署到真機驗證的完整工作流。目前 Quectel Pi H1 單板電腦已經跑通 Real-ESRGAN x4plus 實時視頻四倍超分，QSM 系列單板、SG/SP 系列高算力模組也在陸續完成適配，算力覆蓋 12–77 TOPS，幫助開發者在物聯網、智能汽車、XR、下一代 PC 等資源受限終端上快速落地生成式 AI 與 AI 智能體方案。
移遠通信首席運營官張棟表示："高通公司在端側AI創新與生態建設上長期引領，AI Hub中國版更把優質模型與本地化服務帶到開發者面前。我們很高興與高通攜手，用豐富的端側AI硬件和工具鏈，把這些能力轉化為可量產、可復制的場景方案。未來，每一臺終端都可能成為智能體入口，移遠愿與高通及廣大開發者一起，推動AI從云端走向萬千行業，讓智能體驗真正惠及大眾。"
高通技術公司執行副總裁兼技術規劃、邊緣解決方案和數據中心業務總經理馬德嘉博士表示："高通AI Hub匯集了面向模型探索、優化、應用集成以及在支持高通?平臺上進行終端側部署的工具。借助高通AI Hub Models、Workbench、Apps和GenieX，開發者能夠評估模型性能，并將AI功能集成到在支持設備上運行的應用中。我們很高興向中國開發者開放這些工具，充分發揮終端側AI在響應速度、可靠性和隱私方面的優勢。"
多形態智能硬件率先完成模型適配
全新高通AI Hub中國版提供超過230個AI及生成式AI模型。所有模型均針對高通平臺完成預優化，可在不同形態終端上實現卓越的終端側AI性能，并降低內存占用、提升能效；同時能夠充分利用高通AI引擎內所有核心（CPU/GPU/NPU）的硬件加速能力，從而進一步提升模型推理速度和運行效率。
目前，移遠通信多款AI生態開發板、工控板及高算力模組已率先完成與高通AI Hub中國版的模型適配驗證。其中，搭載高通躍龍? QCS6490平臺的Quectel Pi H1單板電腦已成功運行AI Hub上的Real-ESRGAN x4plus視頻超分模型，首輪測試表現良好，可在視頻流解碼播放過程中逐幀完成4倍超分辨率重建，實現在線視頻實時超分。
此外，基于高通平臺的QSM882GP、QSM560DR等單板電腦，以及SG885G-WF、SP895BD-AP、SG560D等高算力模組，正同步推進模型驗證。相關產品算力覆蓋12-77 TOPS，能夠滿足從智能終端到工業物聯網的多檔AI算力場景。
未來，移遠通信還將根據高通芯片路線圖逐步擴展硬件的兼容模型范圍。開發者可直接在上述移遠硬件上集成AI Hub預優化模型，縮短產品上市周期，充分發揮終端側AI在即時性、可靠性、隱私保護、個性化與成本方面的優勢。
從模型到真機，一站式開發閉環
為適配更廣泛的端側AI硬件，雙方已打通高通AI Hub中國版與移遠AI開放平臺，構建端到端 AI 開發工作流，形成從模型獲取、轉換優化、推理部署到真機體驗的完整開發閉環。
開發者可在高通AI Hub中國版選擇并下載預優化AI模型，借助移遠 ModelForge 一站式模型轉換與優化工具完成模型適配，通過 ModelInfer AI 推理引擎在目標硬件上高效運行，并利用AI Playground 用戶體驗平臺在真實硬件上實時查看算法效果。該流程顯著提升了開發者從模型獲取到體驗驗證的效率，并大幅降低端側AI應用開發門檻。
除在移遠硬件上實測外，開發者還可通過 AI Hub 中國版的云端真機能力遠程驗證性能。移遠已發布配套的《AI Hub 模型經 AI IDE 批量部署操作指南》，為開發者提供從AI Hub到本地批量部署的完整操作流程指導。
關于移遠通信
上海移遠通信技術股份有限公司（股票代碼：603236）是全球領先的物聯網整體解決方案供應商，擁有完備的IoT 產品與服務矩陣，硬件產品覆蓋蜂窩模組（5G/4G/3G/2G/LPWA）、短距離通信模組、車載前裝模組、智能模組（5G/4G/ 邊緣計算）、GNSS 定位模組、衛星通信模組、天線等核心品類，服務與解決方案則涵蓋機器人、XR眼鏡、AI 大模型、AI Agent、AI 音視頻算法、物聯網平臺、工業智能、智慧農業、認證測試、RTK 網絡校正、EMS電子制造等多元能力。公司具備豐富的行業經驗，產品廣泛應用于智慧交通、智慧能源、金融支付、智慧城市、無線網關、智慧農業&環境監控、智慧工業、智慧生活&醫療健康、智能安全等領域。
結論
這次合作的核心價值，是解決端側 AI 長期存在的模型調優難、硬件適配繁瑣、驗證周期長的痛點。高通 AI Hub 中國版提供兩百多個預優化模型，充分調用 NPU/GPU/CPU 硬件加速；移遠配套 ModelForge、ModelInfer、AI Playground 等工具，再加上本地硬件實測和云端遠程真機能力，形成了一條面向量產的開發鏈路。 從 Quectel Pi H1 的視頻超分案例可以看出，這套方案已經具備可落地的效果，覆蓋算力跨度大，適配工業物聯網、車載、XR 等多元場景。隨著后續移遠持續跟進高通芯片路線圖、擴充兼容模型，開發者不用重復做大量模型移植工作，能夠更快把 AI 智能體、生成式方案推向市場。端側 AI 在響應速度、隱私保護、弱網穩定方面的優勢，也會借著這套生態，在更多行業終端里落地。
