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大模型在汽车制造行业的应用带来了新的可能性，但其高计算量和制造系统对低延迟的需求之间存在矛盾。在实际推进过程中，质量预警、工艺优化和异常诊断等场景的实现面临着技术上的挑战，尤其是在总装环节，要求实时性极高。模型推理的延迟往往在百毫秒以上，难以满足产线的反馈要求。

本文针对模型服务与实时系统的耦合设计提出了几种解决方案。第一，模型轻量化与边缘部署，通过蒸馏或量化技术将大模型转变为小模型，使其在边缘设备上运行。第二，边缘-云协同推理，通过特征提取在边缘和推理在云端的模式，利用低延迟网络提高实时性。最后，异步预警方式，将模型输出作为辅助决策，减少实时闭环的压力。

在设计中，应注意控制逻辑与模型推理的分离，保持数据流的对齐和状态反馈的闭环。同时，统一的模型服务中间件能够有效管理版本、降级策略与延迟监控，促进与制造系统的良好对接。通过这些思考与实践经验，希望能够为同行提供参考与借鉴。

🏷️ #大模型 #汽车制造 #实时系统 #边缘计算 #质量预警

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