端云协同架构的核心逻辑可以概括为“端侧快执行、云侧深思考”——高频、低延迟、涉及隐私的任务留在本地处理，复杂推理、长上下文和跨领域知识整合则交由云端大模型完成。这一分工并非简单的任务划分，而是通过一个跑在设备里的“请求路由器”，综合任务复杂度、网络质量、设备电量与温度、数据隐私等级四个信号动态决策任务去向。

　　一、端侧与云端各承担什么任务

　　端侧主攻三类任务：0.5B到2B参数的量化小模型常驻本地，专门负责输入补全与润色、敏感信息本地脱敏、意图分类与路由。

　　云端负责重型推理：长上下文理解、复杂逻辑推演、全库检索增强以及模型版本的持续更新，由云端大模型承担。

　　中等任务分流至边缘层：7B到13B级别的模型部署在边缘节点，处理摘要、改写、常规问答等中等难度请求，把网络往返压到几十毫秒。

　　二、调度机制怎么做到“智能分流”

　　四信号路由器：设备端的请求路由器综合判断任务复杂度、当前网络质量、设备电量与温度、数据隐私等级，简单高频请求留本地，中等任务发边缘，只有真正的“硬骨头”才回源中心云。

　　置信度阈值控制：端侧小模型不需要“聪明”，但需要“知道自己不知道”——把输出置信度的阈值校准好，低置信就上交云端，分类错误不会演变成体验事故。

　　自动分配三种模式：以YanClaw为例，系统能自动识别内容类型并选择策略——涉密内容全走本地，高难度任务只把“做什么事”发云端构思、原始资料不外传，日常复杂任务则拆分后本地与云端分工合作。

　　三、这套架构带来的实际收益

　　隐私与响应兼得：原始数据留在本机，只在必要时上传摘要或指令；本地推理把网络耗时降为零，语音助手等场景的响应延迟可控制在200毫秒以内。

　　成本大幅下降：大量高频请求不再持续消耗云端Token，联想“端-边-云”架构的目标是推动80%的Token消耗产出于设备本地，其百应AI主机在执行市场分析类任务时Token成本直降70%至95%。

本文由AI生成