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HarmonyOS NEXT的"跨设备AI任务链"如何实现端侧推理与隐私保护的平衡？开发者需如何设计分布式AI服务？
随着HarmonyOS NEXT强化端云协同AI能力，其支持在手机、手表、智慧屏等设备间构建动态任务链。但在实际开发中面临以下挑战：
- 模型分割策略：当AI推理任务跨设备分配时（如手机预处理+车机完成复杂模型计算），如何通过MindSpore Lite实现模型分片与设备算力匹配？是否需要定义统一的算力评估标准？
- 隐私敏感数据流：医疗类应用需在多设备间传输体征数据，如何利用TEE可信执行环境与同态加密技术，确保数据在传输、计算全程不可见？
- 低功耗实时协同：穿戴设备算力有限，如何通过方舟引擎的优先级调度机制，实现AI任务（如跌倒检测）的本地轻量化与跨设备备份计算的无缝切换？
欢迎华为AI框架团队与健康/车载领域开发者，分享跨设备AI服务的设计范式与性能调优工具链！
HarmonyOS NEXT
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