上海，2025年7月11日/China Newswire——中国电信人工智能研究院（TeleAI）研发的创新框架AI Flow，在顶级科技研究与咨询公司Omdia的最新报告中，被认定为电信基础设施与服务智能化转型的关键角色。该报告着重强调了AI Flow在应对边缘生成式人工智能（GenAI）落地挑战方面的卓越能力，展示了其集设备-边缘-云计算于一体的架构，该架构在优化性能与效率的同时，还实现了信息与通信技术的突破性融合。
据报告所述，AI Flow促进了智能的无缝流动，使设备级智能体能够突破单一设备的局限，实现功能的增强。同一通信网络可跨异构节点连接先进的大语言模型（LLMs）、视觉语言模型（VLMs）和扩散模型。通过促进这些模型的实时协同集成与动态交互，该框架实现了超越任何单个模型能力的涌现智能。
Omdia首席分析师苏连杰评价称，AI Flow展示了促进设备-边缘-云层级间高效协作的先进方法，并通过模型间的连接与交互操作实现了涌现智能。
AI Flow的发布也在全球社交媒体上引发了人工智能领域的广泛关注。人工智能行业观察者EyeingAI在X平台上表示：“这是对人工智能未来发展方向的务实且接地气的探索。”人工智能技术影响者帕鲁尔·高塔姆（Parul Gautam）在X平台上称，AI Flow正在突破人工智能的边界，并准备塑造智能互联的未来。
助力实现未来通信网络中智能无处不在的愿景
由中国电信首席技术官兼首席科学家、TeleAI院长李学龙教授领导的AI Flow，旨在解决硬件资源限制和通信网络约束给新兴人工智能应用部署带来的重大挑战，提升现实世界中人工智能系统的可扩展性、响应能力和可持续性。它是一个多学科框架，旨在通过智能体间的连接和人机交互，实现跨分层网络架构的智能无缝传输与涌现。AI Flow的核心强调以下三个关键点：
设备-边缘-云协作：AI Flow采用统一的设备-边缘-云架构，整合终端设备、边缘服务器和云集群，动态优化可扩展性，并实现人工智能模型的低延迟推理。通过开发针对分层网络架构的高效协作范式，该系统最大限度地减少了通信瓶颈，并简化了推理执行流程。
家族模型：家族模型是指一组在AI Flow框架内设计用于解决不同任务和资源约束的多尺度架构。这些模型通过其互连能力，促进了系统内的无缝知识转移和协作智能。值得注意的是，家族模型具有特征对齐的特点，无需额外中间件即可实现高效的信息共享。此外，通过结构合理的协作设计，在分层网络上部署家族模型可在受限的通信带宽和计算资源下实现更高的推理效率。
基于连接与交互的智能涌现：AI Flow引入了一种范式转变，以促进先进人工智能模型（如大语言模型、视觉语言模型和扩散模型）之间的协作，从而激发出超越任何单个模型能力的涌现智能。在该框架中，模型间的高效协作与动态交互的协同集成成为提升人工智能模型能力的关键推动力。
更多AI Flow技术文章详见：
https://www.arxiv.org/abs/2506.12479
https://ieeexplore.ieee.org/document/10884554
AI Flow的首次尝试：AI-Flow-Ruyi家族模型
值得注意的是，TeleAI上周刚刚在GitHub上开源了AI Flow家族模型的首个版本：AI-Flow-Ruyi-7B-Preview。
该模型专为下一代设备-边缘-云模型服务架构设计。其核心创新在于不同规模模型间的共享中间特征，使系统能够通过早期退出机制根据问题复杂度使用部分参数生成响应。每个分支可独立运行，同时利用其共享的主干网络减少计算量并实现无缝切换。结合分布式设备-边缘-云部署，它实现了家族内大小模型间的协作推理，提高了分布式模型推理的效率。
开源地址：https://github.com/TeleAI-AI-Flow/AI-Flow-Ruyi
关于TeleAI
中国电信人工智能研究院（TeleAI）是一支由人工智能科学家和爱好者组成的先锋团队，致力于创造能够构建下一代无处不在的智能并改善人们福祉的突破性人工智能技术。在中国电信首席技术官兼首席科学家李学龙教授的领导下，TeleAI旨在通过加速人工智能治理、AI Flow、智能光电（强调具身人工智能）和人工智能智能体等领域的研究，不断拓展人类认知与活动的边界。
