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当前，不管是买东西、读新闻还是听音乐、看视频，都有个性化推荐服务，我们喜欢什么、想看什么，AI从过往记录中就能发现，这也可视为又一种隐私失守。
日前，庄光庭在接受LiveVideoStack采访中提及AI说到，端侧AI的发展相比于云侧AI，限制及差异是巨大的，技术在各方面都有劣势。端侧AI不仅在算力、功耗、内存、芯片架构等方面存在巨大差异，而且对数据基本是没有掌控的。如何在保护数据隐私的前提下提供给用户***佳的算法模型是极大的挑战。云侧在数据、算力、功耗、内存、平台方面并不存在像端侧这么大的挑战和限制。但端侧AI也并不是完全没有优势，端侧AI对数据隐私的保护，相对而言是天然完 屏障，所有数据可以都在端侧进行处理用后即焚，数据比较容易被保护及限制在端侧设备中。另外一个优势就是在满足隐私保护的前提下，基于用户的使用习惯，更容易智能的提供差异性的个性化服务，同时保障用户隐私又提供用户智能感知推荐的服务。AIOT的设备普及后，借由多设备分布式智能融合计算，可以更轻易的提供小型化、轻量化低功耗的端侧AI服务。
隐私安全问题一直是软件技术***关注的一个基础问题，用户的数据是否会因为新的AI功能，暴露了新的漏洞及落点，这一定是每个技术研发人员要竭尽全力避免的事。当前我们在设计端侧AI平台，我们希望从简单直接的安全加密保护逐渐迁移到芯片等级的安全通路设计，同时采取用后即焚的数据处理策略，避免数据缓存被拦截***及篡改等。
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