8月9日，“开源鸿蒙城市技术沙龙·深圳站”暨“AI Model SIG线下分享会”（以下简称“活动”）在深圳成功举办。本次活动聚焦AI技术与开源鸿蒙的融合实践，汇聚了来自开源鸿蒙社区、开鸿智谷、视美泰、佳都科技、瑞莎等多位技术专家，围绕『芯片』平台适配、AI框架移植、模型推理部署等维度，分享了开源鸿蒙AI Model SIG的最新进展与实践成果，为现场嘉宾带来了一场干货满满的深度技术交流盛宴。
活动现场，开源鸿蒙AI Model SIG顾问、开鸿智谷副总裁李传钊在致辞中表示，AI Model SIG的成立旨在汇聚产学研力量，激发鸿蒙生态中的AI创新活力。目前SIG已构建覆盖“算力驱动-模型部署-应用开发-MCP支持”的全栈技术框架，并在智能交通、工业质检、智慧家居等领域实现场景化落地。诚邀全球开发者与技术爱好者加入共建，共拓“开源鸿蒙+AI”的万物智联新图景。
开源鸿蒙AI Model SIG顾问、开鸿智谷副总裁李传钊致辞
开源鸿蒙AI Model SIG组长、开鸿智谷『芯片』平台开发部总监候鹏飞介绍了SIG当前的进展与下一步计划，包括AI Model SIG的架构、未来发展规划以及面向行业场景的AI组件共建方向等。他呼吁更多伙伴加入AI Model SIG，推动开源鸿蒙AI能力的共建。
开源鸿蒙AI Model SIG组长、开鸿智谷『芯片』平台开发部总监候鹏飞分享议题
瑞莎计算机嵌入式AI开发『工程师』张子烽重点介绍了瑞莎星睿O6平台的核心硬件特性，并系统讲解了在OpenHarmony上通过NPU实现AI模型部署的完整流程以及如何借助KleidiAI工具链对『大语言模型』推理进行加速，为大模型在开源鸿蒙上的高效运行提供了实践路径与技术参考。
瑞莎计算机嵌入式AI开发『工程师』张子烽分享议题
视美泰嵌入式软件开发『工程师』洪金锋介绍了视美泰基于RK3588平台、结合OpenHarmony打造的端侧人脸识别应用开发全流程。该方案依托瑞芯微的RKNN推理框架，整合YOLOv5与FaceNet两种模型，实现了从人脸检测、特征提取到比对识别的完整能力链条。此外，他还介绍了该人脸识别应用在OpenHarmony上的NAPI接口设计，以及代码仓库的开放地址，便于开发者快速接入与二次开发。
视美泰嵌入式软件开发『工程师』洪金锋分享议题
佳都科技算法专家吴志伟围绕佳都知行多模态大模型展开分享，重点介绍了其在交通治理、无人机巡检等复杂场景下的应用能力，尤其是在目标指代检测等具象化需求中的AI处理突破。同时，他详细展示了团队在OpenHarmony平台上，完成MNN推理框架的适配实践与封装，并成功打包为Har组件，在RK3588等平台上实现端侧大模型推理，兼顾推理速度与能效比。
佳都科技算法专家吴志伟分享议题
开鸿智谷高级开源鸿蒙系统『工程师』林勇威则分享在开源鸿蒙上实现端侧大模型部署的完整路径，其核心理念是借助图形接口Vulkan的计算着色器（Compute Shader）能力，在终端设备上高效运行大模型。他分别介绍了AMD驱动的内核态、Vulkan用户态和SDK以及llama.cpp推理框架在开源鸿蒙的移植过程。通过llama.cpp推理框架，Deepseek大模型在开源鸿蒙上顺利运行，在AMD 7900 XTX显卡上推理速度达到24 token/s，验证了端侧部署LLM的可行性。
开鸿智谷高级开源鸿蒙系统『工程师』林勇威分享议题
在圆桌交流环节，与会嘉宾围绕“基于开源鸿蒙的AI创新场景”展开交流，深入探讨了AI技术在操作系统的演进趋势、多模态大模型与开源鸿蒙融合的技术挑战、多端异构平台的兼容适配，以及“开源鸿蒙+AI”在智能家居、智能穿戴、工业互联等领域的应用前景等，为开源鸿蒙AI能力的场景化落地指明了方向。
本次活动不仅展示了AI与OpenHarmony深度融合的可行性与实践路径，也进一步验证了社区SIG机制在推动技术共建中的高效能。无论是『芯片』平台的深度适配、模型框架的迁移封装，还是应用场景的不断丰富，开源鸿蒙端侧AI的落地路径正逐步清晰。未来，AI Model SIG将持续聚焦多模态模型适配、边端协同能力构建、端侧算力调度等关键议题，联合更多开发者与伙伴，打造更加完备的开源鸿蒙AI能力体系。
