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。