大模型轻量化的核心技术：原理与适配路径

大模型轻量化的核心目标，是在不显著损失模型语义理解与特征提取能力的前提下，降低模型的参数量、计算量与内存占用，使其能够适配扫地机器人端侧嵌入式芯片的算力与功耗约束。其核心技术路径主要分为四类，各类技术相互融合、协同作用，形成完整的轻量化方案，适配扫地机器人家居环境理解的具体需求。

 模型剪枝：剔除冗余参数，精简模型结构

模型剪枝是大模型轻量化的基础技术，核心逻辑是识别并剔除大模型中冗余的参数、通道与层结构，在保留核心特征提取与语义推理能力的同时，大幅精简模型体积。大模型的参数量往往达到数十亿甚至上百亿，其中大量参数对模型性能的贡献较小，属于冗余参数，这些参数不仅会增加模型的计算量与内存占用，还可能导致模型过拟合，影响端侧部署的实时性。

针对扫地机器人家居环境理解的需求，模型剪枝主要采用“通道剪枝+结构化剪枝”的融合方案。通道剪枝主要针对卷积神经网络（CNN）的卷积层，通过分析各通道的权重重要性，剔除权重较小、对特征提取贡献有限的通道，例如在环境语义识别模块中，剔除对“地面纹理细微差异”不敏感的通道，保留对“区域类型、障碍物类别”识别关键的通道；结构化剪枝则针对模型的整体结构，剔除冗余的网络层与分支，例如简化大模型中的语义推理分支，保留与家居环境理解相关的核心分支，避免不必要的计算消耗。

与传统剪枝技术相比，适配扫地机器人的大模型剪枝技术，更注重“语义理解能力”与“轻量化程度”的平衡。例如，在对视觉语义识别大模型进行剪枝时，会重点保留与“家具类别、地面材质、污渍类型”相关的特征提取通道，确保剪枝后的模型仍能精准识别家居环境中的核心语义信息，同时将模型参数量降低70%以上，大幅提升端侧部署的实时性。

模型量化：降低计算精度，减少算力消耗

模型量化是实现大模型端侧部署的关键技术，核心逻辑是将大模型中高精度的参数（如32位浮点型）转换为低精度参数（如8位整型、16位浮点型），在牺牲少量模型精度的前提下，大幅降低计算量与内存占用，同时提升模型的推理速度。扫地机器人端侧嵌入式芯片（如ARM架构芯片、FPGA芯片）的算力有限，对高精度计算的支持能力较弱，模型量化能够有效适配这种算力约束，让轻量化大模型实现高效推理。

针对家居环境理解的需求，大模型量化主要采用“量化感知训练”方案，区别于传统的“后量化”技术，量化感知训练在模型训练过程中就融入量化逻辑，通过模拟低精度计算环境，调整模型参数，确保量化后的模型能够保留核心的语义理解能力。例如，在训练家居环境语义识别大模型时，采用8位整型量化，通过调整量化阈值，减少量化误差，确保模型能够精准识别客厅、卧室、厨房等区域类型，区分瓷砖、木地板、地毯等地面材质，同时将模型推理速度提升3-5倍，内存占用降低75%以上。

此外，针对扫地机器人不同的环境理解任务，量化策略会进行差异化调整。例如，对于障碍物识别、区域划分等对精度要求较高的任务，采用16位浮点型量化，平衡精度与算力消耗；对于路径规划、清洁模式调整等对实时性要求较高的任务，采用8位整型量化，优先保障推理速度，满足端侧实时决策的需求。

模型蒸馏：迁移核心能力，精简模型规模

模型蒸馏是将大模型（教师模型）的核心语义理解能力，迁移到小型轻量化模型（学生模型）中的技术，核心逻辑是通过教师模型的引导，让学生模型学习大模型的特征提取方式与语义推理逻辑，在大幅精简模型规模的同时，保留大模型的核心能力。对于扫地机器人而言，模型蒸馏能够有效解决“大模型能力强但无法部署，小模型可部署但能力弱”的矛盾，让轻量化模型具备大模型级的家居环境理解能力。

在扫地机器人家居环境理解场景中，模型蒸馏的应用主要分为两个步骤。第一步，构建教师模型，选用参数量庞大、语义理解能力强的大模型（如ViT、DeepLab等），在大规模家居环境数据集（包含不同户型、不同场景、不同障碍物的图像与点云数据）上进行训练，让教师模型能够精准识别家居环境中的各类语义信息，掌握复杂场景的适配逻辑。第二步，构建学生模型，设计结构精简、计算量小的轻量化网络，以教师模型的输出作为监督信号，训练学生模型学习教师模型的特征映射与语义推理方式，实现核心能力的迁移。

例如，在家居环境语义分割任务中，以参数量数十亿的DeepLab大模型作为教师模型，以参数量仅数百万的轻量化CNN模型作为学生模型，通过蒸馏训练，让学生模型能够学习教师模型对“区域边界、障碍物轮廓、地面材质”的分割能力，最终实现学生模型在端侧的高效部署，同时语义分割准确率保持在90%以上，满足扫地机器人环境理解的精度需求。

迁移学习：适配场景需求，降低训练成本

迁移学习是大模型轻量化在扫地机器人中应用的重要补充技术，核心逻辑是将在通用场景中训练好的轻量化大模型，迁移到家居环境理解这一特定场景中，通过少量场景数据的微调，让模型快速适配扫地机器人的应用需求，同时进一步精简模型结构、优化模型性能。家居环境具有场景多样性，不同家庭的户型、家具布局、清洁需求存在差异，迁移学习能够让轻量化大模型具备更强的场景泛化能力，减少模型的训练成本与部署难度。

具体而言，迁移学习的应用流程分为三个阶段：首先，在通用图像与点云数据集上，训练轻量化大模型，让模型具备基础的特征提取与语义识别能力；其次，收集不同家居场景的数据集（包含不同户型、不同障碍物、不同地面材质的样本），对轻量化大模型进行微调，优化模型对家居环境特定语义信息的识别能力，例如优化对“电线、拖鞋、宠物”等家居常见障碍物的识别精度；最后，根据扫地机器人的端侧算力约束，对微调后的模型进行进一步精简，确保模型能够稳定运行在端侧，同时适配不同家庭的场景差异。