解读

面试官想验证三件事：

1. 技术敏感度——能否跳出“大模型”热点，看到下一波技术拐点；
2. 产品视角——能否把技术拐点翻译成国内可落地的业务场景与商业闭环；
3. 风险合规意识——能否兼顾算力、数据、政策、伦理四维约束。
   回答必须“技术可行+场景闭环+合规可控”，且给出6-12个月可落地的最小价值验证（MVP）路径，否则会被视为“纸上谈兵”。

知识点

1. 技术拐点判断框架：算法成熟度、数据可获得性、算力成本曲线、政策窗口期。
2. 国内落地三要素：信创适配、数据合规（《个人信息保护法》《数据出境安全评估办法》）、算力自主可控（国产GPU/ASIC）。
3. AI产品三层价值：用户可感知价值（体验）、客户可结算价值（降本增效）、平台可沉淀价值（数据资产）。
4. 评估指标：技术侧（SOTA差距、推理延迟、微调成本）、商业侧（ROI≤12个月、LTV/CAC≥3）、合规侧（敏感词率≤0.1%、数据不出境）。
5. 最小闭环设计：数据飞轮（真实用户反馈→数据标注→模型迭代）、模型即服务（MaaS）计费、A/B灰度至5%流量即可验证业务指标。

答案

我押注的下一个突破点是“多模态Agent+终端混合推理”——把70B级多模态大模型蒸馏成3B-7B小模型，通过NPU在国产手机/车机/PC端侧实时运行，云端仅做CoT（思维链）修正，形成“端侧实时感知+云端高阶决策”的混合架构。

理由：

1. 技术就绪度：国产NPU（如华为昇腾310、寒武纪MLU220）INT8算力已达15-30 TOPS，支持3B模型30 token/s以上，满足实时性；QLoRA+AWQ量化方案使显存占用下降65%，精度损失<2%。
2. 数据可获得性：国内头部厂商每日新增10亿级图像+语音+IMU多模态数据，且可在端侧做差分隐私脱敏，符合《个保法》“原始数据不出端”要求。
3. 场景闭环：以“智能座舱”为例，用户用自然语言+手势+车内外摄像头完成“找充电桩、比价、预约、支付”全流程，平均缩短操作路径70%，主机厂愿意按每车每月20元订阅付费，ROI 8个月打平。
4. 合规可控：模型权重可在信创环境重训，推理完全在端侧，敏感语音数据经ASR后仅上传脱敏文本，通过国家网信办“算法备案”概率高。

MVP路径：
阶段1（0-3个月）：用公开+车企自有数据训练7B多模态模型，聚焦“可见即可说”车载指令，在模拟舱采集1万条闭环指令，端到端成功率≥85%。
阶段2（3-6个月）：蒸馏至3B，移植到国产车规级NPU，推理延迟<600 ms，功耗<5 W，灰度100台车，日活指令≥20次/车，留存≥60%。
阶段3（6-12个月）：打通支付、充电运营商API，按“成功预约订单”向车企抽佣5%，验证LTV/CAC≥3，准备B轮融资。

拓展思考

1. 如果终端算力继续提升（下一代NPU 50 TOPS），可进一步把7B模型完整搬到端侧，实现“完全离线多模态Agent”，在医疗、军工、政务内网等离线场景形成壁垒。
2. 数据飞轮与合规冲突时，可采用“联邦微调+人类反馈强化学习”混合方案：端侧用LoRA训练局部低秩矩阵，云端仅聚合梯度，15轮后全局AUC提升3.2%，原始数据不出域。
3. 商业模式不止订阅：把“端侧模型能力”封装成MaaS API，按调用量卖给中小硬件厂商（白电、玩具），国内已有白电龙头愿意预付3000万元换取三年独家，现金流更稳健。