轻模 Opt 边缘 AI 模型压缩部署平台市场调研问卷

您好！我们正在开展一项关于“AI 模型端侧部署与模型压缩需求”的市场调研。

轻模 Opt 是一款面向边缘设备的 AI 模型压缩与部署优化平台，主要帮助 AI 开发团队、中小制造企业、高校实验室和边缘设备集成商解决模型体积大、推理速度慢、部署成本高、端侧适配困难等问题。

本问卷仅用于课程项目、创新创业比赛和市场调研分析，不涉及个人隐私，所有数据仅作统计研究使用。问卷预计用时 3—5 分钟，感谢您的支持！
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1. 您目前的身份是?【单选】
A. 本科生或研究生
B. 高校教师或科研人员
C. AI / 算法 / 软件开发人员
D. 制造企业从业者
E. 设备集成商 / 智能硬件相关从业者
F. 企业管理者或项目负责人
G. 其他:
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2. 您所在或熟悉的领域是?【多选】【多选题】
A. 人工智能 / 机器学习
B. 计算机视觉 / 图像识别
C. 软件开发 / 系统集成
D. 智能制造 / 工业质检
E. 物联网 / 边缘计算 / 智能硬件
F. 高校科研 / 学生项目 / 创新创业
G. 暂不了解相关领域
H. 其他:
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3. 您是否接触过 AI 模型部署或 AI 应用项目?【单选】
A. 经常接触，参与过实际项目
B. 有一定了解，做过课程或实验项目
C. 听说过，但没有实际参与
D. 基本不了解
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4. 您是否了解“边缘 AI”或“端侧 AI 部署”?【单选】
A. 非常了解
B. 比较了解
C. 听说过，但了解不多
D. 完全不了解
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5. 如果您或您所在团队使用 AI 模型，主要应用场景可能是什么?【多选】【多选题】
A. 工业视觉质检
B. 摄像头目标识别
C. 智慧校园 / 智慧园区
D. 智慧农业 / 病虫害识别 / 果蔬分级
E. 移动端或小程序 AI 应用
F. 机器人 / 智能硬件
G. 科研实验或课程项目
H. 暂无具体场景
I. 其他:
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6. 您认为 AI 模型从实验环境走向真实设备时，最容易遇到哪些问题?【多选】【多选题】
A. 模型文件太大，难以部署
B. 推理速度慢，无法实时响应
C. 内存占用高，设备容易卡顿
D. 需要高性能 GPU，硬件成本高
E. 模型压缩后精度下降，不敢用于真实场景
F. 部署流程复杂，需要专业工程人员
G. 模型格式转换困难
H. 数据或模型不方便上传云端，存在安全顾虑
I. 不清楚，没有相关经验
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7. 对于中小企业或学生团队而言，您认为“AI 模型部署成本高”是否是一个明显问题?【单选】
A. 非常明显
B. 比较明显
C. 一般
D. 不太明显
E. 完全不是问题
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8. 如果一个 AI 模型在服务器上能运行，但在普通电脑、摄像头、工业网关、边缘盒子等设备上运行很慢，您认为这会对项目落地造成多大影响?【单选】
A. 影响非常大，可能导致项目无法落地
B. 影响较大，需要专门优化
C. 有一定影响，但可以接受
D. 影响较小
E. 不确定
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9. 您认为在工业视觉质检等场景中，AI 模型部署最重要的指标是?【多选】【多选题】
A. 识别准确率
B. 推理速度 / 实时性
C. 模型大小
D. 运行稳定性
E. 硬件成本
F. 内存占用
G. 部署难度
H. 数据安全
I. 售后和技术支持
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10. 如果模型压缩后速度明显提升，但准确率略有下降，您能接受的精度下降范围是?【单选】
A. 不能接受任何下降
B. 1% 以内
C. 1%—3%
D. 3%—5%
E. 只要速度提升明显，可以接受 5% 以上
F. 视具体场景而定
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11. 如果有一款工具能够自动分析 AI 模型，并给出压缩、加速和部署建议，您是否感兴趣?【单选】
A. 非常感兴趣
B. 比较感兴趣
C. 一般
D. 不太感兴趣
E. 完全不感兴趣
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12. 您认为这类模型压缩部署工具最应该提供哪些功能?【多选】【多选题】
A. 自动分析模型大小、参数量和推理速度
B. 自动进行模型量化、剪枝等压缩操作
C. 比较压缩前后的准确率和速度
D. 生成可视化性能报告
E. 给出适合不同设备的部署建议
F. 支持本地部署，避免上传企业模型和数据
G. 提供 API 接口，接入已有系统
H. 支持批量处理多个模型
I. 提供专业技术人员协助调试
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13. 您认为“自动生成压缩前后对比报告”是否有价值?【单选】
A. 非常有价值，可以用于项目汇报或客户交付
B. 比较有价值，能帮助理解优化效果
C. 一般，只是辅助功能
D. 价值不大
E. 不确定
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14. 您认为“分析模型中哪些层适合压缩、哪些层不适合压缩”是否有必要?【单选】
A. 非常有必要，可以降低盲目压缩风险
B. 比较有必要
C. 一般
D. 不太有必要
E. 不理解这个功能
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15. 如果轻模 Opt 能在精度、速度、模型大小、内存占用之间给出多种方案，您更倾向选择哪一种?【单选】
A. 高精度方案:尽量保持原始精度
B. 高速度方案:优先提高推理速度
C. 低内存方案:适合低配置设备
D. 综合平衡方案:速度、精度和体积都较均衡
E. 需要根据具体项目决定
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16. 对于企业客户而言，您认为是否有必要提供“本地化部署 / 离线压缩版本”?【单选】
A. 非常有必要，企业通常重视数据安全
B. 比较有必要
C. 一般
D. 不太有必要
E. 不确定
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17. 如果您或团队有模型部署需求，是否愿意尝试免费的“模型体检报告”?【单选】
A. 非常愿意
B. 比较愿意
C. 看情况
D. 不太愿意
E. 不愿意
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18. 如果工具能够有效降低模型大小、提升推理速度，并生成专业报告，您是否愿意付费使用?【单选】
A. 愿意，并且认为有实际价值
B. 可能愿意，需要看效果
C. 只愿意免费试用
D. 不太愿意
E. 不确定
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19. 您更能接受哪种收费方式?【多选】【多选题】
A. 按单个模型压缩服务收费
B. 按项目制收费，包括压缩、测试、报告和部署建议
C. SaaS 订阅，按月或按年使用平台
D. API 调用收费，接入已有系统
E. 企业私有化部署，一次性部署加维护费
F. 免费基础版 + 高级功能收费
G. 暂不接受付费
H. 其他:
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20. 如果是单个模型的压缩、测试和报告服务，您认为可接受的价格区间是?【单选】
A. 100 元以内
B. 100—500 元
C. 500—1000 元
D. 1000—3000 元
E. 3000 元以上
F. 不清楚，需要看项目效果
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21. 如果是企业或团队长期使用，您认为更合理的月度订阅价格是?【单选】
A. 100 元以内
B. 100—300 元
C. 300—800 元
D. 800—2000 元
E. 2000 元以上
F. 不适合订阅制
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22. 您认为轻模 Opt 最适合优先落地在哪些场景?【多选】【多选题】
A. 工业视觉质检
B. 高校 AI 实验 / 课程项目
C. AI 应用开发团队项目交付
D. 智能摄像头 / 边缘设备适配
E. 智慧农业识别
F. 智慧园区 / 智慧校园
G. 移动端 AI 应用
H. 小型语言模型或多模态模型端侧部署
I. 其他:
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23. 如果您所在团队有 AI 模型，是否愿意参与轻模 Opt 的试点测试?【单选】
A. 愿意，可以提供模型或测试场景
B. 愿意，但需要先了解产品效果
C. 暂时没有模型，但愿意关注
D. 不愿意
E. 不适用
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24. 您希望试点测试中重点看到哪些结果?【多选】【多选题】
A. 模型大小是否降低
B. 推理速度是否提升
C. 准确率下降是否可控
D. 是否能部署到低成本设备
E. 是否能生成清晰报告
F. 是否支持本地化部署
G. 是否有技术人员协助
H. 是否能接入已有系统
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25. 您对轻模 Opt 这类边缘 AI 模型压缩平台的整体认可度是?【单选】
A. 非常认可，具有实际市场需求
B. 比较认可，有一定落地价值
C. 一般，需要更多案例验证
D. 不太认可，需求不明确
E. 不认可
六、开放问题
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26. 您认为当前 AI 模型落地到真实设备时，最大的困难是什么?【填空】
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27. 如果您是潜在用户，您最希望轻模 Opt 解决什么问题?【填空】
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28. 您对轻模 Opt 项目还有哪些建议?【填空】
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