DeepFig-端侧推理引擎，实现“数据永不离端”：联邦学习+差分隐私构筑AI安全底座

DeepFig是一家专注于端侧人工智能（On-Device AI）解决方案的技术提供商，致力于通过本地化模型部署实现“数据不出设备”的隐私保护目标。其核心产品为端侧推理引擎，能够将百亿参数级别的大规模AI模型压缩至500MB以内，使其可在手机、智能手表、IoT设备等终端硬件上高效运行，无需依赖云端传输和处理数据。

DeepFig功能

1. 高性能模型压缩与优化
   DeepFig可将百亿参数模型压缩至500MB以下，在保持高精度的同时显著降低计算和存储资源需求，使其适配于各类终端设备。

2. 离线语音助手支持
   提供毫秒级响应（如0.3秒离线语音交互），无需网络连接即可完成语音识别与自然语言处理任务。

3. 本地化数据处理
   支持健康数据分析、图像识别、行为预测等功能，所有数据处理均在设备端完成，杜绝云端传输带来的隐私风险。

4. 隐私安全强化机制
   集成联邦学习与差分隐私技术：

   • 联邦学习：模型仅在本地训练，仅上传加密的模型更新参数，而非原始数据；

   • 差分隐私：在数据中添加噪声，即使模型参数被拦截，也无法还原原始用户信息。

5. 多场景适配能力
   目前已支持医疗、金融、智能穿戴、工业物联网等8大高风险敏感领域的本地化AI部署。

DeepFig应用场景

1. 医疗健康领域

   • 智能手表/健康监测设备本地分析心率、睡眠、病历数据，避免云端泄露风险。

   • 案例：某智能手表厂商接入DeepFig后，用户隐私投诉下降90%，销量增长150%。

2. 金融与支付安全

   • 在手机或终端设备本地完成人脸识别、声纹验证等身份核验，敏感生物信息无需上传。

3. 工业物联网（IIoT）

   • 工厂设备边缘节点实时进行故障预测与质量检测，数据不出厂区，符合工业安全规范。

4. 智能家居与自动驾驶

   • 本地处理家庭环境语音指令或车载传感器数据，减少云端依赖，提升响应速度与可靠性。

5. 政府与国防

   • 敏感场所的监控视频、语音通信在设备端直接处理，满足数据主权与合规要求。

技术优势总结

DeepFig通过联邦学习+差分隐私的双重防护机制，确保即使设备被破解，攻击者也无法获取可还原的原始数据。其端侧推理引擎已实现百亿参数模型的轻量化部署，在医疗、金融等8大高风险场景中验证了可行性，成为解决“隐私与AI效能平衡”问题的关键方案。