本文系统阐述人工智能如何赋能客户端，核心在于将理解、生成与决策能力下沉到设备与应用前端，以端侧小模型与云端大模型的混合架构实现低时延、隐私增强与多模态交互。文章从概念演进、场景价值、技术栈与实现路径、性能与体验优化、安全与合规、国内外生态到实施路线图与ROI逐层展开，强调模型压缩、推理加速、RAG缓存、策略路由与评估监控的闭环建设。通过国际与国内产品实践表明，客户端AI可显著提升转化、留存与人效，并在合规与数据本地化上具备优势。未来趋势将聚焦端侧多模态、动态路由、内生合规与协作代理，形成“端侧强、云端智、策略控”的主流范式。

嵌入式板子连接大模型的最佳实践是围绕场景约束选择云、边缘或混合架构，并以数据安全与实时性为主线实现。云端API方案集成快、功能全，边缘推理低延迟、隐私友好，混合架构以策略路由兼顾韧性与成本。工程落地需在协议选型（HTTP/gRPC/MQTT与流式）、模型压缩（INT8/蒸馏）与推理框架（TensorRT/ONNX Runtime/TFLite）上优化，同时落实TLS与证书管理、限速与缓存。通过端到端监控与SRE方法，结合Prompt工程与量化提升每瓦性能，最终以多供应商抽象层、OTA与生命周期管理，构建长期稳定、合规可信的板端-云端大模型连接体系。