AI知识蒸馏技术演进与应用综述

文献类型： 中文期刊

第一作者： 毛克彪

作者： 毛克彪;代旺;郭中华;孙学宏;肖柳瑞

作者机构：

关键词： 知识蒸馏;模型压缩;知识迁移;动态优化;多模态学习

期刊名称： 农业大数据学报

ISSN： 2096-6369

年卷期： 2025 年 7 卷 002 期

页码： 144-154

摘要： 人工智能（AI）中知识蒸馏（KD）技术通过构建师生框架实现模型轻量化，成为解决深度学习性能与效率瓶颈的关键技术。本文从算法原理演进的视角，系统解析知识蒸馏的理论框架，将知识迁移路径归纳为基于响应、特征、关系及结构四类范式，并构建动态与静态知识蒸馏方法的对比评估体系。我们深入探讨了跨模态特征对齐、自适应蒸馏架构及多教师协同验证等创新机制，同时剖析渐进式知识迁移与对抗蒸馏等融合策略。通过计算机视觉与自然语言处理领域的实证分析，评估了该技术在图像分类、语义分割及文本生成等场景中的实用性。特别地，我们强调了知识蒸馏在农业与地学领域的潜力，例如在资源受限环境下的精准农业和地理空间分析中实现高效部署。研究发现当前模型普遍存在知识选择机制模糊、理论解释性不足等瓶颈问题。据此，我们探讨了自动化蒸馏系统与多模态知识融合等前沿方向的可行性，为边缘智能部署及隐私计算提供了新的技术路径，尤其适用于农业智能化与地学研究。

分类号： TP18

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