如题，现在大部分的AI芯片优化和编译工具链，都对模型本身有一定的适配要求。各有算法开发能力的厂商，自己的算法模型，为了适应不同芯片方案，需要作不同的优化调整。从一家芯片方案，迁移到另一家芯片方案，本身要付出巨大的成本，大部分算法人员，在做这些算法模型迁移的工作。像地平线这样的嵌入式AI领导者，有没有可能支持像TVM这样的开源优化编译器，让算法模型在不同边缘端AI芯片平台上迁移的代价最低。
做算法场景开发的公司，苦于各巨头封闭的软件栈久矣，一个跨平台的从端到端的训练、优化、编译、运行推理平台是多么重要～