ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开源的深度学习模型互操作格式，近年来在AI部署领域的地位日益巩固。其核心价值在于允许模型在不同框架间自由转换，降低了对特定训练框架的依赖。
近期，ONNX的应用场景进一步扩展。首先，在开源相机陷阱AI模型：YOLO26x检测英国31种哺乳动物与鸟类中，研究者将YOLO26x模型转换为ONNX格式，实现了在边缘设备上的高效部署。该工作展示了ONNX在野生动物监测等物联网场景中的实用性，通过统一格式简化了从训练到推理的流程。
其次，OpenCV 5 发布：全新 DNN 引擎，原生支持大模型 中，OpenCV 5的DNN模块对ONNX的支持得到显著增强，能够直接加载和运行ONNX格式的大模型（如Transformer）。这标志着ONNX在计算机视觉与通用AI领域的兼容性进一步拓展，开发者无需额外转换即可利用OpenCV的优化推理。
此外，Clairvoyant：预测式SJF调度缓解串行LLM后端队头阻塞 的研究中，ONNX Runtime被用于LLM推理的基准测试，体现了其在高度优化后端中的角色。该工作通过调度算法优化推理效率，而ONNX Runtime作为底层引擎，其跨硬件支持能力为实验提供了便利。
当前焦点在于ONNX对新兴模型架构（如LLM、视觉Transformer）的兼容性，以及运行时的性能优化。未来值得观察的是，ONNX能否成为云-边-端统一模型交换标准，以及其生态是否能在大模型时代保持简洁与高效。