不同行業(yè)對AI本地化處理有著各自的迫切需求。這些因素共同推動著AI向邊緣側(cè)發(fā)展。邊緣AI開始規(guī)模化落地
當(dāng)前，邊緣AI已從實(shí)驗(yàn)室技術(shù)快速演變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)變革的核心引擎。根據(jù)Gartner預(yù)測，到2026年，全球?qū)⒂?0%的企業(yè)，在邊緣部署AI能力；而STL Partners數(shù)據(jù)顯示，2030年邊緣計算市場規(guī)模將突破4450億美元，年復(fù)合增長率高達(dá)48%。種種跡象都預(yù)示，這一爆發(fā)性增長的背后，是算法下沉與AI本地化處理的必然選擇。
算法方面，近期生成式大模型的發(fā)展，重新打開了AI能力的天花板，將AI能力原本局限于CNN算法時代的特定場景，拓展至近乎全場景應(yīng)用。同時模型也在不斷的小型化——在保持性能的前提下，通過持續(xù)壓縮模型大小和提升模型的知識密度，推動AI模型向邊緣計算場景下沉部署。
以最新發(fā)布的Qwen3為例，其4B模型的能力，已能部分比肩上一代Qwen2.5 72B。同時，如Qwen，DeepSeek等算法的開源，也顯著降低了邊緣側(cè)AI能力的獲取門檻，加速了邊緣AI的規(guī)模化落地。
不同行業(yè)都對AI本地化處理有著迫切需求。在金融和醫(yī)療領(lǐng)域，敏感數(shù)據(jù)的主權(quán)要求和隱私保護(hù)需求，使得數(shù)據(jù)必須在本地進(jìn)行處理；在工業(yè)系統(tǒng)和輔助駕駛行業(yè)，決策控制的實(shí)時性要求不容許數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳輸帶來延遲；從成本角度考慮，本地不間斷運(yùn)行AI大模型會產(chǎn)生巨大的token消耗，高昂的云服務(wù)費(fèi)用讓許多產(chǎn)品用戶難以承受……這些因素共同推動著AI向邊緣側(cè)發(fā)展。
邊緣AI數(shù)字化物理世界，重構(gòu)數(shù)據(jù)價值鏈
邊緣AI的核心價值在于將當(dāng)前的物理世界數(shù)字化——通過攝像頭、麥克風(fēng)、傳感器等設(shè)備實(shí)時捕獲物理世界的動態(tài)信息，用AI算法將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)字信息，從而實(shí)現(xiàn)智能化，形成感知——分析——決策——行動的閉環(huán)。這一過程不僅改變了數(shù)據(jù)的處理方式，更重構(gòu)了整個數(shù)據(jù)的價值鏈。
在工業(yè)場景中，通過邊緣AI可以實(shí)現(xiàn)高效的預(yù)測性維護(hù)，降低運(yùn)維成本。例如通過AI模型實(shí)時分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)（振動、壓力、溫度等），將其轉(zhuǎn)化為故障預(yù)警參數(shù)；通過邊緣AI實(shí)現(xiàn)缺陷檢測，大幅度降低誤檢率。
在智慧交通場景中，通過攝像頭+邊緣AI可識別車流密度，將視頻流轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化交通數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整信號燈配時，以提升通行效率。
在醫(yī)療場景中，邊緣AI可根據(jù)檢查結(jié)果，再結(jié)合患者歷史就診數(shù)據(jù)生成個性化診療建議，大幅度提升醫(yī)院診療效率。
在智能電網(wǎng)場景中，邊緣AI可以實(shí)時分析電力負(fù)載數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整供電策略，提升電力分配效率；也可以實(shí)現(xiàn)無人機(jī)電網(wǎng)巡檢視頻流分析，提升巡檢效率。
在農(nóng)業(yè)場景中，邊緣AI可以根據(jù)傳感器傳回的數(shù)據(jù)以及視頻流，實(shí)時生成施肥方案，減少化肥使用量；還可以使用無人機(jī)精準(zhǔn)的完成成熟果實(shí)的采摘，提升生產(chǎn)效率。
邊緣AI芯片，智能時代的“新基建”
作為邊緣AI的物理載體，邊緣AI芯片有著高性能、低功耗的天然要求。性能的高低代表著AI能力的高低，也代表著感知——分析——決策——行動的質(zhì)量和速度；低功耗決定了邊緣AI應(yīng)用落地場景的豐富度，例如在汽油車中，就沒有昂貴的水冷條件，只能使用被動的散熱方式；再例如在野外的場景中，也無法使用復(fù)雜的散熱方式，這樣就對低功耗有明確的需求，功耗過高，使用場景必將受限。
高性能、低功耗的邊緣AI芯片，需要針對性設(shè)計——即專用的AI處理器芯片，以盡量提高數(shù)據(jù)計算所消耗的能量占比，降低數(shù)據(jù)搬運(yùn)以及整形所消耗的能量占比。同時，以算子為指令集，加大了指令的設(shè)計顆粒度，拓展了底層微架構(gòu)的設(shè)計空間。在微架構(gòu)實(shí)現(xiàn)層面，可采用面向特定領(lǐng)域的可編程DSA數(shù)據(jù)流架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)更高效的硬件加速。
從FPS/或者Token/或者Token/的角度來看，邊緣AI芯片工具鏈的成熟度和易用性對于客戶來說至關(guān)重要。一個成熟、易用的工具鏈可以顯著降低客戶的研發(fā)成本和時間，提升AI應(yīng)用的部署效率。通過與開源社區(qū)和合作伙伴的合作，可以不斷豐富工具鏈的功能和應(yīng)用生態(tài)，提高其可用性和用戶開發(fā)體驗(yàn)。
邊緣AI的規(guī)模化落地正在深刻重塑千行百業(yè)，標(biāo)志著智能時代進(jìn)入"邊端賦能"的新階段。從算法創(chuàng)新到行業(yè)應(yīng)用，從芯片設(shè)計到工具鏈完善，各個環(huán)節(jié)的相互協(xié)同，將共同構(gòu)建起邊緣AI的生態(tài)體系。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，邊緣AI將重構(gòu)更多領(lǐng)域，開啟"智能無處不在"的產(chǎn)業(yè)新圖景。
責(zé)編：Franklin
