UIinkUIinkediaUIinkUIinkediaUIinknediaUIinknedia在云邊端協(xié)同框架中，邊緣端憑借低延遲、高可靠、本地化數(shù)據(jù)處理的特性，有效彌補(bǔ)了云端在實(shí)時(shí)性、帶寬成本與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)上的短板。今年為此，視覺(jué)物聯(lián)再次啟動(dòng)邊緣計(jì)算市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告，將主要聚焦在大模型技術(shù)驅(qū)動(dòng)下產(chǎn)業(yè)的升級(jí)變遷?！?025邊緣計(jì)算市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告》將從技術(shù)發(fā)展與落為此，視覺(jué)物聯(lián)再次啟動(dòng)邊緣計(jì)算市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告，將主要聚焦在大模型技術(shù)驅(qū)動(dòng)下產(chǎn)業(yè)的升級(jí)變遷?！?025邊緣計(jì)算市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告》將從技術(shù)發(fā)展與落地應(yīng)用等方面展開(kāi)深度調(diào)研，揭示行業(yè)基本面，洞察競(jìng)爭(zhēng)UIinkmnediaUIinkmnedia鳴謝企業(yè)鳴謝企業(yè)UIinknediaPART1市場(chǎng)概述--------05UIinknedia目錄------------12PART3應(yīng)用場(chǎng)景分析---------31PART4未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)及挑戰(zhàn)---46PART5行業(yè)探討------------51目錄--------53UIinkmnediaUIinkmnediaUIinknediaUIinknedia從硬件采購(gòu)看，為滿足不同場(chǎng)景對(duì)算力、存儲(chǔ)及實(shí)時(shí)處理的嚴(yán)苛要求，企業(yè)需購(gòu)置各類(lèi)高性能設(shè)備，不僅價(jià)格昂貴且定制化成本不菲；軟件層面，適配邊緣設(shè)備的操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)投入巨大，不同場(chǎng)景需量身落地難成本高碎片化邊緣計(jì)算項(xiàng)目普遍存在算法定制化需求高的問(wèn)題，由于應(yīng)用場(chǎng)景分散且項(xiàng)目周期偏長(zhǎng)，企業(yè)需投入大量人力與資金進(jìn)行適配開(kāi)發(fā)；且當(dāng)前算法精度不佳導(dǎo)致誤報(bào)率過(guò)高，導(dǎo)致很多項(xiàng)目無(wú)法交付；從廠商角度來(lái)看，由于客戶訂單少，投入大量研發(fā)精邊緣計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景呈現(xiàn)出高度碎片化態(tài)勢(shì)，從智能安防、智慧水務(wù)到智能建筑、智能制造等，邊緣計(jì)算均有涉足，但每個(gè)細(xì)分場(chǎng)景的體量較小且需求不一。例如智慧交通中，智能交通信號(hào)燈可依車(chē)流動(dòng)態(tài)調(diào)整顏色，而自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下，對(duì)邊緣計(jì)算的低時(shí)延要求極高，二者雖同屬交通領(lǐng)域，需求徑庭。如此一來(lái)，邊緣計(jì)算難以形成統(tǒng)一、普適的解決方案，開(kāi)發(fā)成本居高UIinkmnediaUIinkmnediaw強(qiáng)適配”的特性，為邊緣計(jì)算在場(chǎng)景的規(guī)?；瘜?duì)算法廠家而言，開(kāi)源化意味著會(huì)有更多的開(kāi)發(fā)者參與到模型的優(yōu)化和改進(jìn)中。大量的開(kāi)發(fā)者從不同的角度對(duì)模型進(jìn)行調(diào)試、補(bǔ)充數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法，將極大地提高算法精度；底層算法框架的開(kāi)放，使開(kāi)發(fā)者可直接基于開(kāi)源代碼進(jìn)行本地化相比于傳統(tǒng)大模型，開(kāi)源大模型通過(guò)架構(gòu)創(chuàng)新降低必要算力、算法優(yōu)化提升算力效率和場(chǎng)景定制減少冗余算力，使得同等效果下算力需求銳減，將大模型部署的算企業(yè)無(wú)需再為獲取和使用模型支付高昂的費(fèi)用，就能以較低成本達(dá)到預(yù)期的應(yīng)用效果；同時(shí)，經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的開(kāi)源模型在接口設(shè)計(jì)、使用流程等方面更加簡(jiǎn)化，即使是技術(shù)實(shí)力相對(duì)較弱的團(tuán)隊(duì)也能較快掌握，操作難度顯著下降。企業(yè)無(wú)需投入數(shù)千萬(wàn)級(jí)資金即可獲得百億參數(shù)級(jí)模型基座，可以將更多的精力和資源投入到行業(yè)應(yīng)用的個(gè)性化開(kāi)發(fā)上，結(jié)合自身對(duì)特定行業(yè)的深刻理解，快速開(kāi)發(fā)出符合行業(yè)需求的應(yīng)用產(chǎn)品。開(kāi)源大模型以靈活多元的落地形態(tài)，深度適配邊緣計(jì)算的場(chǎng)景特性。既有大模型一體機(jī)的形式提供集成化解決方案，也有通過(guò)模型裁剪實(shí)現(xiàn)小型化部署，輕松嵌入邊緣計(jì)算盒子與NVR設(shè)備；更有采用邊緣計(jì)算盒子與云端大模型協(xié)同的模式，兼顧本地實(shí)時(shí)響應(yīng)與全局智能調(diào)度。這種豐富的落地形態(tài)，進(jìn)一步降低了不同場(chǎng)景下的部署難度。UIinknediaUIinknedia視覺(jué)物聯(lián)結(jié)合調(diào)研企業(yè)和各方數(shù)據(jù)匯總發(fā)現(xiàn)，2024年，中國(guó)邊緣計(jì)算市場(chǎng)展現(xiàn)出了強(qiáng)勁的增長(zhǎng)動(dòng)力，市場(chǎng)規(guī)模突破950億元，同比增幅超30%，政策支持和工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是核心驅(qū)動(dòng)力，預(yù)計(jì)未來(lái)3年中國(guó)邊緣計(jì)算市場(chǎng)復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到21.7%，到2026年邊緣計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)1300億元。2025年中國(guó)邊緣計(jì)算市場(chǎng)結(jié)構(gòu)2025年中國(guó)邊緣計(jì)算市場(chǎng)結(jié)構(gòu)軟件市場(chǎng)占比約35%，但軟件服務(wù)市場(chǎng)正在快速增長(zhǎng)，隨著應(yīng)用場(chǎng)景深化，硬件份額預(yù)計(jì)逐步下降。UIinkmnediaUIinkmnedia從具體產(chǎn)品出貨量來(lái)看，視覺(jué)物聯(lián)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，2024年國(guó)內(nèi)邊緣計(jì)算盒子出貨量超200萬(wàn)臺(tái)，仍以項(xiàng)目型市場(chǎng)的安全生產(chǎn)為主，包括智慧電力、城市治理、工廠的安全生產(chǎn)、智慧水務(wù)、智慧社區(qū)等應(yīng)用場(chǎng)景。從產(chǎn)品單價(jià)來(lái)看，邊緣計(jì)算盒子單價(jià)從1000元到幾萬(wàn)塊不等，跨度大主要是因應(yīng)用不同，不同盒子里內(nèi)置的芯片算力大小和算法不同導(dǎo)致的價(jià)格差異。 中國(guó)邊緣計(jì)算服務(wù)器出貨量（單位：萬(wàn)臺(tái)）2024年邊緣計(jì)算服務(wù)器出貨量超5.5萬(wàn)臺(tái)，增長(zhǎng)主要得益于政策推動(dòng)、行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求以及邊緣計(jì)算與人工智能的深度融合。其中浪潮信息以57%的市占率領(lǐng)跑市場(chǎng)，覆蓋智能制造、能源、交通等領(lǐng)域，并與50余家合作伙伴推出近百個(gè)場(chǎng)UIinknediaUIinknedia《原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作方案（2024—2026年）》明確要求推動(dòng)邊緣計(jì)算與5G、AI在制造環(huán)節(jié)的深度應(yīng)用，形成智能檢測(cè)、虛擬調(diào)試等典型場(chǎng)景。工業(yè)和信息化部等七部門(mén)發(fā)布的《推動(dòng)工業(yè)領(lǐng)域設(shè)備更新實(shí)施方案》進(jìn)一步提出，支持企文件提出支持供電企業(yè)積極推進(jìn)數(shù)字電網(wǎng)建設(shè)，綜合運(yùn)用人工智能等數(shù)字化技術(shù)，加快推進(jìn)智能客服能力建設(shè)，提供24小時(shí)在線的人工智能應(yīng)答。同時(shí)，推動(dòng)基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的電力可靠性管理體系建設(shè)，深化配電網(wǎng)智能巡檢體系建UIinkmnediaUIinkmnedia中共中央國(guó)務(wù)院發(fā)布2025年《關(guān)于深化養(yǎng)老服務(wù)改革發(fā)展的意見(jiàn)》，文件明確提出強(qiáng)化社區(qū)依托作用、推廣智能設(shè)備等方向，要求加快養(yǎng)老科技和信息化發(fā)展應(yīng)用，重點(diǎn)也為企業(yè)技術(shù)研發(fā)指明發(fā)展方向，例如養(yǎng)老領(lǐng)域明確機(jī)器人的產(chǎn)品形態(tài)。一系列政策將吸引更多的資金、技術(shù)與人才投入，加速邊UIinknediaUIinknedia UIinkmnediaUIinkmnedia硬件基礎(chǔ)設(shè)施芯片網(wǎng)絡(luò)與云邊協(xié)同服務(wù)增值服務(wù)中國(guó)移動(dòng)中國(guó)聯(lián)通中國(guó)電信騰訊云火山引擎中國(guó)廣電運(yùn)營(yíng)商云服務(wù)提供商阿里云華為云百度智能云邊緣計(jì)算場(chǎng)景解決方案提供商安全服務(wù)華為烽火浪潮太極神州數(shù)碼奇安信深信服啟明星辰千方科技佳都科技高新興虹科電子安恒信息硬件基礎(chǔ)設(shè)施芯片網(wǎng)絡(luò)與云邊協(xié)同服務(wù)增值服務(wù)中國(guó)移動(dòng)中國(guó)聯(lián)通中國(guó)電信騰訊云火山引擎中國(guó)廣電運(yùn)營(yíng)商云服務(wù)提供商阿里云華為云百度智能云邊緣計(jì)算場(chǎng)景解決方案提供商安全服務(wù)華為烽火浪潮太極神州數(shù)碼奇安信深信服啟明星辰千方科技佳都科技高新興虹科電子安恒信息天融信保旺達(dá)綠盟科技綠盟科技 邊緣芯片瑞芯微瑞芯微算能算能海思海思愛(ài)芯元智愛(ài)芯元智后摩后摩GPU芯片英偉達(dá)英偉達(dá)英特爾英特爾昇騰昇騰燧原科技燧原科技平頭哥平頭哥深蕾深蕾云天勵(lì)飛云天勵(lì)飛特普斯微特普斯微地瓜地瓜昆侖芯昆侖芯登臨登臨靈汐靈汐瀚博瀚博寒武紀(jì)寒武紀(jì)壁仞科技壁仞科技高通高通躍昉躍昉芯動(dòng)力芯動(dòng)力天數(shù)智芯天數(shù)智芯摩爾線程摩爾線程海飛科海飛科沐曦科技沐曦科技海光信息海光信息云天勵(lì)飛云天勵(lì)飛硬件基礎(chǔ)設(shè)施硬件基礎(chǔ)設(shè)施邊緣終端設(shè)備邊緣盒子開(kāi)發(fā)板邊緣盒子開(kāi)發(fā)板大華股份圖為科技天波信息/天波信息奔邁科技奔邁科技米爾電子米爾電子英碼科技?？低曆腥A研華中興通訊中興通訊浪潮浪潮超聚變超聚變英特靈達(dá)芯算無(wú)限智微智能英碼科技大華股份英特靈達(dá)芯算無(wú)限智微智能英碼科技大華股份大模型一體機(jī)?？低暫？低暣蠼畡?chuàng)新大疆創(chuàng)新宇樹(shù)科技宇樹(shù)科技云深處云深處宇視科技北辰智聯(lián)研祥博為智能映翰通宇泰研祥博為智能映翰通宇泰邊緣網(wǎng)關(guān)曙光信息英碼科技新華三曙光信息英碼科技新華三算力服務(wù)器寶德計(jì)算寶德計(jì)算聯(lián)想聯(lián)想宇視科技宇視科技道通智能極飛科技科比特道通智能極飛科技科比特?zé)o人機(jī)機(jī)器人優(yōu)必選機(jī)器人優(yōu)必選傅利葉智能眾擎眾擎華自超算慧為智能倍聯(lián)德安擎倍聯(lián)德智元機(jī)器人視美泰百度磐玉瑞馳瑞馳啟朔啟朔依圖依圖越疆越疆華科智能華科智能邁迪杰邁迪杰魔云騰魔云騰億航智能億航智能零次方零次方逐際動(dòng)力逐際動(dòng)力華北工控華北工控軟件與平臺(tái)技術(shù)軟件與平臺(tái)技術(shù)麒麟統(tǒng)信UOS 操作Linux麒麟統(tǒng)信UOS 安卓系統(tǒng)瑞芯微安卓邊緣計(jì)算平臺(tái) 華為華為IEF云塔物聯(lián)云塔物聯(lián)江行智能江行智能網(wǎng)宿科技網(wǎng)宿科技中國(guó)聯(lián)通中國(guó)聯(lián)通中國(guó)移動(dòng)中國(guó)移動(dòng)中國(guó)鐵塔中國(guó)鐵塔云工場(chǎng)云工場(chǎng)算法商湯科技商湯科技曠視科技曠視科技英特靈達(dá)英特靈達(dá)大模型 DeepSeekAI通義千問(wèn)天海宸光天海宸光極視角極視角千視通千視通文心一言豆包Llama芯算無(wú)限芯算無(wú)限北斗智能北斗智能智譜科大星面壁 UIinknediaUIinknedia邊緣計(jì)算信創(chuàng)市場(chǎng)產(chǎn)業(yè)圖譜邊緣計(jì)算信創(chuàng)市場(chǎng)產(chǎn)業(yè)圖譜提到邊緣計(jì)算的信創(chuàng)市場(chǎng)，那一定離不開(kāi)鴻蒙生態(tài)。上下游企業(yè)主要UIinkmnediaUIinkmnedia平頭哥、昆侖芯、靈汐、瀚博半導(dǎo)體、壁仞科技、天數(shù)智芯、海飛科、沐曦科技、海光信息、進(jìn)迭時(shí)空后摩、愛(ài)芯元智等企業(yè)為主，算力大小主要集中在若未來(lái)大模型向端側(cè)滲透成為趨勢(shì)，國(guó)內(nèi)芯片企心突破點(diǎn)不應(yīng)局限于算力數(shù)值的提升，還需將大小的優(yōu)化置于戰(zhàn)略位置，這既是突破當(dāng)前應(yīng)用的關(guān)鍵，也是在邊端大模型賽道建立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的新入局企業(yè)多將重心鎖定在大算力芯片領(lǐng)域，試圖通例如，無(wú)錫誠(chéng)恒微即將推出聚焦邊緣計(jì)算領(lǐng)域的48T結(jié)合當(dāng)前邊緣側(cè)的模型部署現(xiàn)狀來(lái)看，1.5b和3b模型是主流選擇，而制約模型規(guī)模向更高層級(jí)突破的核心瓶頸，并非UIinknediaUIinknedia算法廠商近幾年在大浪淘沙的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中也所剩不多，包括北斗智能、云從科技和騰訊優(yōu)圖等企業(yè)，同時(shí)面臨高昂的研大模型開(kāi)源后，將顯著降低企業(yè)前期投入成本。以客戶試用Demo的開(kāi)發(fā)為例，此前需要一周時(shí)間完成的工作盡管大模型開(kāi)源為中小企業(yè)提供了發(fā)展捷徑，但由于底層技術(shù)架構(gòu)具有共性，其優(yōu)勢(shì)與風(fēng)險(xiǎn)并存。最終競(jìng)爭(zhēng)的核心，仍企業(yè)決策者需審慎評(píng)估兩大關(guān)鍵因素：其一，算法準(zhǔn)確率是若選擇的應(yīng)用場(chǎng)景規(guī)模有限或通用性不足，將難以覆蓋研發(fā)基于大模型的開(kāi)源算法目前還沒(méi)有真正需求和訂單落地，預(yù)UIinkmnediaUIinkmnedia硬件設(shè)備提供商是邊緣計(jì)算場(chǎng)景落地的重要載體，但硬件賽其他企業(yè)在價(jià)格方面無(wú)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；而盒子目前價(jià)格多樣，從幾百塊到幾萬(wàn)塊都有，主要是內(nèi)置算力、算法及應(yīng)用場(chǎng)景不同導(dǎo)致的價(jià)格分層，參與企業(yè)眾多，產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)主要聚焦在穩(wěn)AI大模型廠商的加入為邊緣計(jì)算市場(chǎng)注入了新的活力。隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，將大模型部署到邊緣端成為趨勢(shì)，百度文心一言、阿里通義千問(wèn)、騰訊混元大模型等，都在積極探索邊緣端的應(yīng)用。此外，一些專(zhuān)注于特定領(lǐng)域的AI大模型廠商，如科大訊飛在智能語(yǔ)音大模型方面，也在邊緣計(jì)算針對(duì)不同行業(yè)的需求進(jìn)行方案設(shè)計(jì)和實(shí)施。國(guó)內(nèi)邊緣計(jì)算方案商數(shù)量較多，競(jìng)爭(zhēng)更多體現(xiàn)在對(duì)行業(yè)需求的理解深度、方解決方案供應(yīng)商涵蓋了各個(gè)行業(yè)，競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)也因行業(yè)而異。在一些新興行業(yè)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)相對(duì)緩和，而在一些成熟行業(yè)，競(jìng)爭(zhēng)軟件供應(yīng)商在邊緣計(jì)算軟件領(lǐng)域也在不斷發(fā)力，如華為的鴻蒙操作系統(tǒng)在邊緣設(shè)備上的應(yīng)用逐漸拓展，能夠?yàn)檫吘売?jì)算提供邊緣計(jì)算中間件和開(kāi)發(fā)工具的企業(yè)，也在不斷推出新幫助開(kāi)發(fā)者更便捷地進(jìn)行邊緣計(jì)算應(yīng)用開(kāi)發(fā)。軟件供應(yīng)商之間的競(jìng)爭(zhēng)主要體現(xiàn)在產(chǎn)品的功能完善性、易用性、安全性以及與系統(tǒng)集成商之間的競(jìng)爭(zhēng)主要體現(xiàn)在項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)實(shí)力和成本控制能力等方面。國(guó)內(nèi)系統(tǒng)集成商數(shù)量眾多，規(guī)模大小不一，大型的系統(tǒng)集成商如烽火、神州數(shù)碼和東軟等，在資源整合和項(xiàng)目實(shí)施方面具有優(yōu)勢(shì)，能夠承接大型的邊緣計(jì)算集成項(xiàng)目；小型系統(tǒng)集成商則更多地專(zhuān)注于特定區(qū)域或細(xì)分行業(yè)，通過(guò)提只有那些能夠不斷提升自身技術(shù)實(shí)力、深入理解行業(yè)需求、具備強(qiáng)大整合能力的企業(yè)，才能在邊緣計(jì)算市場(chǎng)中長(zhǎng)久立足，推動(dòng)整個(gè)邊緣計(jì)算行業(yè)的持UIinknediaUIinknedia8686831/////7/UIinkmnediaUIinkmnedia777788UIinknediaUIinknedia/////6/UIinkmnediaUIinkmnedia///7///7//體人7754JPEGJPEG/組///UIinknediaUIinknedia 7//7//////////2/////////27////////9/7//7////UIinkmnediaUIinkmnedia別別別測(cè)別別別蹤蹤別別別別別別別別UIinknediaUIinknediaUIinkmnediaUIinkmnedia過(guò)去，邊緣計(jì)算領(lǐng)域最主流的算力硬件產(chǎn)品形態(tài)便是邊緣計(jì)算盒子，其次是邊緣服務(wù)器，但隨著技術(shù)的不斷推陳出新，結(jié)合大模型技術(shù)，大模型一體機(jī)、無(wú)人機(jī)、搭載大模過(guò)去，搭建算力中心門(mén)檻極高，并非所有企業(yè)都有能力涉足，這使得大模型的商業(yè)化落地一度面臨困境。而開(kāi)源大模型的出現(xiàn)，極大地降低了本地大模型部署的難度，能夠更便捷地實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品落在這一領(lǐng)域，活躍著兩類(lèi)具有代表性的玩家。一類(lèi)是算法公司，它們深耕AI領(lǐng)域，深另一類(lèi)是服務(wù)器廠商，但相比之下，服務(wù)器廠商更多以銷(xiāo)售硬件為主要目標(biāo)，對(duì)于大模型一體但當(dāng)前大模型一體機(jī)實(shí)際落地案例仍較少，多處于試點(diǎn)或零散訂單階段。核心原因在于其規(guī)?；瘧?yīng)用依賴(lài)智能體軟件生態(tài)的成熟，需大量開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)能深度融入企業(yè)工作流UIinkediaUIinkediaUIinkUIinkediaUIinknediaUIinknedia隨著低空經(jīng)濟(jì)上升為國(guó)家戰(zhàn)略，作為邊緣計(jì)算的設(shè)備新形態(tài)——無(wú)人機(jī)，在垂直行業(yè)的過(guò)去，傳統(tǒng)電力巡檢依賴(lài)人工跋山涉水、攀爬鐵塔，作業(yè)效率低下且伴隨高空墜落、野現(xiàn)如今，通過(guò)邊緣計(jì)算與輕量化AI技術(shù)的突破發(fā)的無(wú)人機(jī)自適應(yīng)巡檢系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)自主路徑規(guī)劃、桿塔坐標(biāo)精準(zhǔn)識(shí)別、缺陷檢測(cè)及厘米級(jí)福建高速公路無(wú)人機(jī)應(yīng)用創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)研發(fā)的高速無(wú)人機(jī)機(jī)載邊緣計(jì)算套件，可在空中快速識(shí)別道路上的拋灑物、交通擁堵等情況，精準(zhǔn)測(cè)算擁堵路段經(jīng)緯度與里程樁號(hào)，并同相較于原先將無(wú)人機(jī)拍攝的海量視頻、圖片等數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶笈_(tái)系統(tǒng)，再進(jìn)行識(shí)別的方式，這款無(wú)人機(jī)機(jī)載邊緣計(jì)算套件顯著提升了數(shù)據(jù)處理響應(yīng)速度，為管理人員決策提供可以說(shuō)，邊緣計(jì)算與AI技術(shù)的融合，正推動(dòng)無(wú)人機(jī)成為各垂直行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵工具，尤其在高風(fēng)險(xiǎn)、大面積、高效率需求的巡檢場(chǎng)景中，其替代人工、提升決策效UIinkmnediaUIinkmnedia2025年2月份，基于觀瀾大模型技術(shù)體系，?？低暺渫ㄟ^(guò)面向不同平臺(tái)的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、知識(shí)蒸餾、模型精簡(jiǎn)等大模型部署技術(shù)與智能硬件創(chuàng)新設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了大模型在硬件平臺(tái)上落地，讓大模型技術(shù)真正滿足不同場(chǎng)景的應(yīng)人流密度高、場(chǎng)景復(fù)雜的情況，結(jié)合管理范圍內(nèi)原有的硬件設(shè)備進(jìn)行智能③室內(nèi)外防火安全守護(hù)：對(duì)于室內(nèi)用火、室外抽煙等行為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，存儲(chǔ)到分析的全流程智能化，推動(dòng)安防系統(tǒng)從單一功能向一體化、智能化UIinknediaUIinknedia在人工智能加速向物理世界深度滲透的當(dāng)下，機(jī)器人作為AI與現(xiàn)實(shí)交互的關(guān)鍵載體，正以前所未有的態(tài)勢(shì)重塑人類(lèi)生活。它們不再是單純的機(jī)械裝置，而是能感知、思考并行動(dòng)的智能體，真正賦予了AI“身體”，實(shí)現(xiàn)與真實(shí)物理環(huán)境的深度交互。邊緣計(jì)算作為支撐機(jī)器人特別是具身智能落地的關(guān)鍵力量，正發(fā)揮著不可替代的作用。2025年，大模型為機(jī)器人注入了全新的核心能力，使其實(shí)現(xiàn)從“可編程設(shè)備”到“自主智能體”的進(jìn)化。以用戶要求機(jī)器人“幫我熱牛奶”為例，基于大模型儲(chǔ)備的海量常識(shí)以及邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)處理能力，機(jī)器人能夠自動(dòng)判斷出需移除包裝（防爆炸）→使用中低火（防糊底）→溫度不超過(guò)60℃（保留營(yíng)養(yǎng)）等一系列操作步驟，并做出合理決策。這一過(guò)程無(wú)需頻繁上傳數(shù)據(jù)至云端，在本地即可快速完成分析與決策，不僅提高了效率，還保障了用戶數(shù)據(jù)的隱私安全。盡管邊緣計(jì)算與大模型為機(jī)器人發(fā)展帶來(lái)了諸多機(jī)遇，但從實(shí)際應(yīng)用情況來(lái)看，機(jī)器人的發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)。目前，機(jī)器人的人效比僅有0.25，在散熱、續(xù)航、算法和成本等方面存在明顯短板。此外，具身智能的發(fā)展還面臨數(shù)據(jù)瓶頸。當(dāng)前，具身智能的智力水平大致相當(dāng)于3-4歲兒童，數(shù)據(jù)量嚴(yán)重短缺。特別是在特定行業(yè)應(yīng)用中，機(jī)器人需要大量的行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，才能更好地適應(yīng)復(fù)雜且專(zhuān)業(yè)的任務(wù)需求，精準(zhǔn)執(zhí)行各類(lèi)指令。展望未來(lái)，若從零部件到senor再到平臺(tái)端，能建立起統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，并形成穩(wěn)定的商業(yè)模式和完整的產(chǎn)業(yè)鏈條，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)將迎來(lái)重大變革。若機(jī)器人本體成屆時(shí)，邊緣計(jì)算領(lǐng)域的機(jī)器人/具身智能將廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造、醫(yī)療護(hù)理、家庭服務(wù)、物流配送等多個(gè)領(lǐng)域，為各行業(yè)帶來(lái)更高的效率、更低的成本以及更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)。UIinkmnediaUIinkmnedia UIinknediaUIinknedia在需求規(guī)?；l(fā)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，從業(yè)者需保持清醒認(rèn)知，既要精準(zhǔn)甄別偽需求與真實(shí)需求，更要建立在需求規(guī)?；l(fā)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，從業(yè)者需保持清醒認(rèn)知，既要精準(zhǔn)甄別偽需求與真實(shí)需求，更要建立2025年場(chǎng)景應(yīng)用呈現(xiàn)多點(diǎn)爆發(fā)趨勢(shì)：在交通領(lǐng)域，紅綠燈智能管控系統(tǒng)與道路巡檢開(kāi)始規(guī)?；瘧?yīng)用；教政務(wù)辦公領(lǐng)域，基于邊緣計(jì)算的智能政務(wù)終端實(shí)現(xiàn)高效部署......未來(lái)，邊緣計(jì)算市場(chǎng)規(guī)?；l(fā)并能長(zhǎng)久發(fā)展的，未來(lái)，邊緣計(jì)算市場(chǎng)規(guī)?；l(fā)并能長(zhǎng)久發(fā)展的，一定是根據(jù)生產(chǎn)衍生出來(lái)的需求，為降本增效去服前期收開(kāi)發(fā)費(fèi)也是一種客戶的過(guò)濾方式，到底是不是用戶的核心痛點(diǎn)，愿不愿意拿真金白銀去做。這種市場(chǎng)化過(guò)濾機(jī)制，本質(zhì)上也是對(duì)技術(shù)落地價(jià)值的提前校UIinkUIinkediaUIinknediaUIinknedia與醫(yī)療資源浪費(fèi)；診斷中，醫(yī)生需人工整合多份多源異構(gòu)檢查數(shù)據(jù)，耗時(shí)且易漏關(guān)鍵信息；診斷后，患者離院后缺乏主動(dòng)管理，出現(xiàn)漏服藥物、并發(fā)癥預(yù)警滯后等問(wèn)題，嚴(yán)重影為助力智慧醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為患者帶來(lái)更加安全、便捷和高效的醫(yī)療服務(wù)。倍聯(lián)德以智算一體癥狀自查與智能導(dǎo)診：患者通過(guò)自然語(yǔ)言描述癥狀，基于醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜生成初步診斷建議，實(shí)時(shí)決策輔助：針對(duì)疑難病例，基于百萬(wàn)級(jí)醫(yī)療知識(shí)庫(kù)臨床指南、文獻(xiàn)及真實(shí)病例庫(kù)，生成并發(fā)癥預(yù)警：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者上報(bào)癥狀或設(shè)備數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)回流與科研賦能：對(duì)患者癥狀、用藥、復(fù)查結(jié)果UIinkmnediaUIinkmnedia生信分析大模型實(shí)時(shí)推理，診斷前降低患者盲目性，診斷中提醫(yī)生端：決策時(shí)間減少50%，文書(shū)錄入量降低30%，科研效率提升醫(yī)院端：患者滿意度提升至90%以上，醫(yī)療資源利用根據(jù)公路養(yǎng)護(hù)規(guī)范，機(jī)電設(shè)備、道路等巡檢涵蓋了日檢、周檢、月檢、季檢、年檢等周期，傳統(tǒng)道路巡檢面臨著人工巡檢效率低下、數(shù)據(jù)記錄不準(zhǔn)確、病害容易漏檢和安全UIinknediaUIinknedia該方案將圖為邊緣計(jì)算機(jī)與攝像頭、北斗定位、道路巡檢控制等設(shè)備巧妙集成，裝配于道無(wú)論是道路坑槽、裂縫，還是路面遺撒、井蓋高差等異常情況，都能被精準(zhǔn)識(shí)別；同時(shí)，識(shí)別結(jié)果信息會(huì)迅速上傳至云平臺(tái)，在平臺(tái)中以直觀清晰的方式實(shí)時(shí)展示道路病害的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)UIinkmnediaUIinkmnediaAI智能分析大幅提升巡檢效率，較傳統(tǒng)人工方式提升10倍以上；同時(shí)具備高精度檢測(cè)能力，檢出率超支持超10種道路病害及路邊資產(chǎn)異常識(shí)別，包括但常、路緣石異常等；設(shè)置相似度去重機(jī)制，能提供緩存續(xù)傳導(dǎo)出等機(jī)制，不受網(wǎng)絡(luò)環(huán)境限制，保障數(shù)據(jù)安全穩(wěn)內(nèi)置VPN，支持鏡像部署，可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程升級(jí)與維護(hù)，提升設(shè)省市地區(qū)成功落地實(shí)施。該方案以高效的巡檢效率、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析、直觀的結(jié)果展示，為各地公路管理部門(mén)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持和決策依據(jù)，獲得客戶的UIinknediaUIinknedia當(dāng)前連鎖餐飲行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，連鎖化程度提升、門(mén)店運(yùn)營(yíng)成本攀升、食品安全問(wèn)題導(dǎo)百度智能云在智慧零售和門(mén)店管理領(lǐng)域已經(jīng)打造了多個(gè)標(biāo)桿項(xiàng)目，其為某連鎖經(jīng)營(yíng)火鍋店提供的邊緣計(jì)算解決方案，打通餐廚監(jiān)管、食安臺(tái)賬檢測(cè)、收臺(tái)合規(guī)等環(huán)節(jié)，將UIinkmnediaUIinkmnedia在智慧門(mén)店方案中，百度智能云磐玉AIBOX-H01通過(guò)對(duì)視頻監(jiān)控錄像中的特定微小目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、檢測(cè)、分析處理，將多路視頻流數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)進(jìn)行AI智能化初篩，及時(shí)預(yù)警不合規(guī)操作和危險(xiǎn)信號(hào)。針對(duì)初篩后的邊端視頻圖像數(shù)據(jù)，抽幀上傳至云端，再進(jìn)行模型訓(xùn)練和存儲(chǔ)備份。通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)全時(shí)段全訂單全覆蓋（上報(bào)率大于90%基于配備雙千兆網(wǎng)口、USB3.0、RS485等豐富接口，完美適配礦山、工廠、連鎖門(mén)店、校園、路口等復(fù)雜環(huán)境，現(xiàn)已在智慧零售、智慧園區(qū)、智慧城市、智慧工地等多行業(yè)場(chǎng)景中而百度大模型平臺(tái)內(nèi)置800+場(chǎng)景化模型及訓(xùn)練產(chǎn)線，支持零代碼技能編排，實(shí)現(xiàn)「輕量模UIinknediaUIinknedia同時(shí)，城市中的違法建設(shè)、垃圾亂堆亂放、違規(guī)廣告張貼、市政設(shè)無(wú)人機(jī)智能巡檢則能夠快速覆蓋大面積的城市區(qū)域，相比傳統(tǒng)人工巡檢方式，大大縮短巡檢周期。AI技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了對(duì)據(jù)了解，芒果智能科技面向應(yīng)急指揮救援、公安、城管、水利、交通、農(nóng)業(yè)農(nóng)村和環(huán)保等領(lǐng)域，推出三種巡檢方案，包括人工手動(dòng)飛行、固定機(jī)庫(kù)全自動(dòng)巡檢和移動(dòng)機(jī)庫(kù)自UIinkmnediaUIinkmnedia提升巡檢效率：通過(guò)無(wú)人機(jī)快速飛行與自主航線規(guī)劃能力，實(shí)現(xiàn)大面積南京沙洲派出所使用芒果智能科技無(wú)人機(jī)巡檢方案，在無(wú)人機(jī)視角下，對(duì)整個(gè)管轄區(qū)域進(jìn)行巡飛管理，主要針對(duì)20人以上聚集檢測(cè)、煙火煙霧識(shí)別、葬衣人群識(shí)別、手持危險(xiǎn)器械、拉橫幅等行為檢測(cè)識(shí)別，基于AI智能模塊實(shí)現(xiàn)輔助UIinknediaUIinknedia過(guò)去，智慧倉(cāng)儲(chǔ)物流設(shè)備主要以監(jiān)控、錄像和簡(jiǎn)單報(bào)UIinkmnediaUIinkmnedia多模型協(xié)同賦能+多模態(tài)數(shù)據(jù)處理，支持文字、音頻、視頻、圖片等多類(lèi)型數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)解析與聯(lián)動(dòng)分析，在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)可自動(dòng)觸發(fā)設(shè)備響應(yīng)（如啟動(dòng)消防設(shè)備、關(guān)閉故障多模型協(xié)同賦能+多模態(tài)數(shù)據(jù)處理，支持文字、音頻、視頻、圖片等多類(lèi)型數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)解析與聯(lián)動(dòng)分析，在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)可自動(dòng)觸發(fā)設(shè)備響應(yīng)（如啟動(dòng)消防設(shè)備、關(guān)閉故障區(qū)域電源降低到策略制定、決策執(zhí)行及效果分析，形成完整閉環(huán)，減少人工通過(guò)軟件算法升級(jí)對(duì)傳統(tǒng)設(shè)備進(jìn)行兼容改造和智能化升級(jí)，可通過(guò)軟件算法升級(jí)對(duì)傳統(tǒng)設(shè)備進(jìn)行兼容改造和智能化升級(jí)，可存盤(pán)點(diǎn)、計(jì)件計(jì)數(shù)、物品分類(lèi)等工作，減少人工操作量，年人不僅適用于中大型工廠、園區(qū)、集散中心的傳統(tǒng)安防監(jiān)控智能化升級(jí)，降低企業(yè)改造門(mén)檻和成本，還能針對(duì)化妝品、藥品、液罐等特殊品類(lèi)倉(cāng)儲(chǔ)，提供定制化的缺陷檢測(cè)、存放區(qū)域管理控區(qū)域人員數(shù)量、奔跑翻越等危險(xiǎn)動(dòng)作檢測(cè)預(yù)警、叉車(chē)安全距離告警、車(chē)輛違停、通道占用預(yù)警等。破損、變形等）檢測(cè)，外包裝箱標(biāo)簽條形碼、二上海XX化妝品品牌倉(cāng)：化妝品套裝分揀分裝線增加檢測(cè)點(diǎn)，檢測(cè)分裝流程中物品的錯(cuò)放、漏放UIinknediaUIinknedia發(fā)電環(huán)節(jié)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)機(jī)、光伏板等發(fā)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，快速處理設(shè)備數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整參數(shù)以優(yōu)化發(fā)電效率，避免因數(shù)據(jù)對(duì)輸電線路進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，快速識(shí)別短路、斷線等故障和覆冰雷擊等異常，通過(guò)本地計(jì)算立即觸發(fā)預(yù)警，縮短故障定位時(shí)間，保障輸電線路安全穩(wěn)定運(yùn)行，減少因數(shù)據(jù)傳輸延遲導(dǎo)用戶側(cè)通過(guò)智能電表等設(shè)備本地處理用電數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)反饋用電情況，還可以根據(jù)用戶設(shè)定的電價(jià)策略，自動(dòng)調(diào)整電器的用電時(shí)間，實(shí)現(xiàn)錯(cuò)峰用電，降低用電成本；同時(shí)支持實(shí)時(shí)分析配電網(wǎng)內(nèi)的負(fù)荷分布和用電數(shù)據(jù)，本地進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)和優(yōu)化調(diào)度，快速定位是線路跳閘還是設(shè)備損壞，縮短停電時(shí)間，提高供電可實(shí)時(shí)監(jiān)控變電站內(nèi)變壓器、開(kāi)關(guān)等設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，本地處理設(shè)備數(shù)據(jù)并進(jìn)行故障預(yù)警，同時(shí)自動(dòng)調(diào)整變電設(shè)備中的電壓、電流參數(shù)，實(shí)現(xiàn)變電過(guò)程的智能化控制，提高變電效率和可靠性，避免因云端響應(yīng)慢導(dǎo)致的設(shè)備異常處理不及時(shí)UIinkmnediaUIinkmnedia紅綠燈智能管控需求主要源于緩解交通擁堵、提高通行效率和保障交通安全等方面。例如，需求與車(chē)流量，動(dòng)態(tài)調(diào)整行人綠燈時(shí)長(zhǎng)，合理分配人車(chē)通行權(quán)，避免行人等待時(shí)該應(yīng)用場(chǎng)景采用云中心與邊緣計(jì)算相結(jié)合的架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、處理與控制的分布式部署，UIinknediaUIinknedia UIinkmnediaUIinkmnedia未來(lái)，大小模型結(jié)合將是邊緣智能最優(yōu)解路徑，小模型用于前置過(guò)濾與過(guò)去傳統(tǒng)方案動(dòng)輒50萬(wàn)開(kāi)發(fā)費(fèi)及大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的投入相比，大小模型結(jié)合后，5萬(wàn)元即可啟動(dòng)項(xiàng)目，極大地降低了開(kāi)發(fā)門(mén)檻；同時(shí)，小模型運(yùn)行于低功耗邊緣盒子，大邊緣計(jì)算的智能化變革，絕非大模型對(duì)小模型邊緣計(jì)算的智能化變革，絕非大模型對(duì)小模型的替代，而是二者在算力、成本、精度間尋找最優(yōu)解的過(guò)程。對(duì)于企業(yè)而言，需以場(chǎng)景需求為導(dǎo)向，若追求極致實(shí)時(shí)性與UIinknediaUIinknedia盡管二者本質(zhì)上都致力于解決海量存儲(chǔ)與有效數(shù)傳統(tǒng)的邊緣端設(shè)備在尋找特定人員時(shí)，如果將識(shí)別閾值設(shè)置得過(guò)高，如95%，可能會(huì)導(dǎo)致漏檢，無(wú)法找到目標(biāo)人物；而使用老的邊緣盒子方式，一旦設(shè)置了較高閾值，不存算一體的邊緣計(jì)算盒子能突破這一困境，它能夠?qū)⑺虚撝迪碌臄?shù)據(jù)都記錄下來(lái)。在事后查找過(guò)程中，當(dāng)95%的閾值無(wú)法找到目標(biāo)時(shí)，可以逐步降低閾值至85%、憑借強(qiáng)大的算力，即使在多攝像頭查找時(shí)因圖像質(zhì)量不佳、人臉不清楚邊緣計(jì)算盒子帶存儲(chǔ)功能契合了當(dāng)下數(shù)據(jù)處理與分析的迫切需求，其獨(dú)特的數(shù)據(jù)處理邏邊緣計(jì)算盒子帶存儲(chǔ)功能契合了當(dāng)下數(shù)據(jù)處理與分析的迫切需求，其獨(dú)特的數(shù)據(jù)處理邏UIinkmnediaUIinkmnedia趨勢(shì)一：硬件形態(tài)多元化及智能化升級(jí)趨勢(shì)二：未來(lái)邊側(cè)將逐步被智能端側(cè)替代今年，大模型裁剪小型化并在端側(cè)和邊緣側(cè)部署落地是主流趨勢(shì)，隨著端側(cè)的智能化程度逐漸提高，利舊項(xiàng)目的市場(chǎng)份額不斷蠶食，未來(lái)邊緣計(jì)算產(chǎn)品體系，未來(lái)承載技術(shù)的硬件載體將朝著多元化方向蓬勃今年，大模型裁剪小型化并在端側(cè)和邊緣側(cè)部署落地是主流趨勢(shì)，隨著端側(cè)的智能化程度逐漸提高，利舊項(xiàng)目的市場(chǎng)份額不斷蠶食，未來(lái)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)促使各企業(yè)尋求差異化發(fā)展路徑，或深耕特定行業(yè)應(yīng)用，或?qū)Ｗ⒓夹g(shù)創(chuàng)新，或強(qiáng)化服務(wù)質(zhì)量，未來(lái)邊緣計(jì)算市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局將呈現(xiàn)UIinknediaUIinknedia多數(shù)項(xiàng)目從啟動(dòng)到交付需半年至數(shù)年，前期投入大卻收益微薄，更棘手的是驗(yàn)收后回款遲緩，嚴(yán)重侵蝕企業(yè)現(xiàn)金流。視覺(jué)物聯(lián)調(diào)研顯示，超過(guò)邊緣計(jì)算設(shè)備的計(jì)算資源和存儲(chǔ)能力相對(duì)有限，如何在資源受限的情況下，保障大模型的高效運(yùn)行；數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)處理過(guò)程中的安全與隱私保護(hù)問(wèn)題，以及兩者融合過(guò)程中的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一問(wèn)題數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集與高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的差異，在邊緣計(jì)算場(chǎng)景中被無(wú)限放大。行業(yè)內(nèi)當(dāng)前真正稀缺的不雖然大模型技術(shù)開(kāi)源了，但是直接用開(kāi)源的量化模型做部署沒(méi)有意義，還是要根據(jù)場(chǎng)景去調(diào)優(yōu)測(cè)試；另外，大模型的幻覺(jué)問(wèn)題仍較為突出，在實(shí)際應(yīng)用中，企業(yè)需要采取交叉驗(yàn)證、提示詞優(yōu)化UIinkmnediaUIinkmnedia UIinknediaUIinknedia現(xiàn)在大模型發(fā)展非?？?，像寫(xiě)代碼的大模型國(guó)外的幾家公司已經(jīng)做得很好，但是視覺(jué)領(lǐng)域目前還沒(méi)有發(fā)展得那么快，與文本不同，文本是抽象出來(lái)一套模型處理所有文本的事情，比如翻譯、數(shù)學(xué)題和寫(xiě)代碼都可以使用這種方大模型提升誤報(bào)率非常明顯，現(xiàn)在很多項(xiàng)目的核心是誤報(bào)整體大模型的框架和架構(gòu)基本趨同，最后模型的差異取決于如何篩選數(shù)據(jù)、如何合理打標(biāo)數(shù)據(jù)，以及如何配比不同數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在大模型本身的維度已經(jīng)相當(dāng)高了，用大模型第一是提高識(shí)別率，讓算法識(shí)別率更精準(zhǔn)；第二是以前小模型沒(méi)有的算法，通過(guò)大模型就可以直接解決；以前的小模型算法都要去訓(xùn)練，需要很多張圖片，或者需要人工把它標(biāo)注出來(lái)，再放到里面去訓(xùn)練，現(xiàn)在有大模型就不需要了，里面有算法就繼RISC-V生態(tài)在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展已經(jīng)超過(guò)15年，最新指令集已經(jīng)原生支持向量計(jì)算和矩陣matUIinkmnediaUIinkmnedia UIinknediaUIinknediaAI正成為穩(wěn)定可靠的智能基建，引領(lǐng)一場(chǎng)成本驅(qū)處理器的端邊智能共同體，才能實(shí)現(xiàn)普惠AI，造隨著端邊芯片、多模態(tài)大模型與場(chǎng)景數(shù)據(jù)協(xié)同演全球智慧城市建設(shè)進(jìn)程中，產(chǎn)業(yè)計(jì)算已廣泛應(yīng)用全球智慧城市建設(shè)進(jìn)程中，產(chǎn)業(yè)計(jì)算已廣泛應(yīng)用它將深化與人工智能的融合，向綠色計(jì)算突破，后摩智能通過(guò)存算一體技術(shù)與大模型的深度融合，推動(dòng)AI大模型在端邊側(cè)實(shí)現(xiàn)“離線可用、數(shù)據(jù)留后摩智能通過(guò)存算一體技術(shù)與大模型的深度融合，推動(dòng)AI大模型在端邊側(cè)實(shí)現(xiàn)“離線可用、數(shù)據(jù)留讓AI感知世界，大模型走入工業(yè)生產(chǎn)，創(chuàng)造無(wú)限讓AI感知世界，大模型走入工業(yè)生產(chǎn)，創(chuàng)造無(wú)限多模態(tài)AI與邊云架構(gòu)，賦能制造、交通、能源等未來(lái)未來(lái)AI大模型將落地到千行百業(yè)，實(shí)時(shí)可靠的邊緣計(jì)算產(chǎn)品，將對(duì)人們的生活場(chǎng)景進(jìn)行重塑，讓隨著基礎(chǔ)大模型開(kāi)源，端側(cè)算力提升，模型本地多GPU與液冷架構(gòu)持續(xù)突破邊緣算力瓶頸隨著基礎(chǔ)大模型開(kāi)源，端側(cè)算力提升，模型本地UIinkmnediaUIinkmnedia隨著邊緣側(cè)算力的增加和成本下降，邊緣側(cè)多模隨著邊緣側(cè)算力的增加和成本下降，邊緣側(cè)多模隨著邊緣算力不再是瓶頸，模型的調(diào)優(yōu)也會(huì)更加聚焦，以在邊緣側(cè)完成業(yè)務(wù)閉環(huán)為目標(biāo)，將會(huì)催邊緣AI計(jì)算憑借實(shí)時(shí)處理與數(shù)據(jù)本地化優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建低延遲、高可靠的分布式智能生態(tài)，推動(dòng)千行邊緣AI計(jì)算憑借實(shí)時(shí)處理與數(shù)據(jù)本地化優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建低延遲、高可靠的分布式智能生態(tài)，推動(dòng)千行邊緣計(jì)算邁入爆發(fā)增長(zhǎng)期，在算力下沉與AI深度融合的雙輪驅(qū)動(dòng)下，工業(yè)物聯(lián)、智慧安監(jiān)、AI節(jié)能等場(chǎng)景應(yīng)用持續(xù)深化，正加速掀起產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)的新浪潮。技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新，產(chǎn)品日益豐富，嵌入式處理器的AI性能提升與算法模型的有效精簡(jiǎn)，極大加速了大模型在工業(yè)、電力、機(jī)器人等嵌入式處理器的AI性能提升與算法模型的有效精簡(jiǎn)，極大加速了大模型在工業(yè)、電力、機(jī)器人等鴻蒙智駕的成熟和持續(xù)領(lǐng)先，鴻蒙+AI的技術(shù)優(yōu)邊緣計(jì)算技術(shù)和云計(jì)算、人工智能技術(shù)的融合發(fā)展，將加速推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)和邊緣智能化在各領(lǐng)域的落地應(yīng)用，為各行業(yè)的用戶提供更多創(chuàng)新的應(yīng)用邊緣計(jì)算與大模型協(xié)同創(chuàng)新，輕量化微調(diào)與邊緣隨著大模型在端側(cè)和邊緣側(cè)不斷落地，邊緣AI芯隨著大模型在端側(cè)和邊緣側(cè)不斷落地，邊緣AI芯片公司也將積極跟進(jìn)這一時(shí)代趨勢(shì)，為行業(yè)未來(lái)發(fā)展提供更高帶寬、更大算力的邊緣側(cè)大模型芯邊緣計(jì)算長(zhǎng)尾場(chǎng)景，僅需十幾張現(xiàn)場(chǎng)素材調(diào)優(yōu)，邊緣計(jì)算長(zhǎng)尾場(chǎng)景，僅需十幾張現(xiàn)場(chǎng)素材調(diào)優(yōu)，開(kāi)源鴻蒙作為真正面向萬(wàn)物互聯(lián)的操作系統(tǒng)，為邊緣計(jì)算解決方案新產(chǎn)品形態(tài)，基于端側(cè)終端近場(chǎng)組網(wǎng)，協(xié)調(diào)邊緣側(cè)諸多設(shè)備，形成近場(chǎng)的智能UIinknediaUIinknedia融合行業(yè)賦能，產(chǎn)品落地步伐加快，行業(yè)應(yīng)用開(kāi)融合行業(yè)賦能，產(chǎn)品落地步伐加快，行業(yè)應(yīng)用開(kāi)隨著邊緣計(jì)算系統(tǒng)的軟硬件不斷成熟，行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入深水區(qū)，接下要做的工作是不斷錘煉各種AI隨著邊緣計(jì)算系統(tǒng)的軟硬件不斷成熟，行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入深水