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，有效彌補了云端在實時性、帶寬成本與數(shù)據(jù)隱私保護上的短板。今年為此，視覺物聯(lián)再次啟動邊緣計算市場調(diào)研報告，將主要聚焦在大模型技術(shù)驅(qū)動下產(chǎn)業(yè)的升級變遷?！?025邊緣計算市場調(diào)研報告》將從技術(shù)發(fā)展與落為此，視覺物聯(lián)再次啟動邊緣計算市場調(diào)研報告，將主要聚焦在大模型技術(shù)驅(qū)動下產(chǎn)業(yè)的升級變遷。《2025邊緣計算市場調(diào)研報告》將從技術(shù)發(fā)展與落地應(yīng)用等方面展開深度調(diào)研，揭示行業(yè)基本面，洞察競爭UIinkmnediaUIinkmnedia鳴謝企業(yè)鳴謝企業(yè)UIinknediaPART1市場概述--------05UIinknedia目錄------------12PART3應(yīng)用場景分析---------31PART4未來發(fā)展趨勢及挑戰(zhàn)---46PART5行業(yè)探討------------51目錄--------53UIinkmnediaUIinkmnediaUIinknediaUIinknedia從硬件采購看，為滿足不同場景對算力、存儲及實時處理的嚴苛要求，企業(yè)需購置各類高性能設(shè)備，不僅價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)用程序開發(fā)投入巨大，不同場景需量身落地難成本高碎片化邊緣計算項目普遍存在算法定制化需求高的問題，由于應(yīng)用場景分散且項目周期偏長，企業(yè)需投入大量人力與資金進行適配開發(fā)；且當前算法精度不佳導致誤報率過高，導致很多項目無法交付；從廠商角度來看，由于客戶訂單少，投入大量研發(fā)精邊緣計算應(yīng)用場景呈現(xiàn)出高度碎片化態(tài)勢，從智能安防、智慧水務(wù)到智能建筑、智能制造等，邊緣計算均有涉足，但每個細分場景的體量較小且需求不一。例如智慧交通中，智能交通信號燈可依車流動態(tài)調(diào)整顏色，而自動駕駛場景下，對邊緣計算的低時延要求極高，二者雖同屬交通領(lǐng)域，需求徑庭。如此一來，邊緣計算難以形成統(tǒng)一、普適的解決方案，開發(fā)成本居高UIinkmnediaUIinkmnediaw強適配”的特性，為邊緣計算在場景的規(guī)?；瘜λ惴◤S家而言，開源化意味著會有更多的開發(fā)者參與到模型的優(yōu)化和改進中。大量的開發(fā)者從不同的角度對模型進行調(diào)試、補充數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法，將極大地提高算法精度；底層算法框架的開放，使開發(fā)者可直接基于開源代碼進行本地化相比于傳統(tǒng)大模型，開源大模型通過架構(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)無需再為獲取和使用模型支付高昂的費用，就能以較低成本達到預(yù)期的應(yīng)用效果；同時，經(jīng)過優(yōu)化后的開源模型在接口設(shè)計、使用流程等方面更加簡化，即使是技術(shù)實力相對較弱的團隊也能較快掌握，操作難度顯著下降。企業(yè)無需投入數(shù)千萬級資金即可獲得百億參數(shù)級模型基座，可以將更多的精力和資源投入到行業(yè)應(yīng)用的個性化開發(fā)上，結(jié)合自身對特定行業(yè)的深刻理解，快速開發(fā)出符合行業(yè)需求的應(yīng)用產(chǎn)品。開源大模型以靈活多元的落地形態(tài)，深度適配邊緣計算的場景特性。既有大模型一體機的形式提供集成化解決方案，也有通過模型裁剪實現(xiàn)小型化部署，輕松嵌入邊緣計算盒子與NVR設(shè)備；更有采用邊緣計算盒子與云端大模型協(xié)同的模式，兼顧本地實時響應(yīng)與全局智能調(diào)度。這種豐富的落地形態(tài)，進一步降低了不同場景下的部署難度。UIinknediaUIinknedia視覺物聯(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，中國邊緣計算市場展現(xiàn)出了強勁的增長動力，市場規(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)動力，預(yù)計未來3年中國邊緣計算市場復(fù)合增長率將達到21.7%，到2026年邊緣計算市場規(guī)模將超過1300億元。2025年中國邊緣計算市場結(jié)構(gòu)2025年中國邊緣計算市場結(jié)構(gòu)軟件市場占比約35%，但軟件服務(wù)市場正在快速增長，隨著應(yīng)用場景深化，硬件份額預(yù)計逐步下降。UIinkmnediaUIinkmnedia從具體產(chǎn)品出貨量來看，視覺物聯(lián)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，2024年國內(nèi)邊緣計算盒子出貨量超200萬臺，仍以項目型市場的安全生產(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)用場景。從產(chǎn)品單價來看，邊緣計算盒子單價從1000元到幾萬塊不等，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致的價格差異。 中國邊緣計算服務(wù)器出貨量（單位：萬臺）2024年邊緣計算服務(wù)器出貨量超5.5萬臺，增長主要得益于政策推動、行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求以及邊緣計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，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場UIinknediaUIinknedia《原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作方案（2024—2026年）》明確要求推動邊緣計算與5G、AI在制造環(huán)節(jié)的深度應(yīng)用，形成智能檢測、虛擬調(diào)試等典型場景。工業(yè)和信息化部等七部門發(fā)布的《推動工業(yè)領(lǐng)域設(shè)備更新實施方案》進一步提出，支持企文件提出支持供電企業(yè)積極推進數(shù)字電網(wǎng)建設(shè)，綜合運用人工智能等數(shù)字化技術(shù)，加快推進智能客服能力建設(shè)，提供24小時在線的人工智能應(yīng)答。同時，推動基于實時數(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》，文件明確提出強化社區(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)中國移動中國聯(lián)通中國電信騰訊云火山引擎中國廣電運營商云服務(wù)提供商阿里云華為云百度智能云邊緣計算場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)中國移動中國聯(lián)通中國電信騰訊云火山引擎中國廣電運營商云服務(wù)提供商阿里云華為云百度智能云邊緣計算場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芯元智愛芯元智后摩后摩GPU芯片英偉達英偉達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飛云天勵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寒武紀壁仞科技壁仞科技高通高通躍昉躍昉芯動力芯動力天數(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飛云天勵飛硬件基礎(chǔ)設(shè)施硬件基礎(chǔ)設(shè)施邊緣終端設(shè)備邊緣盒子開發(fā)板邊緣盒子開發(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海康威視研華研華中興通訊中興通訊浪潮浪潮超聚變超聚變英特靈達芯算無限智微智能英碼科技大華股份英特靈達芯算無限智微智能英碼科技大華股份大模型一體機?？低暫？低暣蠼畡?chuàng)新大疆創(chuàng)新宇樹科技宇樹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)器寶德計算寶德計算聯(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無人機機器人優(yōu)必選機器人優(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力逐際動力華北工控華北工控軟件與平臺技術(shù)軟件與平臺技術(shù)麒麟統(tǒng)信UOS 操作Linux麒麟統(tǒng)信UOS 安卓系統(tǒng)瑞芯微安卓邊緣計算平臺 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)宿科技中國聯(lián)通中國聯(lián)通中國移動中國移動中國鐵塔中國鐵塔云工場云工場算法商湯科技商湯科技曠視科技曠視科技英特靈達英特靈達大模型 DeepSeekAI通義千問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芯算無限芯算無限北斗智能北斗智能智譜科大星面壁 UIinknediaUIinknedia邊緣計算信創(chuàng)市場產(chǎn)業(yè)圖譜邊緣計算信創(chuàng)市場產(chǎn)業(yè)圖譜提到邊緣計算的信創(chuàng)市場，那一定離不開鴻蒙生態(tài)。上下游企業(yè)主要UIinkmnediaUIinkmnedia平頭哥、昆侖芯、靈汐、瀚博半導體、壁仞科技、天數(shù)智芯、海飛科、沐曦科技、海光信息、進迭時空后摩、愛芯元智等企業(yè)為主，算力大小主要集中在若未來大模型向端側(cè)滲透成為趨勢，國內(nèi)芯片企心突破點不應(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，這既是突破當前應(yīng)用的關(guān)鍵，也是在邊端大模型賽道建立競爭優(yōu)勢的新入局企業(yè)多將重心鎖定在大算力芯片領(lǐng)域，試圖通例如，無錫誠恒微即將推出聚焦邊緣計算領(lǐng)域的48T結(jié)合當前邊緣側(cè)的模型部署現(xiàn)狀來看，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競爭中也所剩不多，包括北斗智能、云從科技和騰訊優(yōu)圖等企業(yè)，同時面臨高昂的研大模型開源后，將顯著降低企業(yè)前期投入成本。以客戶試用Demo的開發(fā)為例，此前需要一周時間完成的工作盡管大模型開源為中小企業(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)勢與風險并存。最終競爭的核心，仍企業(yè)決策者需審慎評估兩大關(guān)鍵因素：其一，算法準確率是若選擇的應(yīng)用場景規(guī)模有限或通用性不足，將難以覆蓋研發(fā)基于大模型的開源算法目前還沒有真正需求和訂單落地，預(yù)UIinkmnediaUIinkmnedia硬件設(shè)備提供商是邊緣計算場景落地的重要載體，但硬件賽其他企業(yè)在價格方面無競爭優(yōu)勢；而盒子目前價格多樣，從幾百塊到幾萬塊都有，主要是內(nèi)置算力、算法及應(yīng)用場景不同導致的價格分層，參與企業(yè)眾多，產(chǎn)品競爭主要聚焦在穩(wěn)AI大模型廠商的加入為邊緣計算市場注入了新的活力。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，百度文心一言、阿里通義千問、騰訊混元大模型等，都在積極探索邊緣端的應(yīng)用。此外，一些專注于特定領(lǐng)域的AI大模型廠商，如科大訊飛在智能語音大模型方面，也在邊緣計算針對不同行業(yè)的需求進行方案設(shè)計和實施。國內(nèi)邊緣計算方案商數(shù)量較多，競爭更多體現(xiàn)在對行業(yè)需求的理解深度、方解決方案供應(yīng)商涵蓋了各個行業(yè)，競爭態(tài)勢也因行業(yè)而異。在一些新興行業(yè)，市場競爭相對緩和，而在一些成熟行業(yè)，競爭軟件供應(yīng)商在邊緣計算軟件領(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，能夠為邊緣計算提供邊緣計算中間件和開發(fā)工具的企業(yè)，也在不斷推出新幫助開發(fā)者更便捷地進行邊緣計算應(yīng)用開發(fā)。軟件供應(yīng)商之間的競爭主要體現(xiàn)在產(chǎn)品的功能完善性、易用性、安全性以及與系統(tǒng)集成商之間的競爭主要體現(xiàn)在項目經(jīng)驗、技術(shù)實力和成本控制能力等方面。國內(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，在資源整合和項目實施方面具有優(yōu)勢，能夠承接大型的邊緣計算集成項目；小型系統(tǒng)集成商則更多地專注于特定區(qū)域或細分行業(yè)，通過提只有那些能夠不斷提升自身技術(shù)實力、深入理解行業(yè)需求、具備強大整合能力的企業(yè)，才能在邊緣計算市場中長久立足，推動整個邊緣計算行業(yè)的持UIinknediaUIinknedia8686831/////7/UIinkmnediaUIinkmnedia777788UIinknediaUIinknedia/////6/UIinkmnediaUIinkmnedia///7///7//體人7754JPEGJPEG/組///UIinknediaUIinknedia 7//7//////////2/////////27////////9/7//7////UIinkmnediaUIinkmnedia別別別測別別別蹤蹤別別別別別別別別UIinknediaUIinknediaUIinkmnediaUIinkmnedia過去，邊緣計算領(lǐng)域最主流的算力硬件產(chǎn)品形態(tài)便是邊緣計算盒子，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、無人機、搭載大模過去，搭建算力中心門檻極高，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，能夠更便捷地實現(xiàn)產(chǎn)品落在這一領(lǐng)域，活躍著兩類具有代表性的玩家。一類是算法公司，它們深耕AI領(lǐng)域，深另一類是服務(wù)器廠商，但相比之下，服務(wù)器廠商更多以銷售硬件為主要目標，對于大模型一體但當前大模型一體機實際落地案例仍較少，多處于試點或零散訂單階段。核心原因在于其規(guī)?；瘧?yīng)用依賴智能體軟件生態(tài)的成熟，需大量開發(fā)者開發(fā)能深度融入企業(yè)工作流UIinkediaUIinkediaUIinkUIinkediaUIinknediaUIinknedia隨著低空經(jīng)濟上升為國家戰(zhàn)略，作為邊緣計算的設(shè)備新形態(tài)——無人機，在垂直行業(yè)的過去，傳統(tǒng)電力巡檢依賴人工跋山涉水、攀爬鐵塔，作業(yè)效率低下且伴隨高空墜落、野現(xiàn)如今，通過邊緣計算與輕量化AI技術(shù)的突破發(fā)的無人機自適應(yīng)巡檢系統(tǒng)，可實現(xiàn)自主路徑規(guī)劃、桿塔坐標精準識別、缺陷檢測及厘米級福建高速公路無人機應(yīng)用創(chuàng)新團隊研發(fā)的高速無人機機載邊緣計算套件，可在空中快速識別道路上的拋灑物、交通擁堵等情況，精準測算擁堵路段經(jīng)緯度與里程樁號，并同相較于原先將無人機拍攝的海量視頻、圖片等數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶笈_系統(tǒng)，再進行識別的方式，這款無人機機載邊緣計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，邊緣計算與AI技術(shù)的融合，正推動無人機成為各垂直行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵工具，尤其在高風險、大面積、高效率需求的巡檢場景中，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^面向不同平臺的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計、知識蒸餾、模型精簡等大模型部署技術(shù)與智能硬件創(chuàng)新設(shè)計，實現(xiàn)了大模型在硬件平臺上落地，讓大模型技術(shù)真正滿足不同場景的應(yīng)人流密度高、場景復(fù)雜的情況，結(jié)合管理范圍內(nèi)原有的硬件設(shè)備進行智能③室內(nèi)外防火安全守護：對于室內(nèi)用火、室外抽煙等行為實時監(jiān)測，存儲到分析的全流程智能化，推動安防系統(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下，機器人作為AI與現(xiàn)實交互的關(guān)鍵載體，正以前所未有的態(tài)勢重塑人類生活。它們不再是單純的機械裝置，而是能感知、思考并行動的智能體，真正賦予了AI“身體”，實現(xiàn)與真實物理環(huán)境的深度交互。邊緣計算作為支撐機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，大模型為機器人注入了全新的核心能力，使其實現(xiàn)從“可編程設(shè)備”到“自主智能體”的進化。以用戶要求機器人“幫我熱牛奶”為例，基于大模型儲備的海量常識以及邊緣計算的實時處理能力，機器人能夠自動判斷出需移除包裝（防爆炸）→使用中低火（防糊底）→溫度不超過60℃（保留營養(yǎng)）等一系列操作步驟，并做出合理決策。這一過程無需頻繁上傳數(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。盡管邊緣計算與大模型為機器人發(fā)展帶來了諸多機遇，但從實際應(yīng)用情況來看，機器人的發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)。目前，機器人的人效比僅有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。當前，具身智能的智力水平大致相當于3-4歲兒童，數(shù)據(jù)量嚴重短缺。特別是在特定行業(yè)應(yīng)用中，機器人需要大量的行業(yè)數(shù)據(jù)進行訓練，才能更好地適應(yīng)復(fù)雜且專業(yè)的任務(wù)需求，精準執(zhí)行各類指令。展望未來，若從零部件到senor再到平臺端，能建立起統(tǒng)一的標準，并形成穩(wěn)定的商業(yè)模式和完整的產(chǎn)業(yè)鏈條，機器人產(chǎn)業(yè)將迎來重大變革。若機器人本體成屆時，邊緣計算領(lǐng)域的機器人/具身智能將廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造、醫(yī)療護理、家庭服務(wù)、物流配送等多個領(lǐng)域，為各行業(yè)帶來更高的效率、更低的成本以及更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗。UIinkmnediaUIinkmnedia UIinknediaUIinknedia在需求規(guī)?；l(fā)的關(guān)鍵節(jié)點，從業(yè)者需保持清醒認知，既要精準甄別偽需求與真實需求，更要建立在需求規(guī)?；l(fā)的關(guān)鍵節(jié)點，從業(yè)者需保持清醒認知，既要精準甄別偽需求與真實需求，更要建立2025年場景應(yīng)用呈現(xiàn)多點爆發(fā)趨勢：在交通領(lǐng)域，紅綠燈智能管控系統(tǒng)與道路巡檢開始規(guī)?；瘧?yīng)用；教政務(wù)辦公領(lǐng)域，基于邊緣計算的智能政務(wù)終端實現(xiàn)高效部署......未來，邊緣計算市場規(guī)?；l(fā)并能長久發(fā)展的，未來，邊緣計算市場規(guī)模化爆發(fā)并能長久發(fā)展的，一定是根據(jù)生產(chǎn)衍生出來的需求，為降本增效去服前期收開發(fā)費也是一種客戶的過濾方式，到底是不是用戶的核心痛點，愿不愿意拿真金白銀去做。這種市場化過濾機制，本質(zhì)上也是對技術(shù)落地價值的提前校UIinkUIinkediaUIinknediaUIinknedia與醫(yī)療資源浪費；診斷中，醫(yī)生需人工整合多份多源異構(gòu)檢查數(shù)據(jù)，耗時且易漏關(guān)鍵信息；診斷后，患者離院后缺乏主動管理，出現(xiàn)漏服藥物、并發(fā)癥預(yù)警滯后等問題，嚴重影為助力智慧醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為患者帶來更加安全、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診：患者通過自然語言描述癥狀，基于醫(yī)學知識圖譜生成初步診斷建議，實時決策輔助：針對疑難病例，基于百萬級醫(yī)療知識庫臨床指南、文獻及真實病例庫，生成并發(fā)癥預(yù)警：實時監(jiān)測患者上報癥狀或設(shè)備數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)回流與科研賦能：對患者癥狀、用藥、復(fù)查結(jié)果UIinkmnediaUIinkmnedia生信分析大模型實時推理，診斷前降低患者盲目性，診斷中提醫(yī)生端：決策時間減少50%，文書錄入量降低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)護規(guī)范，機電設(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)記錄不準確、病害容易漏檢和安全UIinknediaUIinknedia該方案將圖為邊緣計算機與攝像頭、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，都能被精準識別；同時，識別結(jié)果信息會迅速上傳至云平臺，在平臺中以直觀清晰的方式實時展示道路病害的統(tǒng)計數(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；同時具備高精度檢測能力，檢出率超支持超10種道路病害及路邊資產(chǎn)異常識別，包括但常、路緣石異常等；設(shè)置相似度去重機制，能提供緩存續(xù)傳導出等機制，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，可實現(xiàn)遠程升級與維護，提升設(shè)省市地區(qū)成功落地實施。該方案以高效的巡檢效率、精準的數(shù)據(jù)分析、直觀的結(jié)果展示，為各地公路管理部門提供了強有力的技術(shù)支持和決策依據(jù)，獲得客戶的UIinknediaUIinknedia當前連鎖餐飲行業(yè)競爭激烈，連鎖化程度提升、門店運營成本攀升、食品安全問題導百度智能云在智慧零售和門店管理領(lǐng)域已經(jīng)打造了多個標桿項目，其為某連鎖經(jīng)營火鍋店提供的邊緣計算解決方案，打通餐廚監(jiān)管、食安臺賬檢測、收臺合規(guī)等環(huán)節(jié)，將UIinkmnediaUIinkmnedia在智慧門店方案中，百度智能云磐玉AIBOX-H01通過對視頻監(jiān)控錄像中的特定微小目標進行識別、檢測、分析處理，將多路視頻流數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)進行AI智能化初篩，及時預(yù)警不合規(guī)操作和危險信號。針對初篩后的邊端視頻圖像數(shù)據(jù)，抽幀上傳至云端，再進行模型訓練和存儲備份。通過AI實現(xiàn)全時段全訂單全覆蓋（上報率大于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)場景中而百度大模型平臺內(nèi)置800+場景化模型及訓練產(chǎn)線，支持零代碼技能編排，實現(xiàn)「輕量模UIinknediaUIinknedia同時，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)無人機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)用實現(xiàn)了對據(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，包括人工手動飛行、固定機庫全自動巡檢和移動機庫自UIinkmnediaUIinkmnedia提升巡檢效率：通過無人機快速飛行與自主航線規(guī)劃能力，實現(xiàn)大面積南京沙洲派出所使用芒果智能科技無人機巡檢方案，在無人機視角下，對整個管轄區(qū)域進行巡飛管理，主要針對20人以上聚集檢測、煙火煙霧識別、葬衣人群識別、手持危險器械、拉橫幅等行為檢測識別，基于AI智能模塊實現(xiàn)輔助UIinknediaUIinknedia過去，智慧倉儲物流設(shè)備主要以監(jiān)控、錄像和簡單報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、圖片等多類型數(shù)據(jù)實時解析與聯(lián)動分析，在風險發(fā)生時可自動觸發(fā)設(shè)備響應(yīng)（如啟動消防設(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、圖片等多類型數(shù)據(jù)實時解析與聯(lián)動分析，在風險發(fā)生時可自動觸發(fā)設(shè)備響應(yīng)（如啟動消防設(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)，減少人工通過軟件算法升級對傳統(tǒng)設(shè)備進行兼容改造和智能化升級，可通過軟件算法升級對傳統(tǒng)設(shè)備進行兼容改造和智能化升級，可存盤點、計件計數(shù)、物品分類等工作，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，降低企業(yè)改造門檻和成本，還能針對化妝品、藥品、液罐等特殊品類倉儲，提供定制化的缺陷檢測、存放區(qū)域管理控區(qū)域人員數(shù)量、奔跑翻越等危險動作檢測預(yù)警、叉車安全距離告警、車輛違停、通道占用預(yù)警等。破損、變形等）檢測，外包裝箱標簽條形碼、二上海XX化妝品品牌倉：化妝品套裝分揀分裝線增加檢測點，檢測分裝流程中物品的錯放、漏放UIinknediaUIinknedia發(fā)電環(huán)節(jié)實時監(jiān)測風機、光伏板等發(fā)電設(shè)備運行狀態(tài)，快速處理設(shè)備數(shù)據(jù)，及時調(diào)整參數(shù)以優(yōu)化發(fā)電效率，避免因數(shù)據(jù)對輸電線路進行實時監(jiān)測，快速識別短路、斷線等故障和覆冰雷擊等異常，通過本地計算立即觸發(fā)預(yù)警，縮短故障定位時間，保障輸電線路安全穩(wěn)定運行，減少因數(shù)據(jù)傳輸延遲導用戶側(cè)通過智能電表等設(shè)備本地處理用電數(shù)據(jù)，實時反饋用電情況，還可以根據(jù)用戶設(shè)定的電價策略，自動調(diào)整電器的用電時間，實現(xiàn)錯峰用電，降低用電成本；同時支持實時分析配電網(wǎng)內(nèi)的負荷分布和用電數(shù)據(jù)，本地進行負荷預(yù)測和優(yōu)化調(diào)度，快速定位是線路跳閘還是設(shè)備損壞，縮短停電時間，提高供電可實時監(jiān)控變電站內(nèi)變壓器、開關(guān)等設(shè)備的運行狀態(tài)，本地處理設(shè)備數(shù)據(jù)并進行故障預(yù)警，同時自動調(diào)整變電設(shè)備中的電壓、電流參數(shù)，實現(xiàn)變電過程的智能化控制，提高變電效率和可靠性，避免因云端響應(yīng)慢導致的設(shè)備異常處理不及時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，需求與車流量，動態(tài)調(diào)整行人綠燈時長，合理分配人車通行權(quán)，避免行人等待時該應(yīng)用場景采用云中心與邊緣計算相結(jié)合的架構(gòu)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、處理與控制的分布式部署，UIinknediaUIinknedia UIinkmnediaUIinkmnedia未來，大小模型結(jié)合將是邊緣智能最優(yōu)解路徑，小模型用于前置過濾與過去傳統(tǒng)方案動輒50萬開發(fā)費及大量標注數(shù)據(jù)的投入相比，大小模型結(jié)合后，5萬元即可啟動項目，極大地降低了開發(fā)門檻；同時，小模型運行于低功耗邊緣盒子，大邊緣計算的智能化變革，絕非大模型對小模型邊緣計算的智能化變革，絕非大模型對小模型的替代，而是二者在算力、成本、精度間尋找最優(yōu)解的過程。對于企業(yè)而言，需以場景需求為導向，若追求極致實時性與UIinknediaUIinknedia盡管二者本質(zhì)上都致力于解決海量存儲與有效數(shù)傳統(tǒng)的邊緣端設(shè)備在尋找特定人員時，如果將識別閾值設(shè)置得過高，如95%，可能會導致漏檢，無法找到目標人物；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。在事后查找過程中，當95%的閾值無法找到目標時，可以逐步降低閾值至85%、憑借強大的算力，即使在多攝像頭查找時因圖像質(zhì)量不佳、人臉不清楚邊緣計算盒子帶存儲功能契合了當下數(shù)據(jù)處理與分析的迫切需求，其獨特的數(shù)據(jù)處理邏邊緣計算盒子帶存儲功能契合了當下數(shù)據(jù)處理與分析的迫切需求，其獨特的數(shù)據(jù)處理邏UIinkmnediaUIinkmnedia趨勢一：硬件形態(tài)多元化及智能化升級趨勢二：未來邊側(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，隨著端側(cè)的智能化程度逐漸提高，利舊項目的市場份額不斷蠶食，未來邊緣計算產(chǎn)品體系，未來承載技術(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，隨著端側(cè)的智能化程度逐漸提高，利舊項目的市場份額不斷蠶食，未來市場競爭促使各企業(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，或強化服務(wù)質(zhì)量，未來邊緣計算市場競爭格局將呈現(xiàn)UIinknediaUIinknedia多數(shù)項目從啟動到交付需半年至數(shù)年，前期投入大卻收益微薄，更棘手的是驗收后回款遲緩，嚴重侵蝕企業(yè)現(xiàn)金流。視覺物聯(lián)調(diào)研顯示，超過邊緣計算設(shè)備的計算資源和存儲能力相對有限，如何在資源受限的情況下，保障大模型的高效運行；數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)處理過程中的安全與隱私保護問題，以及兩者融合過程中的技術(shù)標準統(tǒng)一問題數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集與高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的差異，在邊緣計算場景中被無限放大。行業(yè)內(nèi)當前真正稀缺的不雖然大模型技術(shù)開源了，但是直接用開源的量化模型做部署沒有意義，還是要根據(jù)場景去調(diào)優(yōu)測試；另外，大模型的幻覺問題仍較為突出，在實際應(yīng)用中，企業(yè)需要采取交叉驗證、提示詞優(yōu)化UIinkmnediaUIinkmnedia UIinknediaUIinknedia現(xiàn)在大模型發(fā)展非常快，像寫代碼的大模型國外的幾家公司已經(jīng)做得很好，但是視覺領(lǐng)域目前還沒有發(fā)展得那么快，與文本不同，文本是抽象出來一套模型處理所有文本的事情，比如翻譯、數(shù)學題和寫代碼都可以使用這種方大模型提升誤報率非常明顯，現(xiàn)在很多項目的核心是誤報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)相當高了，用大模型第一是提高識別率，讓算法識別率更精準；第二是以前小模型沒有的算法，通過大模型就可以直接解決；以前的小模型算法都要去訓練，需要很多張圖片，或者需要人工把它標注出來，再放到里面去訓練，現(xiàn)在有大模型就不需要了，里面有算法就繼RISC-V生態(tài)在國內(nèi)外的發(fā)展已經(jīng)超過15年，最新指令集已經(jīng)原生支持向量計算和矩陣matUIinkmnediaUIinkmnedia UIinknediaUIinknediaAI正成為穩(wěn)定可靠的智能基建，引領(lǐng)一場成本驅(qū)處理器的端邊智能共同體，才能實現(xiàn)普惠AI，造隨著端邊芯片、多模態(tài)大模型與場景數(shù)據(jù)協(xié)同演全球智慧城市建設(shè)進程中，產(chǎn)業(yè)計算已廣泛應(yīng)用全球智慧城市建設(shè)進程中，產(chǎn)業(yè)計算已廣泛應(yīng)用它將深化與人工智能的融合，向綠色計算突破，后摩智能通過存算一體技術(shù)與大模型的深度融合，推動AI大模型在端邊側(cè)實現(xiàn)“離線可用、數(shù)據(jù)留后摩智能通過存算一體技術(shù)與大模型的深度融合，推動AI大模型在端邊側(cè)實現(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)造無限讓AI感知世界，大模型走入工業(yè)生產(chǎn)，創(chuàng)造無限多模態(tài)AI與邊云架構(gòu)，賦能制造、交通、能源等未來未來AI大模型將落地到千行百業(yè)，實時可靠的邊緣計算產(chǎn)品，將對人們的生活場景進行重塑，讓隨著基礎(chǔ)大模型開源，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)也會更加聚焦，以在邊緣側(cè)完成業(yè)務(wù)閉環(huán)為目標，將會催邊緣AI計算憑借實時處理與數(shù)據(jù)本地化優(yōu)勢，構(gòu)建低延遲、高可靠的分布式智能生態(tài)，推動千行邊緣AI計算憑借實時處理與數(shù)據(jù)本地化優(yōu)勢，構(gòu)建低延遲、高可靠的分布式智能生態(tài)，推動千行邊緣計算邁入爆發(fā)增長期，在算力下沉與AI深度融合的雙輪驅(qū)動下，工業(yè)物聯(lián)、智慧安監(jiān)、AI節(jié)能等場景應(yīng)用持續(xù)深化，正加速掀起產(chǎn)業(yè)智能化升級的新浪潮。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，極大加速了大模型在工業(yè)、電力、機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，極大加速了大模型在工業(yè)、電力、機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)邊緣計算技術(shù)和云計算、人工智能技術(shù)的融合發(fā)展，將加速推動物聯(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這一時代趨勢，為行業(yè)未來發(fā)展提供更高帶寬、更大算力的邊緣側(cè)大模型芯邊緣計算長尾場景，僅需十幾張現(xiàn)場素材調(diào)優(yōu)，邊緣計算長尾場景，僅需十幾張現(xiàn)場素材調(diào)優(yōu)，開源鴻蒙作為真正面向萬物互聯(lián)的操作系統(tǒng)，為邊緣計算解決方案新產(chǎn)品形態(tài)，基于端側(cè)終端近場組網(wǎng)，協(xié)調(diào)邊緣側(cè)諸多設(shè)備，形成近場的智能UIinknediaUIinknedia融合行業(yè)賦能，產(chǎn)品落地步伐加快，行業(yè)應(yīng)用開融合行業(yè)賦能，產(chǎn)品落地步伐加快，行業(yè)應(yīng)用開隨著邊緣計算系統(tǒng)的軟硬件不斷成熟，行業(yè)已經(jīng)進入深水區(qū)，接下要做的工作是不斷錘煉各種AI隨著邊緣計算系統(tǒng)的軟硬件不斷成熟，行業(yè)已經(jīng)進入深水