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今年三月份，Wevolver 和 Edge AI 聯(lián)合發(fā)布了一份《2025邊緣AI技術(shù)報(bào)告》，我們總講AI離不開大模型、云計(jì)算、中心服務(wù)器，但未來的主戰(zhàn)場，可能是那些你幾乎看不到的‘邊緣設(shè)備’——攝像頭、手表、工廠機(jī)器人、汽車......

為什么 AI 真正的戰(zhàn)場在邊緣而不是云端？  

從自動(dòng)駕駛，醫(yī)療監(jiān)護(hù)，到工廠質(zhì)檢，農(nóng)場監(jiān)控這些應(yīng)用場景中，AI 每遲 1?毫秒就可能漏掉一次剎車、一次瑕疵或一次入侵。海量數(shù)據(jù)的傳輸不僅費(fèi)用高，還增加了隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。只要場景同時(shí)要求“反應(yīng)快、數(shù)據(jù)保密、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定”，AI 的計(jì)算單元就必須貼著場景跑——這就是為什么真正的增長點(diǎn)和競爭壁壘，正在從云端下沉到“邊緣”，也是2025?Edge?AI Report 指出的“實(shí)時(shí)推理紅線”（Real?Time Inference Threshold）。

Wevolver與Edge AI Foundation簡介  

Wevolver：https://www.wevolver.com

全球工程與硬科技知識(shí)平臺(tái)，專注深度文章、報(bào)告、社區(qū)資源，為全國范圍內(nèi)工程師提供前沿技術(shù)咨詢；在2025?年4?月被西門子旗下?Supplyframe?收購，以達(dá)到加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈資源整合目的。

Edge AI Foundation：

https://www.edgeaifoundation.org

前身為?tinyML?Foundation 的全球非營利組織，該平臺(tái)致力于打造全球化創(chuàng)新合作與教育共筑，通過工作組、行業(yè)合作和標(biāo)準(zhǔn)化推動(dòng)生態(tài)建設(shè)，是把 AI ‘搬下云端’、進(jìn)入真實(shí)場景的行業(yè)發(fā)動(dòng)機(jī)。

什么是邊緣AI？

簡單來說，邊緣AI就是把AI模型部署在設(shè)備本地，而不是放在遠(yuǎn)程云端進(jìn)行處理。例如：無人駕駛的自動(dòng)剎車，工廠里識(shí)別產(chǎn)品缺陷，未來新醫(yī)療的遠(yuǎn)程監(jiān)控與預(yù)測，智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展.....都要靠邊緣AI來工作。

邊緣AI能做到：

本地推理，低延遲

數(shù)據(jù)無需上傳云端，保護(hù)隱私

節(jié)能省錢

所以很多企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)都在把AI“搬回本地”。

報(bào)告中的亮點(diǎn) ：邊緣AI的五大未來趨勢

報(bào)告第五章中預(yù)測了五點(diǎn)未來的發(fā)展趨勢，其中提到的人形機(jī)器人與類腦計(jì)算更是當(dāng)下科技發(fā)展的大熱點(diǎn)，報(bào)告中分別指出：

1.聯(lián)邦學(xué)習(xí)FL（Federal Learning）：邊緣智能去中心化

未來五年，F(xiàn)L將預(yù)期大幅促進(jìn)模型可適應(yīng)性和跨行業(yè)交流，全球LoT網(wǎng)絡(luò)將不再依賴中心化訓(xùn)練；到2030年，F(xiàn)L將帶來近3億美元的市場價(jià)值，年復(fù)合增長率（CAGR）預(yù)計(jì)為12.7%。

報(bào)告同時(shí)提出多原型聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Multi-prototype FL），該模式允許每個(gè)環(huán)境保留最適合自己需求的模型，同時(shí)保留全球?qū)用娴耐ㄓ枚床臁?/span>

以醫(yī)院場景舉例：使用Multi-prototype FL可以讓系統(tǒng)生成不同版本的模型，以適配不同人群（如老年患者，兒童患者等）不同的需求。

2.邊緣量子計(jì)算與量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（QNN）

量子計(jì)算正在成為推動(dòng)人工智能和邊緣計(jì)算發(fā)展的下一代核心技術(shù)。借助量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Quantum Neural Networks，QNNs），AI系統(tǒng)將在邊緣設(shè)備上變得更聰明、更高效；

未來，隨著量子計(jì)算硬件不斷的小型化，有望將量子能力引入邊緣設(shè)備，讓“邊緣+量子+AI”的融合走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。這不僅提升了本地智能大模型的處理能力，還兼顧隱私、安全和能耗控制。

3.自主人形機(jī)器人的邊緣AI

即讓機(jī)器人具備實(shí)時(shí)環(huán)境感知與決策能力，無需依賴云端。

通過去除不可控的網(wǎng)絡(luò)鏈路和法務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，技術(shù)層面上采取蒸餾，流水線編譯（落地方案參考NVIDIA Jetson Orin Nano?Super）等一系列措施實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)決策。

4.AI驅(qū)動(dòng)的AR/VR

報(bào)告強(qiáng)調(diào)，AI驅(qū)動(dòng)的AR/VR將推動(dòng)設(shè)備向更輕量化、本地智能化的方向發(fā)展，使其在工業(yè)培訓(xùn)、遠(yuǎn)程協(xié)作等場景中實(shí)現(xiàn)更自然、更高效的交互體驗(yàn)。

5.類腦計(jì)算

模擬神經(jīng)元行為實(shí)現(xiàn)低功耗，高并發(fā)AI，將成為邊緣計(jì)算未來硬件的核心之一。

報(bào)告指出，隨著神經(jīng)形態(tài)計(jì)算硬件的規(guī)模從單芯片逐漸擴(kuò)展到支持?jǐn)?shù)十億類突觸，它正在成為支撐復(fù)雜 AI 任務(wù)（如多模態(tài)感知與自主決策）的新底座；

然而，大范圍落地仍需與傳統(tǒng) GPU/CPU、FPGA 以及云端大模型形成“混合系統(tǒng)”——即把高并行、低功耗的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)放在邊緣端處理實(shí)時(shí)事件流，把精度敏感或批量訓(xùn)練任務(wù)交給經(jīng)典算力，二者協(xié)同可顯著降低整體能耗與延遲。

在未來，下一代?6G 低時(shí)延網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展將聯(lián)動(dòng)量子協(xié)同后端，形成 “Neuromorphic?+?6G?+?Quantum” 的三級(jí)協(xié)作鏈條，為無人系統(tǒng)、數(shù)字孿生和超低功耗物聯(lián)網(wǎng)終端開啟真正端到端的自學(xué)習(xí)時(shí)代。

來源：泛人類實(shí)驗(yàn)室MHL