近日，由中移智庫、中國通信學(xué)會(huì)邊緣計(jì)算專業(yè)委員會(huì)等權(quán)威機(jī)構(gòu)聯(lián)合發(fā)布的《大模型與邊緣智算融合發(fā)展白皮書（2025年）》引發(fā)行業(yè)廣泛關(guān)注。該報(bào)告系統(tǒng)梳理了大模型與邊緣智算融合發(fā)展的政策背景、技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用場(chǎng)景及未來趨勢(shì)，為產(chǎn)業(yè)界提供了重要參考。

政策層面，我國持續(xù)推動(dòng)人工智能、數(shù)字經(jīng)濟(jì)與算力基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)同發(fā)展，出臺(tái)了一系列支持性政策，旨在加速技術(shù)成果向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化。然而，當(dāng)前大模型過度依賴云端訓(xùn)練與推理的模式，暴露出模型專業(yè)化不足、響應(yīng)延遲高、數(shù)據(jù)安全隱患及運(yùn)營成本攀升等問題。在此背景下，推動(dòng)大模型向邊緣端下沉，實(shí)現(xiàn)與邊緣智算的深度融合，已成為行業(yè)發(fā)展的必然選擇。

從技術(shù)機(jī)遇來看，全球大模型技術(shù)持續(xù)取得突破，邊緣智算與大模型的協(xié)同效應(yīng)日益顯著。谷歌、蘋果、百度、華為等科技巨頭已率先開展相關(guān)實(shí)踐，云邊協(xié)同模式逐漸成為AI應(yīng)用部署的主流。這種融合不僅能顯著提升系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，降低運(yùn)營成本，還能增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)，推動(dòng)AI系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)持續(xù)自我優(yōu)化。

但融合之路并非坦途。報(bào)告指出，當(dāng)前面臨四大核心挑戰(zhàn)：一是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的協(xié)同管理難題，二是異構(gòu)環(huán)境下算法的自適應(yīng)問題，三是大模型與邊緣小模型的協(xié)同效率，四是模型敏捷交付的技術(shù)瓶頸。這些挑戰(zhàn)對(duì)技術(shù)架構(gòu)與關(guān)鍵能力提出了更高要求。

在技術(shù)架構(gòu)層面，融合體系采用分層設(shè)計(jì)：中心云負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與復(fù)雜模型訓(xùn)練，邊緣云承擔(dān)部分計(jì)算負(fù)載與推理服務(wù)，端側(cè)節(jié)點(diǎn)則專注于數(shù)據(jù)采集與本地化推理。邊緣智算平臺(tái)通過多層級(jí)協(xié)同，配合橫向安全與運(yùn)維管理機(jī)制，確保系統(tǒng)高效運(yùn)行。關(guān)鍵技術(shù)涵蓋軟硬件一體協(xié)同、邊緣基礎(chǔ)設(shè)施管理、跨異構(gòu)適配、邊緣模型構(gòu)建、模型云邊協(xié)同、模型壓縮與優(yōu)化、聯(lián)邦大模型訓(xùn)練及敏捷交付等，為融合發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。

應(yīng)用場(chǎng)景方面，融合技術(shù)已在多個(gè)行業(yè)落地生根。在智能制造領(lǐng)域，工業(yè)質(zhì)檢與生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化效率顯著提升；智慧電網(wǎng)中，設(shè)備監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)能力得到增強(qiáng)；工業(yè)巡檢與故障處理更加精準(zhǔn)高效；醫(yī)療健康行業(yè)則通過病歷處理與智能問答系統(tǒng)，優(yōu)化了診療流程。這些實(shí)踐充分證明了融合技術(shù)對(duì)行業(yè)效率與安全性的雙重提升作用。

展望未來，云-邊-端一體化協(xié)同架構(gòu)將成為主流，大模型的多模態(tài)與跨領(lǐng)域融合能力將進(jìn)一步凸顯。同時(shí)，模型輕量化與高效部署的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程將加速推進(jìn)，融合技術(shù)還將與軟硬件協(xié)同優(yōu)化、綠色低碳發(fā)展等趨勢(shì)深度結(jié)合。報(bào)告呼吁行業(yè)各方共同推動(dòng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定，加強(qiáng)軟硬件協(xié)同創(chuàng)新，為全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)力量。