本文主要是TMTPost集團(tuán)創(chuàng)始人兼CEO趙何娟在MWC的AI算力發(fā)展論壇上的發(fā)言內(nèi)容。她作為長期研究AI應(yīng)用的人員，分享了邊緣AI模型或設(shè)備端AI模型如何重塑產(chǎn)業(yè)智能，包括邊緣AI的崛起、面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)以及中國在邊緣AI方面的獨(dú)特優(yōu)勢等方面的觀察。
尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)、行業(yè)先驅(qū)們、女士們、先生們：
早上好！
我是TMTPost集團(tuán)的創(chuàng)始人兼CEO趙何娟。非常榮幸能夠參加MWC的AI算力發(fā)展論壇。
作為一名長期從事AI應(yīng)用研究、分析和創(chuàng)業(yè)的人員，我想分享一些我對邊緣AI模型（即設(shè)備端AI模型）如何重塑產(chǎn)業(yè)智能的觀察，這將包含三個(gè)部分：邊緣AI的崛起、邊緣AI面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)以及中國在邊緣AI方面的獨(dú)特優(yōu)勢。
首先，關(guān)于邊緣AI的崛起。
我們正處于第四次工業(yè)革命的關(guān)鍵時(shí)期。根據(jù)最新數(shù)據(jù)，全球邊緣AI設(shè)備市場規(guī)模已超過600億美元，年復(fù)合增長率（CAGR）為22%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過基于云的AI服務(wù)的增長率。
中國占比超過35%，預(yù)計(jì)到2030年將超過1500億美元。
這標(biāo)志著一個(gè)根本性的轉(zhuǎn)變——AI正在從集中式云計(jì)算轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)邊緣處理。高德納（Gartner）預(yù)測，到2025年，75%的企業(yè)數(shù)據(jù)將在邊緣進(jìn)行處理，這標(biāo)志著從“集中式智能”到“分布式智能”的歷史性轉(zhuǎn)變。
其次，邊緣AI的關(guān)鍵挑戰(zhàn)有哪些呢？
要完全實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)變，必須解決三大挑戰(zhàn)：
1. 邊緣部署的模型優(yōu)化
AI模型呈指數(shù)級(jí)增長——斯坦福大學(xué)的AI指數(shù)報(bào)告指出，模型參數(shù)每年增長230%。然而，邊緣AI需要輕量化的解決方案。
例如：
? 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開發(fā)了一種盲導(dǎo)航環(huán)，將環(huán)境識(shí)別模型壓縮到僅52KB。
? 荷蘭初創(chuàng)公司Epitel創(chuàng)建了一個(gè)0.5MB的癲癇預(yù)警系統(tǒng)，能提供90秒的早期預(yù)警，同時(shí)將誤報(bào)率降低40%。
這些突破證明，較小的AI模型在實(shí)際應(yīng)用中同樣強(qiáng)大。
2. 持續(xù)學(xué)習(xí)與進(jìn)化
AI必須基于現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)不斷改進(jìn)。
谷歌的DeepMind實(shí)驗(yàn)室推出了一種新的AI診斷系統(tǒng)“Med - PaLM Oncology”，它能在3秒內(nèi)識(shí)別出13種癌癥的早期跡象。該系統(tǒng)的臨床驗(yàn)證準(zhǔn)確率達(dá)到96.7%，超過了人類醫(yī)生。
這與國際數(shù)據(jù)公司（IDC）的邊緣智能進(jìn)化理論相符——當(dāng)邊緣設(shè)備獲得持續(xù)學(xué)習(xí)能力時(shí)，其效率會(huì)呈指數(shù)級(jí)提高。
3. 打破行業(yè)壁壘
邊緣AI正在革新工業(yè)領(lǐng)域。
? 在特斯拉上海工廠，一個(gè)邊緣AI視覺系統(tǒng)將誤報(bào)率降低到0.5%，檢測準(zhǔn)確率提高到99.98%，效率提高了5倍。
? 在中國山東壽光，一架由邊緣AI驅(qū)動(dòng)的農(nóng)業(yè)無人機(jī)將害蟲檢測準(zhǔn)確率提高了40%，農(nóng)藥使用量降低了35%。
高德納（Gartner）預(yù)測，到2025年，制造業(yè)本地鏈路的效率將提高20% - 50%。
然而，為了最大限度地發(fā)揮邊緣AI的潛力，我們必須構(gòu)建三個(gè)基本支柱：
1. “數(shù)據(jù)飛輪”生態(tài)系統(tǒng)
國際數(shù)據(jù)公司（IDC）預(yù)測，每天全球產(chǎn)生14.849萬億TB的邊緣數(shù)據(jù)，但利用率不到15%。
? 在最新的AI智能手機(jī)中，本地?cái)?shù)據(jù)處理提高了6倍，延遲降低到8毫秒。
? 智能挖掘機(jī)通過邊緣決策降低了22%的能耗。
2. AI - 5G - IoT融合
根據(jù)波士頓咨詢集團(tuán)（Boston Consulting Group）的說法，將AI與5G和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）融合正在釋放新的效率：
? 在青島港，一個(gè)5G + 邊緣AI系統(tǒng)將集裝箱調(diào)度效率提高了40%。
? 在螞蟻集團(tuán)，區(qū)塊鏈+邊緣AI將跨境支付處理時(shí)間從數(shù)小時(shí)縮短到數(shù)秒。
3. 開放協(xié)作的行業(yè)社區(qū)
如今，全球有200多個(gè)開源邊緣AI項(xiàng)目，中國企業(yè)貢獻(xiàn)了22%。
Linux基金會(huì)2024年邊緣計(jì)算白皮書指出，開放協(xié)作可以將邊緣AI部署成本降低60%。
華為與商湯科技（Ascend + SenseTime）的合作就是一個(gè)很好的例子，他們開發(fā)了一個(gè)輕量級(jí)AI模型工具鏈，使開發(fā)效率提高了三倍。
最后，我想談?wù)勚袊谶吘堿I方面的獨(dú)特優(yōu)勢。
中國在全球邊緣AI革命中處于有利地位：
? 全球37%的邊緣AI專利源自中國。
? 在智慧城市方面，邊緣AI設(shè)備的部署率超過60%。
? 在工業(yè)質(zhì)量檢測場景中，邊緣AI應(yīng)用占45%。
? 到2025年，中國的邊緣計(jì)算市場預(yù)計(jì)將達(dá)到2000億元。
展望未來，根據(jù)多個(gè)機(jī)構(gòu)的綜合預(yù)測，邊緣AI的未來如下：
? 到2026年，50%的企業(yè)邊緣AI系統(tǒng)將采用動(dòng)態(tài)任務(wù)分配策略。
? 到2027年，90%的邊緣AI設(shè)備將支持多模態(tài)交互。
? 到2030年，30%的工業(yè)邊緣設(shè)備將具備自學(xué)習(xí)能力。
? 邊緣AI將使全球GDP每年提高0.3 - 0.8個(gè)百分點(diǎn)。
這不僅僅是技術(shù)進(jìn)步，更是邁向智能社會(huì)的關(guān)鍵一步。
最后，讓我分享一個(gè)來自TMTPost研究的實(shí)際案例——一家汽車工廠的AI驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型。
在將邊緣AI集成到287個(gè)生產(chǎn)步驟后：
? 人均產(chǎn)量提高了4.6倍。
? 缺陷率降至僅3PPM（百萬分之三）。
這證實(shí)了今天的核心信息——當(dāng)AI算力到達(dá)工業(yè)一線時(shí)，我們開啟的不僅僅是一場效率革命，更是人類生產(chǎn)力的根本性升級(jí)。
讓我們攜手推動(dòng)這場悄無聲息卻具有變革性的革命向前發(fā)展。
謝謝！
本文總結(jié)了邊緣AI的崛起趨勢，分析了其面臨的模型優(yōu)化、持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)化、打破行業(yè)壁壘等挑戰(zhàn)，闡述了構(gòu)建數(shù)據(jù)飛輪生態(tài)、AI - 5G - IoT融合、開放協(xié)作行業(yè)社區(qū)等釋放潛力的方式，還強(qiáng)調(diào)了中國在邊緣AI方面的專利、設(shè)備部署、應(yīng)用占比等獨(dú)特優(yōu)勢，最后通過汽車工廠案例說明邊緣AI對生產(chǎn)力的巨大提升作用。
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