人工智能的应用场景已不再局限于云端或数据中心，正加速向数据生成的源头 —— 边缘设备渗透，包括各类终端设备、传感器及边缘网络。这一 “设备端智能” 的转型趋势，源于企业在 AI 投入过程中面临的延迟、隐私与成本三重核心挑战。对于企业管理层而言，这一趋势背后的机遇清晰可见：正如 Arm 公司客户端业务高级副总裁兼总经理克里斯・伯吉（Chris Bergey）所言，投资 “AI 优先” 的平台，既能与云端使用形成互补，又能实现实时响应，同时保护敏感数据，是企业获取竞争优势的关键。
伯吉进一步解释：“随着联网设备爆发式增长与物联网兴起，边缘 AI 为企业提供了通过更快速、高效的 AI 技术获取竞争优势的重要机会。率先行动的企业不仅能提升效率，更在重新定义客户期望 ——AI 正成为信任、响应速度与创新能力的差异化要素。企业越早将 AI 置于业务流程核心，就能越快积累这种优势。”
从实际应用来看，边缘 AI 对企业而言不仅是性能提升工具，更是一种全新的运营模式。通过在本地处理数据，企业可减少对云端的依赖，实现更快速、安全的实时决策。例如，工厂车间可即时分析设备数据，提前预防停机故障；医院能在本地安全运行诊断模型，避免敏感医疗数据外传；零售商利用店内视觉系统部署边缘 AI 分析，优化顾客体验；物流公司则通过设备端 AI 实现车队运营优化。这种 “数据在哪里，分析就在哪里” 的模式，无需将海量数据传输至云端，最终构建出响应更迅速、隐私保护更到位、成本更可控的 AI 架构。
消费者对 “即时性” 与 “信任” 的需求，进一步推动了边缘 AI 的普及。在与中国最大电商平台阿里巴巴淘宝团队的合作中，Arm 为其实现了设备端产品推荐功能 —— 推荐内容实时更新且不依赖云端，既帮助消费者更快找到所需商品，又确保浏览数据隐私不泄露。消费科技领域的案例同样典型：Meta 推出的 Ray-Ban 智能眼镜融合了云端与设备端 AI，简单指令在本地处理以实现快速响应，翻译、视觉识别等算力密集型任务则交由云端，平衡了体验与效率。
“每一次重大技术变革都会催生新的互动与变现方式，” 伯吉表示，“随着 AI 能力与用户期望提升，需要将更多智能推向边缘，以满足人们对即时性与信任的需求。” 这种趋势也体现在日常工具中：微软 Copilot、谷歌 Gemini 等智能助手均融合了云端与设备端智能，让生成式 AI 更贴近用户，提供更快、更安全、更贴合上下文的体验。这一原则适用于所有行业 —— 将智能安全、高效地推向边缘的程度越高，企业运营的响应速度、隐私保护能力与价值创造潜力就越强。
边缘 AI 的爆发式增长，不仅对芯片提出了更高要求，也需要更智能的基础设施支撑。企业需通过 “算力与工作负载需求对齐”，在保持高性能的同时降低能耗，这种 “可持续性与规模化的平衡” 正迅速成为企业的竞争差异化要素。“无论是云端还是本地，算力需求都将大幅增长，关键在于如何最大化算力价值？” 伯吉提出，“答案是投资能与 AI 愿景同步扩展的计算平台与软件 —— 衡量进步的真正标准是企业价值创造，而非单纯的效率指标。”
支撑边缘 AI 发展的核心是 “智能基础架构”。AI 模型（尤其是支持边缘推理、多模态应用与低延迟响应的模型）的快速演进，不仅需要更智能的算法，更依赖高性能、高能效的硬件基础。随着工作负载日益多样化与分布式，为传统负载设计的老旧架构已无法满足需求。CPU 的角色正在演变，如今成为支撑先进设备端 AI 体验的异构系统核心：凭借灵活性、高效性与成熟的软件支持，现代 CPU 可运行从经典机器学习到复杂生成式 AI 的各类负载；与神经网络处理器（NPU）、图形处理器（GPU）等加速器配合时，CPU 能智能协调全系统算力，确保不同工作负载匹配最优计算引擎，实现性能与效率最大化 ——CPU 仍是实现 “AI 无处不在” 的可扩展、高效基础。
技术创新进一步夯实了边缘 AI 的基础。例如，Arm 的可扩展矩阵扩展 2（SME2）技术为 Armv9 CPU 带来先进矩阵加速能力；其智能软件层 Arm KleidiAI 深度集成于主流框架，能自动提升 Arm 架构边缘设备上各类 AI 负载（从语言模型、语音识别到计算机视觉）的性能，且无需开发者重写代码。“这些技术确保 AI 框架无需额外开发工作，就能充分发挥 Arm 架构系统的性能，” 伯吉解释道，“这正是我们实现 AI 规模化与可持续性的方式 —— 将智能嵌入现代计算基础，让创新以软件速度推进，而非受限于硬件周期。” 这种算力普及化，也将推动企业实现下一波智能实时体验，且不仅局限于旗舰产品，而是覆盖整个设备组合。
从发展趋势来看，当 AI 从孤立试点走向全面部署时，能实现基础设施各层级智能互联的企业将更易成功。智能体 AI（Agentic AI）系统的运行依赖这种无缝集成，进而实现可推理、可协同、能即时创造价值的自主流程。“这种模式在每一次颠覆性浪潮中都很常见 —— 行动迟缓的老牌企业可能被新进入者超越，” 伯吉指出，“未来成功的企业，将是那些每天思考如何打造‘AI 优先’组织的企业。正如互联网与云计算兴起时那样，真正拥抱 AI 的企业将塑造未来十年的行业格局。”
结合行业补充信息来看，边缘 AI 的规模化还依赖核心硬件与软件的协同创新。硬件层面，AI 模组作为边缘设备的核心通信与算力单元，正成为关键载体 —— 如比邻智联推出的 AIoT 模组 MS372Q（12 Tops 算力）、MS351A（支持多无线接入与国产化器件），可满足低空经济、自动驾驶、智慧零售等场景需求；爱簿智能的 E300 AI 计算模组更实现 50TOPS 算力突破，支持 320 亿参数大模型本地部署，解决边缘算力不足问题。软件与算法层面，模型压缩（剪枝、量化、知识蒸馏）、存算一体技术（如知存科技 WTM2101 芯片）则通过降低能耗、减少数据搬运，让复杂模型在资源受限的边缘设备稳定运行。
同时，边缘 AI 与云端 AI 并非替代关系，而是协同互补。云端仍专注于海量数据训练、大规模模型开发等算力密集型任务，边缘则聚焦实时处理、隐私保护场景，二者共同构建 “云端训练 – 边缘推理” 的完整智能生态。这种生态既满足了企业对效率、安全的需求，也契合了消费者对即时体验与数据信任的期待，成为推动 AI 从 “技术概念” 走向 “规模化落地” 的核心动力。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/suan-li-chong-gou-zai-shu-ju-dan-sheng-zhi-di-bian-yuan
