一直以來，邊緣計算應用場景的多樣性與碎片化，為邊緣AI部署帶來了巨大的挑戰(zhàn)。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速推進的當下，行業(yè)碎片化問題日益凸顯。

　　近日，視覺物聯(lián)在《2025邊緣計算市場調(diào)研報告》企業(yè)走訪中發(fā)現(xiàn)，大模型與邊緣計算的深度融合，為破解這一困局提供了新的思路與可能，有望成為推動行業(yè)變革的關鍵力量。

　　一方面，大模型強大的算法普適性與邊緣計算的本地化優(yōu)勢相結合，能夠有效應對行業(yè)碎片化場景。

　　例如在智能交通領域，道路上分布著大量的攝像頭、傳感器等設備，這些設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有實時性強、碎片化的特點。通過在邊緣側部署大模型，能夠直接對這些設備采集的數(shù)據(jù)進行分析處理，實時識別交通流量、車輛違規(guī)行為等，無需將數(shù)據(jù)全部傳輸?shù)皆贫?，既提高了?shù)據(jù)處理效率，又降低了網(wǎng)絡傳輸成本。

　　另一方面，大模型訓練的準確度和速度與邊緣計算的協(xié)同，進一步增強了對碎片化需求的響應能力。

　　在工業(yè)制造場景中，工廠內(nèi)分布著眾多不同類型的生產(chǎn)線和設備，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)復雜多樣。利用邊緣計算節(jié)點收集這些數(shù)據(jù)，并借助大模型快速準確的訓練能力，能夠針對每條生產(chǎn)線、每臺設備的特定需求，快速訓練出適配的模型，實現(xiàn)設備故障預測、生產(chǎn)流程優(yōu)化等功能。

　　這種結合方式，不僅改變了以往針對單個設備或生產(chǎn)線進行定制化開發(fā)的模式，而且通過大模型與邊緣計算的組合，以更高效、統(tǒng)一的方式滿足多樣化的生產(chǎn)需求。

　　對于上游企業(yè)而言，大模型與邊緣計算的融合，顯著降低了運營成本并提升了管理效率。

　　企業(yè)無需為每個分散的業(yè)務場景和設備，單獨搭建復雜的數(shù)據(jù)處理中心和開發(fā)定制化模型，借助邊緣計算節(jié)點和通用大模型，就能實現(xiàn)對不同區(qū)域、不同類型業(yè)務的集中管理和優(yōu)化。

　　例如零售行業(yè)，連鎖門店分布廣泛，各門店的銷售數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)碎片化嚴重。通過在門店部署邊緣計算設備，結合大模型進行數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以實時掌握各門店的經(jīng)營狀況，實現(xiàn)精準的庫存管理和商品調(diào)配，有效降低運營成本。

　　從下游用戶角度來看，大模型與邊緣計算的應用極大縮短了響應速度、提高了使用效率。

　　在智能家居領域，用戶家中各類智能設備眾多，且使用場景豐富。當用戶發(fā)出指令時，邊緣計算設備結合大模型能夠快速理解用戶需求，并協(xié)調(diào)家中的智能設備做出響應，無需將指令傳輸?shù)皆贫嗽俜祷?，實現(xiàn)了即時響應，為用戶帶來更加流暢、便捷的使用體驗。

　　然而，大模型與邊緣計算在破解行業(yè)碎片化問題的進程中，也面臨著諸多挑戰(zhàn)。

　　邊緣計算設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標準統(tǒng)一問題等，都亟待解決。

　　但隨著技術的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，大模型與邊緣計算必將深度融合，成為破解行業(yè)碎片化困局、推動行業(yè)向高效化、智能化發(fā)展的強大引擎。

　　視覺物聯(lián)聯(lián)合AIoT星圖研究院已經(jīng)啟動《2025邊緣計算市場調(diào)研報告》，將從技術發(fā)展與落地應用等方面展開深度調(diào)研，揭示行業(yè)基本面，洞察競爭格局，為企業(yè)戰(zhàn)略制定、投資決策、市場拓展等提供結構化的參考依據(jù)。

　　我們擬將調(diào)研更多深耕邊緣計算領域發(fā)展方向的企業(yè)，并從中總結行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及未來發(fā)展趨勢，供其他企業(yè)參考，歡迎企業(yè)踴躍報名參加。