2023-09-13-中移智库-2023面向6G物联网的端侧计算白皮书_29页_1mb

背景与意义
6G 物联网将面临数据爆炸、算力成本下降、算法性能提升等趋势，端侧计算因低时延、高隐私、自治性等优势，成为满足 6G“万物智联”愿景的关键技术。

典型应用场景

1. 大流量场景：如视频监控、自动驾驶，需降低网络带宽压力，减少数据传输。
2. 实时计算场景：如自动驾驶、工业控制，需降低端到端时延（<100ms）。
3. 隐私保护场景：如人脸识别、语音分析，需在端侧处理敏感数据。
4. 离线自治场景：如智能家居，在断网时仍需稳定运行。

关键技术挑战

1. 算力受限：冯·诺依曼架构存在存储墙和功耗墙问题，芯片制程升级放缓。
2. 功耗敏感：电池容量增长远慢于需求，需高效异构芯片和低功耗算法。
3. 信息孤岛：端侧数据难以汇聚，导致模型训练依赖云端，影响个性化服务。

新兴技术

1. 存算一体：通过存储与计算融合，突破存储墙和功耗墙，但尚处早期阶段。
2. 类脑智能：借鉴生物神经网络，降低功耗，提升实时性，但算法和硬件仍需优化。
3. 端边云协同：实现算力按需分配，提升资源利用率，但标准和生态尚未完善。

总结展望
推动存算一体、类脑智能和端边云协同技术的融合，构建面向 6G 物联网的立体计算框架，助力 6G 物联网生态发展。