大模型与边缘智算融合发展白皮书（2025年）_34页_706kb

大模型与边缘智算融合发展白皮书总结

核心内容

本白皮书由中国移动通信研究院、中国通信学会边缘计算专业委员会等单位联合编制，聚焦大模型与边缘智算融合发展的机遇、挑战、架构设计、关键技术、应用场景及未来趋势，旨在为各行业在规划和实施相关技术、产品和解决方案时提供参考和指引。

主要观点

• 政策背景：国家高度重视人工智能与算力基础设施的发展，出台多项政策推动云-边-端协同体系的建设，如“东数西算”工程、《算力基础设施高质量发展行动计划》等，为大模型与边缘智算融合提供了政策支持。
• 融合趋势：大模型与边缘智算的融合已成为技术演进和产业落地的必然趋势，云边协同模式正逐步成为主流，提升响应速度、降低时延并增强数据隐私保护。
• 融合优势：包括提升实时响应能力、降低成本与能耗、增强数据安全与隐私保护、支持持续优化和自适应能力。
• 融合挑战：涉及训练数据协同、异构环境算法自适应、模型敏捷交付、大小模型协同等方面，面临数据分布与隐私、通信开销、版本管理、模型适配等问题。

关键信息

1. 融合架构

• 三层架构：包括中心云（大规模训练与存储）、边缘云（推理与部分训练）、端侧（数据采集与本地推理）。
• 协同模式：通过“模型向下推送、数据向上反馈”的双向交互模式，实现边缘与中心的高效协同。
• 分层逻辑架构：边缘智算平台由边缘AI基础设施、IaaS平台、AI PaaS能力层、MaaS层构成，实现资源、能力与应用的有机协同。

2. 关键技术

• 软硬件一体协同：强调边缘侧模型与硬件的适配，包括模型压缩、量化、蒸馏等技术，提升模型在边缘设备上的部署效率。
• 边缘基础设施管理：包括存算资源管理、跨域资源管理，支持云边协同计算、数据传输优化和模型更新机制。
• 跨异构适配：通过统一中间表示、异构算子库、跨平台调度引擎等方式，实现大模型在不同硬件平台上的高效运行。
• 模型压缩与优化：包括模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，提升模型在边缘侧的性能与效率。
• 联邦大模型训练：在保护数据隐私的前提下，实现边缘设备间的模型协同训练，采用参数聚合优化与梯度压缩等手段提升训练效率。

3. 应用场景

• 智能制造：用于工业质检、生产调度优化、设备运维等，提升生产效率和安全性。
• 智慧电网：用于设备监测、预测性维护、运行优化与应急响应，提升电网安全与智能化水平。
• 工业领域：包括设备巡检、故障诊断、智慧矿山等，提升工业系统的智能化与自动化水平。
• 医疗健康：用于病历处理、智能问答、辅助诊疗等，保障数据隐私与实时服务。

4. 未来发展趋势

• 云-边-端一体化：形成分层协作、能力互补的智能体系，实现按需下沉模型能力。
• 多模态与跨领域融合：大模型将向多模态方向发展，支持文本、语音、图像、视频等数据处理，边缘侧将承担更多推理与生成任务。
• 轻量化与高效部署：模型压缩、量化、蒸馏等技术将与自动模型搜索、硬件自适应编译器结合，推动模型标准化与快速部署。
• 绿色低碳发展：边缘设备将通过算子级优化、异构加速、低功耗芯片设计等方式实现绿色、高效、可持续运行。
• 标准化建设：推动模型格式、运行时、云边协同接口、推理性能与能效评价体系、安全与隐私保护等方面的标准制定，促进生态兼容与技术落地。

结论

大模型与边缘智算的融合是推动人工智能技术在各行业落地的重要方向。面对当前在数据协同、算法适配、模型交付、安全隐私等方面的技术挑战，业界正在通过软硬件协同、新型架构设计、模型压缩与优化、联邦学习等手段逐步破解。随着政策支持、技术演进和行业需求的增长，云边协同将成为未来AI系统的核心架构，推动各行业迈向智能化、实时化和绿色化发展。