边缘内生智能白皮书_91页_5mb

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边缘内生智能技术白皮书总结

• 背景与重要性
  边缘计算与人工智能融合，成为6G网络的重要技术方向。边缘内生智能将AI能力深度集成于通信网络中，提供低延迟、高效率的服务，适应万物互联时代的多样化需求。

• 6G边缘智能网络架构
  提出分层解耦的架构，包括基础设施层、虚拟化层、功能层和应用层，以及控制面、AI面和MANO面。实现面向6G网络的自运营、自优化能力。

• 关键技术

  1. 模型轻量化：通过剪枝、蒸馏、量化、NAS等方法优化AI模型，减少模型大小与计算复杂度。
  2. 边云协同智能：无线联邦学习提升隐私保护与模型训练效率，支持终端数据本地化处理。
  3. 异构计算：结合GPU/FPGA/ASIC等硬件优化的异构算力调度，适应高吞吐和低时延需求。

• 算力与网络基础设施
  边缘智能硬件产品形态丰富，支持多样场景部署；云边协同平台实现分布式资源调度与智能运维，包括轻版Kubernetes平台和零触配置策略。

• 典型应用场景
  包括智慧交通（实时事件检测、协同控制）、智能制造（协议翻译、设备闭环控制）和智能节能（云边协同的降耗策略）。

• 发展与挑战
  未来需解决无线联邦学习的通信开销、模型高效压缩、动态资源调度等问题。6G将推动边缘网元融合与跨域AI协同，实现通信与智能深度融合。

• 标准化与生态建设
  构建边缘智能算力网络，推动跨厂家资源融合，实现AI能力即服务，加速行业解决方案落地。

注：本总结仅提取技术核心，未展开细节内容。