本文主要是TMTPost集团创始人兼CEO赵何娟在MWC的AI算力发展论坛上的发言内容。她作为长期研究AI应用的人员，分享了边缘AI模型或设备端AI模型如何重塑产业智能，包括边缘AI的崛起、面临的关键挑战以及中国在边缘AI方面的独特优势等方面的观察。
尊敬的各位领导、行业先驱们、女士们、先生们：
早上好！
我是TMTPost集团的创始人兼CEO赵何娟。非常荣幸能够参加MWC的AI算力发展论坛。
作为一名长期从事AI应用研究、分析和创业的人员，我想分享一些我对边缘AI模型（即设备端AI模型）如何重塑产业智能的观察，这将包含三个部分：边缘AI的崛起、边缘AI面临的关键挑战以及中国在边缘AI方面的独特优势。
首先，关于边缘AI的崛起。
我们正处于第四次工业革命的关键时期。根据最新数据，全球边缘AI设备市场规模已超过600亿美元，年复合增长率（CAGR）为22%，远远超过基于云的AI服务的增长率。
中国占比超过35%，预计到2030年将超过1500亿美元。
这标志着一个根本性的转变——AI正在从集中式云计算转向实时边缘处理。高德纳（Gartner）预测，到2025年，75%的企业数据将在边缘进行处理，这标志着从“集中式智能”到“分布式智能”的历史性转变。
其次，边缘AI的关键挑战有哪些呢？
要完全实现这种转变，必须解决三大挑战：
1. 边缘部署的模型优化
AI模型呈指数级增长——斯坦福大学的AI指数报告指出，模型参数每年增长230%。然而，边缘AI需要轻量化的解决方案。
例如：
• 卡内基梅隆大学开发了一种盲导航环，将环境识别模型压缩到仅52KB。
• 荷兰初创公司Epitel创建了一个0.5MB的癫痫预警系统，能提供90秒的早期预警，同时将误报率降低40%。
这些突破证明，较小的AI模型在实际应用中同样强大。
2. 持续学习与进化
AI必须基于现实世界的数据不断改进。
谷歌的DeepMind实验室推出了一种新的AI诊断系统“Med - PaLM Oncology”，它能在3秒内识别出13种癌症的早期迹象。该系统的临床验证准确率达到96.7%，超过了人类医生。
这与国际数据公司（IDC）的边缘智能进化理论相符——当边缘设备获得持续学习能力时，其效率会呈指数级提高。
3. 打破行业壁垒
边缘AI正在革新工业领域。
• 在特斯拉上海工厂，一个边缘AI视觉系统将误报率降低到0.5%，检测准确率提高到99.98%，效率提高了5倍。
• 在中国山东寿光，一架由边缘AI驱动的农业无人机将害虫检测准确率提高了40%，农药使用量降低了35%。
高德纳（Gartner）预测，到2025年，制造业本地链路的效率将提高20% - 50%。
然而，为了最大限度地发挥边缘AI的潜力，我们必须构建三个基本支柱：
1. “数据飞轮”生态系统
国际数据公司（IDC）预测，每天全球产生14.849万亿TB的边缘数据，但利用率不到15%。
• 在最新的AI智能手机中，本地数据处理提高了6倍，延迟降低到8毫秒。
• 智能挖掘机通过边缘决策降低了22%的能耗。
2. AI - 5G - IoT融合
根据波士顿咨询集团（Boston Consulting Group）的说法，将AI与5G和物联网（IoT）融合正在释放新的效率：
• 在青岛港，一个5G + 边缘AI系统将集装箱调度效率提高了40%。
• 在蚂蚁集团，区块链+边缘AI将跨境支付处理时间从数小时缩短到数秒。
3. 开放协作的行业社区
如今，全球有200多个开源边缘AI项目，中国企业贡献了22%。
Linux基金会2024年边缘计算白皮书指出，开放协作可以将边缘AI部署成本降低60%。
华为与商汤科技（Ascend + SenseTime）的合作就是一个很好的例子，他们开发了一个轻量级AI模型工具链，使开发效率提高了三倍。
最后，我想谈谈中国在边缘AI方面的独特优势。
中国在全球边缘AI革命中处于有利地位：
• 全球37%的边缘AI专利源自中国。
• 在智慧城市方面，边缘AI设备的部署率超过60%。
• 在工业质量检测场景中，边缘AI应用占45%。
• 到2025年，中国的边缘计算市场预计将达到2000亿元。
展望未来，根据多个机构的综合预测，边缘AI的未来如下：
• 到2026年，50%的企业边缘AI系统将采用动态任务分配策略。
• 到2027年，90%的边缘AI设备将支持多模态交互。
• 到2030年，30%的工业边缘设备将具备自学习能力。
• 边缘AI将使全球GDP每年提高0.3 - 0.8个百分点。
这不仅仅是技术进步，更是迈向智能社会的关键一步。
最后，让我分享一个来自TMTPost研究的实际案例——一家汽车工厂的AI驱动转型。
在将边缘AI集成到287个生产步骤后：
• 人均产量提高了4.6倍。
• 缺陷率降至仅3PPM（百万分之三）。
这证实了今天的核心信息——当AI算力到达工业一线时，我们开启的不仅仅是一场效率革命，更是人类生产力的根本性升级。
让我们携手推动这场悄无声息却具有变革性的革命向前发展。
谢谢！
本文总结了边缘AI的崛起趋势，分析了其面临的模型优化、持续学习进化、打破行业壁垒等挑战，阐述了构建数据飞轮生态、AI - 5G - IoT融合、开放协作行业社区等释放潜力的方式，还强调了中国在边缘AI方面的专利、设备部署、应用占比等独特优势，最后通过汽车工厂案例说明边缘AI对生产力的巨大提升作用。
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