近年来，生成式AI的快速发展为各个行业注入了前所未有的创新活力。然而，传统的AI服务架构主要依赖于云端的大规模模型，这带来了高延迟、带宽消耗及隐私安全方面的诸多挑战。为应对这些问题，我们提出了一种创新的有效结合Pathways和混合专家模型（MoE）的边云协作架构。该架构通过云端大模型与边缘小模型的协同工作，有效提升生成式AI服务的效率和用户体验。该工作为无线移动网络中AI模型的分布式部署和应用提

在这个被大模型和智能体（Agent）疯狂重塑的年份，我们不得不承认一个残酷的事实：传统的边缘计算叙事，正在失效。当算力从中心有序下沉，当 AI Agent 开始接管终端决策，边缘计算不再只是网络的延伸，而正在成为智能的前沿阵地。谁还停留在旧叙事中，谁又真正拿到了通往下一个十年的船票，答案正在迅速分化。基于这样的行业背景，边缘计算社区正式启动「2026 中国边缘计算企业 20 强」榜单评选。这不仅是

最后，系统能够实现毫秒级的控制响应，为实时交互场景提供强有力的支撑。EMQX 提供的媒体服务器支持音视频流的灵活接入，同时开放了后台 ASR 与 TTS 的配置接口，以及与应用层交互的标准化接口，可以让开发者快速接入语音和视频，实现对多模态交互的需求。作为智能硬件感知物理世界的「神经末梢」，传感器通过 MQTT 传输的数据为智能系统提供了关键的基础信息，包括环境感知（温度、湿度、光照、声音等）、用

如今，DeepSeek引领了一波新热潮，通过大规模强化学习模拟类人推理和决策过程，极大地推动了从生成大模型【系统1】到推理大模型【系统2】的转变，为新一代智能体提供了技术支撑。浙江大学计算机科学与技术学院教授，博导，国家百千万人才工程入选者，浙江省特聘专家，浙江大学“求是工程岗”获得者，中国人工智能学会人机融合智能专委会副主任委员，人工智能省部共建协同创新中心（浙江大学）科研与校企合作主管。以下为

作为拥有近 30 年 ICT 领域从业经历的“老兵”，他亲历了中国通信从“七国八制”到自主可控的全过程。在算力基座不断重构的今天，听听这位高级工程师如何看待国产算力与边缘 AI 的生态建设，或许能让你少走几年弯路。当大模型试图从云端下沉到物理世界，企业们发现真正的卡点早已不是“模型够不够大”，而是“怎么在端侧跑起来”。算力是复杂的系统工程，如何解决“按下葫芦浮起瓢”的尴尬。无论你是正在为模型部署头

从手机里的端侧大模型、汽车中的智能驾驶芯片，到工厂车间的视觉检测系统、医院里的 AI 辅助诊断设备，边缘 AI 已经悄然渗透到我们生活的方方面面。做了这么多年边缘计算图谱，最让我们感动的，不是数字的增长，而是看到越来越多的企业在这个领域扎根、成长、绽放。当大模型展现出 AI 的无限可能时，业界很快发现：真正改变生活的 AI，不仅在云端，更在触手可及的边缘。随着端侧算力的提升和模型压缩技术的突破，越

有了这笔资金以及政府和其他融资渠道的持续支持，我们正在加速 SAKURA-II AI 加速器的生产和销售，并缩短下一代 SAKURA-X chiplet 平台的上市时间。大多数 AI 芯片公司“先做硬件，再适配软件”，EdgeCortix 反其道而行，选择“软件优先，软硬件协同设计”。过去一年，大模型“上车”“上机器人”的讨论不少，但真正能在边缘端运行的方案屈指可数。所谓“厚边缘”，指算力需求较高

相比往年，今年的实践案例会更多，真实场景会更硬。今年更像一个节点：AI大模型全面下沉，端侧算力持续突破，实时性要求不断提高。这哪是AI，这简直就是在这个行业摸爬滚打三年的“老油条”。意味着靠“卖盒子”赚钱的时代正在过去，能提供。只请了在这个赛道摸爬滚打的“老兵”，聊聊边缘大模型的实战，聊聊算力基建的真机会。如果你想了解最新趋势、寻找合作伙伴，或者想把自己的方案带到更大的舞台，那就别错过今年的上海现

白山云已构建一个全球一体化边缘云平台Baishan Canvas，利用专有的尖端技术，包括海量异构资源管理及调度技术、边缘原生技术、边缘AI推理和内置边缘安全技术，为客户提供高速、安全、智能及经济高效的数字体验。根据灼识咨询报告，按2024年总收入计算，白山云是中国第二大独立边缘云服务供应商，也是中国十大边缘云服务供货商之一，2024年的市场份额约为2.0%。2025年7月，白山云发布“大模型AP

研究团队在 DSD-Sim 中引入了基于 VIDUR 的硬件性能建模引擎，能够准确预测不同 GPU 架构下的推理延迟。这为边缘 AI 应用打开了新的可能性：手机、IoT 设备可以跑轻量模型做初筛，云端大模型负责精校，两者配合把推理速度拉上来。往前看，随着 6G 网络的推进和边缘算力的提升，分布式推理会成为常态。这样能省下不少时间。这个数字看起来不算惊艳，但考虑到分布式环境下的通信开销和调度复杂度，