近日，AI Edge聯盟發布了一份長達59頁的白皮書，深入探討了AI Edge技術的需求、愿景及其潛在關鍵技術。該白皮書以DOICT深度融合的產業技術背景和6G通智融合的發展趨勢為基礎，全面闡述了AI Edge的技術內涵、應用價值及核心技術方向，為邊緣智能與通信網絡的融合發展提供了系統性框架。
AI Edge被定義為面向智能應用的綜合移動信息服務基礎設施，依托開放性可編程統一算力架構，實現了移動邊緣信息服務、網絡功能虛擬化、網絡內生AI與自治三大核心功能。其具備共享化、可擴展、層級化的關鍵特征，能夠促進DOICT能力的互通與算力資源的共享，推動網絡服務從被動響應向主動預測轉變，從而構建泛在智能服務的新范式。
白皮書詳細梳理了AI Edge在九大典型場景中的應用模式與潛在價值，包括工業機器人、智慧能源、低空無人機、智能駕駛和沉浸式XR等領域。其通感智算控一體化能力可實現感知、推理、執行的快速閉環，不僅提升了行業生產效率、降低了成本，還催生了能力即服務的商業新模式，預計將成為數字經濟增長的核心驅動力。
在技術方向上，白皮書明確了AI Edge的五大核心領域。系統架構采用分布式節點、超級邊緣節點和核心節點的分層架構，以實現邊緣自智與全域協同。AI for Edge技術聚焦于無線信道表征、空口優化和資源調度等，通過AI賦能提升邊緣網絡性能。AI over Edge技術則攻克了多模態感知融合、模型輕量化、云邊端大中小模型協同和AI Agent等關鍵技術，支撐具身智能應用的落地。
白皮書還強調了芯片與算力底座的重要性，提出打造通感智算控融合的異構架構，實現全域異構算力的智能調度與開放生態構建。同時，建立覆蓋硬件到應用層的全棧測試體系，以保障系統的性能與穩定性。
白皮書指出，AI Edge如同算力網絡的“毛細血管”，能夠實現邊緣分布式算力的隨取隨用，構建DOICT超融合的基礎設施與垂直行業應用生態。然而，其發展仍需克服異構算力兼容、新型網絡架構設計和數據安全隱私保護等挑戰，以加速千行百業智能應用的落地，推動移動通信網絡向通信、感知、智能、計算、控制一體化的綜合信息服務體系演進。
