近日，AI Edge聯盟發布了一份重量級白皮書——《AI Edge需求、愿景與潛在關鍵技術白皮書》，為6G時代通感智算控融合的邊緣網絡發展描繪了清晰藍圖。該白皮書系統梳理了AI Edge的發展背景、技術內涵、應用價值及核心技術方向，成為推動產業創新的重要參考。
白皮書指出，DOICT（數字、運營、信息、通信和技術）融合已成為產業與技術發展的必然趨勢。智能化協同、邊緣融合增強、統一標準與開源生態構建成為核心發展方向。全球6G研發正聚焦通信與AI的深度融合，ITU-R提出的“通智融合”愿景已獲得產業界與學術界的廣泛響應。在AI賦能通信、通感算融合等領域，相關技術突破層出不窮。AI Edge作為DOICT超融合的重要載體，正是在這一背景下應運而生。其核心驅動力來自兩方面：一是人工智能對分布式算力的迫切需求，二是自動駕駛、智能制造等新興業務對低時延、高可靠網絡的嚴苛要求。
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。它基于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與自治三大功能。其共享化、可擴展、層級化的特征，使DOICT能力得以互通，算力隨網絡規模遞增，網絡服務從被動響應轉向主動預測。通過革新網絡技術、拓展邊緣概念等創新理念，AI Edge正在重構移動通信網絡的發展范式。
白皮書詳細梳理了AI Edge的九大典型應用場景，包括工業機器人與智能制造、智慧能源與電網調度、低空無人機通信與監管等。在這些場景中，AI Edge通過“通感智算控”一體化能力，構建了感知-決策-執行的閉環體系。例如，在工業場景中，設備響應時延被壓縮至毫秒級；在電網領域，新能源消納率顯著提升。更值得關注的是，AI Edge催生了“能力即服務”的新商業模式，推動產業鏈從一次性交易向共生增值轉型。據預測，到2030年，智能制造等三大領域的相關市場規模將突破5000億美元。
在技術方向與挑戰方面，白皮書明確了五大核心領域：系統架構、AI for Edge、AI over Edge、芯片與算力底座、系統平臺與測試。系統架構采用分布式節點、超級邊緣節點、核心節點及智能編排與管理的四層設計，遵循邊緣自智、分層部署、全域協同的理念。AI for Edge聚焦用AI賦能邊緣網絡優化，解決信道表征、資源調度等關鍵問題。AI over Edge則致力于實現AI服務邊緣就近部署，涵蓋多模態感知融合、模型輕量化、云邊端大中小模型協同等技術。芯片與算力底座強調通感智算控融合的架構創新，打造全域異構算力調度引擎與開放生態。同時，建立從硬件到應用層的全棧測試體系，驗證AI Edge的性能、安全與穩定性。
白皮書最后強調，AI Edge如同算力網的“毛細血管”，能夠實現邊緣分布式算力的隨取隨用。然而，其發展仍面臨異構算力兼容、新型網絡架構設計、數據安全與隱私保護等挑戰。隨著這些難題的逐步攻克，AI Edge將構建開放包容的移動信息網絡生態，加速千行百業智能應用的落地。
