昨晚，我盯着手机里的AI助手出神。它能写文案、解难题、陪聊天，但一旦断网，立刻变成“哑巴”。这种依赖让人警醒：我们引以为傲的智能设备，为何离了网络就寸步难行？
今年上半年，我在湖北宜昌一家制造企业调研时发现，其投入数百万元的AI质检系统，需将数据传至武汉光谷的云端处理，往返耗时8-10秒。车间主任无奈表示：“等结果出来，不合格产品早已发货。”
我们把AI做得越来越聪明，却让它离实际应用场景越来越远。
你的智能设备其实很“笨”
想象一下：你戴着智能手表跑步，心率异常需实时预警。但现实是，数据上传云端分析再返回，等提醒到达时，可能已发生意外。
特斯拉的自动驾驶也面临类似问题——尽管车载传感器海量采集数据，关键决策仍依赖云端。一旦网络不稳，智能系统极易失效。
问题核心在于：我们将AI集中于云端，忽视了边缘侧的智能能力。
许多任务本可在本地完成，却强制绕行云端。东莞某工厂的AI检测设备每次需上传2MB图像至云端，网络波动即导致产线停滞。
AI越来越强，却越来越远；设备越做越智能，却越依赖网络。 当前模式实为“智能中心化”，边缘端的AI正在被边缘化。
边缘AI不是新概念，而是变革关键
边缘计算，即将计算能力部署在数据生成的源头——如手机、摄像头、工厂设备等终端节点，实现本地化处理。
其价值体现在三个字：快、省、安全。
快：机械臂可自主避障，无需等待云端指令；
省：减少数据回传，节省带宽与能耗；
安全：敏感数据本地处理，降低泄露风险。
卫星都在做边缘计算，你还观望吗？
连太空中的卫星也开始具备边缘计算能力。一苇宇航邢若粼博士介绍，“天算星座”项目让卫星从“传话筒”升级为“太空大脑”。
卫星可在轨道上直接处理遥感数据，识别森林火灾、监测农作物、预测天气变化后再传回地面，效率远超传统“拍摄-下传-分析”模式。
边缘计算的本质，是把智能推向最需要的地方。
全球化视野下的边缘机遇
OWS傅伟峰指出：“别内卷，全球市场才是舞台。”自2021年起，OWS布局全球边缘节点，支持AI训练与流媒体分发，验证了边缘计算的全球化商业潜力。
其服务覆盖美洲、欧洲、东南亚、中东等地，真正实现“哪里有需求，哪里就有算力”。
英特尔赵骞进一步强调：未来边缘设备将不再是单一功能终端，而是融合IT、CT、OT与AI的智能枢纽，每台设备都可能成为“微型数据中心”。
大模型需要什么样的“家”？
华信设计咨询院唐汝林长期关注数字基建，他提出一个关键问题：当大模型成为基础设施，支撑它的数据中心够用吗？
面对ChatGPT级别的计算需求，传统架构能否承载？能耗是否可控？核心技术能否自主？这些都是现实挑战。
华信正在规划10万卡级超大规模集群——相当于十万张顶级显卡协同运算，这一工程的技术复杂度极高，亟需新型算力底座支撑。
大模型正走向边缘
中移智库即将发布的《大模型与边缘智算融合发展白皮书》指出：大模型正在从云端向边缘迁移。
钢铁厂高炉过热、化工管道泄漏、电网故障预警……这些场景要求毫秒级响应，无法容忍数据在网络中“兜圈子”。
这次真的不一样
8月23日，北京西城区希尔顿逸林酒店，第十一届全球边缘计算大会即将召开。这场由边缘计算社区历时一年筹备的技术盛会，聚焦实战经验，拒绝空谈理论。
中国信通院丁怡心将解析产业现状：为何芯片厂商争相布局边缘AI？模型压缩技术如何提升终端AI性能？主流边缘AI平台谁真谁假？
EMQ金发华将分享“云边协同物联网数据可观测性”——让洗衣机、空调等“哑设备”开口说话，实时反馈运行状态。
中国联通侯迎龙将探讨“智能时代的边缘云原生AI底座”，解决边缘设备稳定性与AI运行效率难题。
小宿科技William杜揭示“One Platform for all agents”背后的成果：其智能搜索业务数月内实现2500万美元ARR。他还将剖析微软停用Search API背后的技术格局重构。
此外，刚从硅谷归来的CC将带来关于AI、大模型与企业数字化转型的前沿洞察，并介绍其推动的“飞桥数智云”项目，助力企业数据与大模型高效对接。
别再等待，AI的未来在边缘
当手机可独立运行AI模型，工厂设备能实时决策，汽车真正实现自动驾驶，卫星能在太空中思考——那时，AI才算真正“活”了起来。
第十一届全球边缘计算大会，8月23日，北京。
这不仅是一场技术交流，更是一次思维革命的集结。
从太空卫星的邢若粼博士，到全球化布局的OWS傅总，从算力基建的华信唐总，到边缘AI专家丁怡心、EMQ金发华、联通侯迎龙、小宿William，再到硅谷归来的CC——众多行业先锋将齐聚一堂，分享真知灼见。
中移智库将在大会上正式发布《大模型与边缘智算融合发展白皮书》，标志着AI与产业深度融合迈出关键一步。
边缘计算，不是AI的配角，而是AI的未来。