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今年三月份，Wevolver 和 Edge AI 聯合發布了一份《2025邊緣AI技術報告》，我們總講AI離不開大模型、云計算、中心服務器，但未來的主戰場，可能是那些你幾乎看不到的‘邊緣設備’——攝像頭、手表、工廠機器人、汽車......

為什么 AI 真正的戰場在邊緣而不是云端？  

從自動駕駛，醫療監護，到工廠質檢，農場監控這些應用場景中，AI 每遲 1?毫秒就可能漏掉一次剎車、一次瑕疵或一次入侵。海量數據的傳輸不僅費用高，還增加了隱私泄露風險。只要場景同時要求“反應快、數據保密、網絡穩定”，AI 的計算單元就必須貼著場景跑——這就是為什么真正的增長點和競爭壁壘，正在從云端下沉到“邊緣”，也是2025?Edge?AI Report 指出的“實時推理紅線”（Real?Time Inference Threshold）。

Wevolver與Edge AI Foundation簡介  

Wevolver：https://www.wevolver.com

全球工程與硬科技知識平臺，專注深度文章、報告、社區資源，為全國范圍內工程師提供前沿技術咨詢；在2025?年4?月被西門子旗下?Supplyframe?收購，以達到加強產業鏈資源整合目的。

Edge AI Foundation：https://www.edgeaifoundation.org

前身為?tinyML?Foundation 的全球非營利組織，該平臺致力于打造全球化創新合作與教育共筑，通過工作組、行業合作和標準化推動生態建設，是把 AI ‘搬下云端’、進入真實場景的行業發動機。

什么是邊緣AI？

簡單來說，邊緣AI就是把AI模型部署在設備本地，而不是放在遠程云端進行處理。

例如：無人駕駛的自動剎車，工廠里識別產品缺陷，未來新醫療的遠程監控與預測，智慧農業的發展.....都要靠邊緣AI來工作。

邊緣AI能做到：

·  本地推理，低延遲

·  數據無需上傳云端，保護隱私

·  節能省錢

所以很多企業、研究機構都在把AI“搬回本地”。

報告中的亮點 ：邊緣AI的五大未來趨勢

報告第五章中預測了五點未來的發展趨勢，其中提到的人形機器人與類腦計算更是當下科技發展的大熱點，報告中分別指出：

1.聯邦學習FL（Federal Learning）：邊緣智能去中心化

未來五年，FL將預期大幅促進模型可適應性和跨行業交流，全球LoT網絡將不再依賴中心化訓練；到2030年，FL將帶來近3億美元的市場價值，年復合增長率（CAGR）預計為12.7%。

報告同時提出多原型聯邦學習（Multi-prototype FL），該模式允許每個環境保留最適合自己需求的模型，同時保留全球層面的通用洞察。

以醫院場景舉例：使用Multi-prototype FL可以讓系統生成不同版本的模型，以適配不同人群（如老年患者，兒童患者等）不同的需求。

2.邊緣量子計算與量子神經網絡（QNN）

量子計算正在成為推動人工智能和邊緣計算發展的下一代核心技術。借助量子神經網絡（Quantum Neural Networks，QNNs），AI系統將在邊緣設備上變得更聰明、更高效；

未來，隨著量子計算硬件不斷的小型化，有望將量子能力引入邊緣設備，讓“邊緣+量子+AI”的融合走進現實。這不僅提升了本地智能大模型的處理能力，還兼顧隱私、安全和能耗控制。

3.自主人形機器人的邊緣AI

即讓機器人具備實時環境感知與決策能力，無需依賴云端。

通過去除不可控的網絡鏈路和法務風險，技術層面上采取蒸餾，流水線編譯（落地方案參考NVIDIA Jetson Orin Nano?Super）等一系列措施實現毫秒級決策。

4.AI驅動的AR/VR

報告強調，AI驅動的AR/VR將推動設備向更輕量化、本地智能化的方向發展，使其在工業培訓、遠程協作等場景中實現更自然、更高效的交互體驗。

5.類腦計算

模擬神經元行為實現低功耗，高并發AI，將成為邊緣計算未來硬件的核心之一。

報告指出，隨著神經形態計算硬件的規模從單芯片逐漸擴展到支持數十億類突觸，它正在成為支撐復雜 AI 任務（如多模態感知與自主決策）的新底座；

然而，大范圍落地仍需與傳統 GPU/CPU、FPGA 以及云端大模型形成“混合系統”——即把高并行、低功耗的脈沖神經網絡放在邊緣端處理實時事件流，把精度敏感或批量訓練任務交給經典算力，二者協同可顯著降低整體能耗與延遲。

在未來，下一代?6G 低時延網絡的發展將聯動量子協同后端，形成“Neuromorphic?+?6G?+?Quantum” 的三級協作鏈條，為無人系統、數字孿生和超低功耗物聯網終端開啟真正端到端的自學習時代。

來源：泛人類實驗室MHL