近日，由中移智库、中国通信学会边缘计算专业委员会等权威机构联合发布的《大模型与边缘智算融合发展白皮书（2025年）》引发行业广泛关注。该报告系统梳理了大模型与边缘智算融合发展的政策背景、技术架构、应用场景及未来趋势，为产业界提供了重要参考。
政策层面，我国持续推动人工智能、数字经济与算力基础设施的协同发展，出台了一系列支持性政策，旨在加速技术成果向实体经济转化。然而，当前大模型过度依赖云端训练与推理的模式，暴露出模型专业化不足、响应延迟高、数据安全隐患及运营成本攀升等问题。在此背景下，推动大模型向边缘端下沉，实现与边缘智算的深度融合，已成为行业发展的必然选择。
从技术机遇来看，全球大模型技术持续取得突破，边缘智算与大模型的协同效应日益显著。谷歌、苹果、百度、华为等科技巨头已率先开展相关实践，云边协同模式逐渐成为AI应用部署的主流。这种融合不仅能显著提升系统的实时响应能力，降低运营成本，还能增强数据安全与隐私保护，推动AI系统实现持续自我优化。
但融合之路并非坦途。报告指出，当前面临四大核心挑战：一是训练数据的协同管理难题，二是异构环境下算法的自适应问题，三是大模型与边缘小模型的协同效率，四是模型敏捷交付的技术瓶颈。这些挑战对技术架构与关键能力提出了更高要求。
在技术架构层面，融合体系采用分层设计：中心云负责大规模数据存储与复杂模型训练，边缘云承担部分计算负载与推理服务，端侧节点则专注于数据采集与本地化推理。边缘智算平台通过多层级协同，配合横向安全与运维管理机制，确保系统高效运行。关键技术涵盖软硬件一体协同、边缘基础设施管理、跨异构适配、边缘模型构建、模型云边协同、模型压缩与优化、联邦大模型训练及敏捷交付等，为融合发展提供了坚实的技术支撑。
应用场景方面，融合技术已在多个行业落地生根。在智能制造领域，工业质检与生产调度优化效率显著提升；智慧电网中，设备监测与预测性维护能力得到增强；工业巡检与故障处理更加精准高效；医疗健康行业则通过病历处理与智能问答系统，优化了诊疗流程。这些实践充分证明了融合技术对行业效率与安全性的双重提升作用。
展望未来，云-边-端一体化协同架构将成为主流，大模型的多模态与跨领域融合能力将进一步凸显。同时，模型轻量化与高效部署的标准化进程将加速推进，融合技术还将与软硬件协同优化、绿色低碳发展等趋势深度结合。报告呼吁行业各方共同推动技术标准制定，加强软硬件协同创新，为全球数字化转型贡献力量。
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