【中移智库】大模型与边缘智算融合发展白皮书

近日，中移智库联合中国通信学会边缘计算专业委员会和中国移动通信研究院发布了《大模型与边缘智算融合发展白皮书（2025年）》。该白皮书深入探讨了大模型与边缘智算融合的机遇、挑战、架构设计、关键技术以及未来发展趋势，旨在为行业提供规划设计边缘智算相关技术、产品和解决方案的参考与指引。报告中不仅分析了当前大模型在云端和边缘部署面临的挑战，还提出了软硬件协同、模型构建、云边协同等关键技术的发展路径，以及在智能制造、智慧电网、工业领域和医疗健康等多个领域的应用场景，是一份对行业未来发展具有重要指导意义的研究报告。

大模型与边缘智算融合发展正成为推动各行业数字化转型的关键力量。这种融合不仅能够提升系统的实时响应能力，降低延迟，还能增强数据隐私保护，同时实现成本效益的显著提升。在智能制造、智慧电网、工业领域和医疗健康等多个领域，大模型与边缘智算的结合正在催生一系列创新应用，为行业带来深刻的变革。

在智能制造领域，大模型与边缘智算的融合正在改变传统的工业质检、生产调度优化和工控优化等环节。通过在边缘侧部署视觉AI系统，生产线上的缺陷能够被实时捕捉，实现100%自动检测和即时反馈，减少了人为质检的人力投入和误差率。此外，边缘智算还能实时感知产线各环节的状态数据，通过大模型的推理即时生成最优的调度方案，提升了产能利用和准时交付。这些应用不仅提高了生产效率，还增强了工厂运营的高效性和有序性。

智慧电网领域，大模型与边缘智算的融合展现了巨大应用价值。在电力设备监测与故障检测方面，边缘智算实现对输电线路和变电站设备的实时巡检，及时发现故障征兆，避免故障扩大化，保障电力系统安全。预测性维护方面，大模型融合多源传感器数据，对设备健康状态进行评估并预测潜在故障，提前获知关键设备的退化趋势，合理安排检修，减少突发故障导致的停电。电网运行优化与新能源接入方面，云边协同的大模型实时平衡供需并提高能源利用效率，更好地消纳光伏、风电等分布式能源，实现源荷动态平衡，降低弃风弃光率。

在工业领域，大模型与边缘智算的融合应用正在扩展深化，涵盖生产制造、安全管理、设备运维等诸多方面。设备巡检和知识管理领域，大模型赋能下的边缘智算可以极大提升运检工作的效率和准确性。工业企业的设备巡检和运维往往需要查阅大量技术手册和历史记录，传统方式下信息检索和归纳耗时费力。通过在边缘部署具备自然语言理解能力的工业大模型，可对现场采集的运检数据和文本记录进行智能分类和解析，提升对异常情况的处理速度。

医疗健康领域，大模型与边缘计算的融合应用既蕴含巨大潜力，又满足了数据隐私和实时服务的特殊要求。医疗场景下大量敏感数据，如电子病历、影像资料等需要在本地处理分析，以降低延迟并保护患者隐私。通过云边协同，医院可以利用云端大模型提供深度诊断能力，同时在本地边缘部署小模型实现即时推理与隐私防护，打造高效安全的智能医疗体系。

随着大模型能力的持续增强与边缘算力的不断提升，云-边-端一体化协同将成为主流架构模式。这种架构将有效实现模型能力的按需下沉，既保障用户体验，又在算力、能耗与成本之间取得平衡。未来，大模型与边缘智算的融合还将与软硬件协同优化及绿色低碳发展相结合，实现绿色、高效、可持续运行。

这篇文章的灵感来自于《大模型与边缘智算融合发展白皮书（2025年）》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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