📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本白皮书定义了 AI Edge 作为一种面向智能应用的综合移动信息服务基础设施，旨在实现数据技术、运营技术、信息技术与通信技术（DOICT）的深度融合。文档系统阐述了 AI Edge 在 6G 愿景下的技术内涵，提出了“通感智算控”一体化的核心能力，并详细探讨了从底层芯片算力底座到上层应用场景的全栈技术路线。
行业主线：
- 通感智算控融合：推动通信网络从单一连接向感知、智能、计算、控制一体化升级，实现从“被动响应”向“主动预测”的服务范式转变。
- 双向 AI 赋能：涵盖“AI for Edge”（利用 AI 优化网络性能、资源调度与运维）与“AI over Edge”（利用网络资源在边缘侧部署 AI 服务以支持具身智能）。
- 云边端协同：构建大中小模型协同范式，通过分布式异构算力共享和 Agent 架构，实现低时延、高可靠的泛在智能。
关键变化与分歧：
- 算力架构变革：由集中式云端计算转向分布式边缘算力，强调异构算力（CPU/GPU/NPU/FPGA）的池化与共享，并积极引入 RISC-V 等开源指令集以增强可扩展性。
- 交互范式升级：基于 Agentic AI 技术，将用户意图直接映射为网络能力，打破传统的固定协议交互。
受益方向与风险：
- 受益方向：工业机器人与智能制造、低空经济（无人机监管）、具身智能训练、智能驾驶与车路协同、XR 沉浸式体验及智慧能源。
- 核心风险：硬件异构性导致的生态碎片化、极端工业场景下的极致性能保障压力、以及边缘环境下物理暴露带来的数据安全与隐私威胁。