“我們正處在第四次工業(yè)革命的關鍵時刻。根據最新數(shù)據，全球端側AI設備市場規(guī)模已超過600億美元，年復合增長率（CAGR）達到22%，遠超基于云的AI服務的增長率。其中，中國占據了超過35%的市場份額，預計到2030年將超過1500億美元。”
趙何娟表示，這一趨勢標志著AI正從云端計算向實時端側處理遷移。根據Gartner的預測，到2025年，75%的企業(yè)數(shù)據將在端側處理，這意味著我們正在經歷云端“中心化智能”向端側“分布式智能”的歷史性跨越。
然而，要真正實現(xiàn)這一變革，端側AI必須解決三大關鍵挑戰(zhàn)。
首先，AI模型輕量化至關重要。斯坦福大學的AI指數(shù)報告顯示，模型參數(shù)每年增長230%。然而，端側AI需要輕量化的解決方案，以適配端側部署。其次，端側AI必須具備持續(xù)進化能力，基于現(xiàn)實世界的數(shù)據不斷改進，以保持其性能和適應性。最后，端側AI需要實現(xiàn)產業(yè)場景的深度滲透，在不同行業(yè)中進行精準適配，從而提高本地環(huán)節(jié)的工作效率。
此外，為推動端側AI的賦能，趙何娟也提出了三大支撐體系。首先，需要建立“數(shù)據飛輪”生態(tài)，以實現(xiàn)數(shù)據的高效利用和循環(huán)增值。其次，推動AI與5G及物聯(lián)網的深度融合，將為端側AI提供更強大的技術支持。最后，形成開放協(xié)作的產業(yè)共同體，將促進各方資源的整合與協(xié)同創(chuàng)新。
值得注意的是，在這場巨大的歷史性變革中，趙何娟認為中國在端側AI領域有著自己的獨特優(yōu)勢，將占據強有力的地位：全球37%的端側AI專利來自中國；智慧城市端側AI設備的部署率超過60%；45%的端側AI應用在工業(yè)質檢場景中。到2025年，中國的邊緣計算市場預計將達到2000億元。
尊敬的各位領導、行業(yè)專家、女士們、先生們：大家上午好！
我是趙何娟，鈦媒體集團的創(chuàng)始人兼CEO。非常榮幸能夠參加MWC的AI算力發(fā)展論壇。
作為一名長期從事AI應用研究、分析和創(chuàng)業(yè)的人士，我想分享一些關于端側AI模型如何重塑產業(yè)智能化的觀察。本次演講將分為三個部分：端側AI的崛起、端側AI的關鍵挑戰(zhàn)以及中國在端側AI領域的獨特優(yōu)勢。
首先，關于端側AI的崛起。
當前，全球正在經歷第四次工業(yè)革命的關鍵轉折點。據最新數(shù)據顯示，全球端側AI設備市場規(guī)模突破600億美元，年復合增長率達22%，遠超云端AI服務增速。其中，中國占比超35%，預計2030年突破1500億美元。
這標志著AI正從云端計算向實時端側處理遷移。據Gartner預測，到2025年，75%的企業(yè)級數(shù)據將在邊緣產生，這意味著我們正在經歷云端“中心化智能”向端側“分布式智能”的歷史性跨越。
其次，端側AI的關鍵挑戰(zhàn)是什么？要完全實現(xiàn)這一轉變，必須解決三大挑戰(zhàn)：
1、AI模型輕量化，適配端側部署
AI模型的參數(shù)量正在指數(shù)級增長——斯坦福AI指數(shù)報告顯示，主流模型參數(shù)每年增長230%，但端側AI需要輕量化突破。
例如：卡內基梅隆大學開發(fā)了一款盲人導航戒指，將環(huán)境識別模型壓縮至僅52KB；荷蘭初創(chuàng)公司Epitel創(chuàng)建了一個癲癇預警系統(tǒng)，大小僅為0.5MB，提供90秒的早期預警，同時將誤報率降低了40%。
這些案例證明，小型化AI模型同樣可以在實際應用中發(fā)揮強大作用。
2、AI的持續(xù)進化能力
AI模型需要能夠不斷學習和優(yōu)化，以適應實際應用場景。
谷歌的DeepMind實驗室推出了一款新的AI診斷系統(tǒng)“Med-PaLM Oncology”，可以在3秒內識別出13種癌癥的早期跡象。該系統(tǒng)的臨床驗證準確率達到96.7%，超過了人類醫(yī)生。
這印證了IDC提出的“邊緣智能進化定律”——當端側設備具備持續(xù)學習能力，其性能可以指數(shù)級提升。
3、產業(yè)場景的深度滲透
端側AI正在推動制造業(yè)、農業(yè)等行業(yè)的變革。
在特斯拉的上海工廠，端側AI視覺系統(tǒng)將誤報率降低至0.5%，檢測準確率提高至99.98%，效率提升了5倍；在山東壽光，搭載端側AI的農業(yè)無人機將害蟲檢測準確率提高了40%，農藥使用量減少了35%。
Gartner預測，到2025年，制造業(yè)中本地環(huán)節(jié)的效率將提高20%-50%。
然而，要讓端側AI真正賦能產業(yè)，我們需要構建三大支撐體系：
1、建立“數(shù)據飛輪”生態(tài)
IDC預測，全球每天產生14.849億TB的端側數(shù)據，但只有不到15%被利用。
例如：最新的AI智能手機將本地數(shù)據處理速度提高了6倍，延遲降低至8毫秒；智能挖掘機通過端側決策將能耗降低了22%。
2、AI-5G-IoT的融合
根據波士頓咨詢公司的研究，AI+5G+物聯(lián)網的融合正在催生新的生產力。
在青島港，5G+端側AI系統(tǒng)使集裝箱調度效率提高40%；在螞蟻集團，區(qū)塊鏈+端側AI使跨境支付處理時間從小時級縮短至秒級。
3、構建開放協(xié)作的產業(yè)共同體
目前，全球已有超過200個端側AI開源項目，其中中國企業(yè)貢獻占比22%。Linux基金會2024邊緣計算白皮書指出，開放協(xié)作可降低端側AI部署成本60%。
最后，我想談談中國在端側AI領域的獨特優(yōu)勢。
中國在全球端側AI革命中占據著強有力的地位：全球37%的端側AI專利來自中國；智慧城市端側AI設備的部署率超過60%；45%的端側AI應用在工業(yè)質檢場景中；到2025年，中國的邊緣計算市場預計將達到2000億元人民幣。
我們要充分看到端側AI的未來和機會。已有多家機構的綜合預測：到2026年，50%的企業(yè)端側AI系統(tǒng)將采用動態(tài)任務分配策略。到2027年，90%的端側AI設備將支持多模態(tài)交互。到2030年，30%的工業(yè)端側設備將具備自學習能力。端側AI將每年推動全球GDP增長0.3-0.8個百分點。
這不僅是技術的演進，更是人類社會向智能化邁進的關鍵一步。
最后，我想用鈦媒體長期跟蹤的一家智能制造工廠的案例來總結今天的觀點。在引入端側AI后，該工廠287個生產環(huán)節(jié)實現(xiàn)智能化，人均產值提升4.6倍；產品不良率降至百萬分之三。這印證了今天演講的核心觀點——當AI算力深入產業(yè)一線，我們迎來的不僅是效率革命，更是人類生產力的維度升級。
讓我們共同努力，攜手推動這場靜默而深遠的智能革命。謝謝大家！（本文首發(fā)鈦媒體APP，作者 | 饒翔宇 編輯 | 鐘毅）
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手機不再是手機是智能體，這種說法跟一樣：手機不是手機是VR
建立“數(shù)據飛輪”生態(tài)，這想法不錯，能助力端側AI數(shù)據利用。
論壇上這么多關于端側AI的討論，可見其重要性。
全球端側AI設備市場規(guī)模超600億，中國占比高，發(fā)展勢頭太猛了！
這端側AI未來發(fā)展，真是充滿無限可能，值得關注
工業(yè)質檢場景有45%端側AI應用，行業(yè)前景廣闊。
AI與5G、物聯(lián)網融合，感覺能給端側AI帶來新機遇。
端側AI面臨模型輕量化等挑戰(zhàn)，得想辦法突破，不然影響發(fā)展。
中國在端側AI有獨特優(yōu)勢，專利多，應用場景也多。
楊建文副主任提的強化協(xié)同等措施，對AI算力發(fā)展太關鍵了。