近日，AI Edge联盟发布了一份长达59页的白皮书，深入探讨了AI Edge技术的需求、愿景及其潜在关键技术。该白皮书以DOICT深度融合的产业技术背景和6G通智融合的发展趋势为基础，全面阐述了AI Edge的技术内涵、应用价值及核心技术方向，为边缘智能与通信网络的融合发展提供了系统性框架。
AI Edge被定义为面向智能应用的综合移动信息服务基础设施，依托开放性可编程统一算力架构，实现了移动边缘信息服务、网络功能虚拟化、网络内生AI与自治三大核心功能。其具备共享化、可扩展、层级化的关键特征，能够促进DOICT能力的互通与算力资源的共享，推动网络服务从被动响应向主动预测转变，从而构建泛在智能服务的新范式。
白皮书详细梳理了AI Edge在九大典型场景中的应用模式与潜在价值，包括工业机器人、智慧能源、低空无人机、智能驾驶和沉浸式XR等领域。其通感智算控一体化能力可实现感知、推理、执行的快速闭环，不仅提升了行业生产效率、降低了成本，还催生了能力即服务的商业新模式，预计将成为数字经济增长的核心驱动力。
在技术方向上，白皮书明确了AI Edge的五大核心领域。系统架构采用分布式节点、超级边缘节点和核心节点的分层架构，以实现边缘自智与全域协同。AI for Edge技术聚焦于无线信道表征、空口优化和资源调度等，通过AI赋能提升边缘网络性能。AI over Edge技术则攻克了多模态感知融合、模型轻量化、云边端大中小模型协同和AI Agent等关键技术，支撑具身智能应用的落地。
白皮书还强调了芯片与算力底座的重要性，提出打造通感智算控融合的异构架构，实现全域异构算力的智能调度与开放生态构建。同时，建立覆盖硬件到应用层的全栈测试体系，以保障系统的性能与稳定性。
白皮书指出，AI Edge如同算力网络的“毛细血管”，能够实现边缘分布式算力的随取随用，构建DOICT超融合的基础设施与垂直行业应用生态。然而，其发展仍需克服异构算力兼容、新型网络架构设计和数据安全隐私保护等挑战，以加速千行百业智能应用的落地，推动移动通信网络向通信、感知、智能、计算、控制一体化的综合信息服务体系演进。
