一直以來，邊緣計算應用場景的多樣性與碎片化，為邊緣AI部署帶來了巨大的挑戰。在數字化轉型加速推進的當下，行業碎片化問題日益凸顯。

近日，視覺物聯在《2025邊緣計算市場調研報告》企業走訪中發現，大模型與邊緣計算的深度融合，為破解這一困局提供了新的思路與可能，有望成為推動行業變革的關鍵力量。

一方面，大模型強大的算法普適性與邊緣計算的本地化優勢相結合，能夠有效應對行業碎片化場景。

例如在智能交通領域，道路上分布著大量的攝像頭、傳感器等設備，這些設備產生的數據具有實時性強、碎片化的特點。通過在邊緣側部署大模型，能夠直接對這些設備采集的數據進行分析處理，實時識別交通流量、車輛違規行為等，無需將數據全部傳輸到云端，既提高了數據處理效率，又降低了網絡傳輸成本。

另一方面，大模型訓練的準確度和速度與邊緣計算的協同，進一步增強了對碎片化需求的響應能力。

在工業制造場景中，工廠內分布著眾多不同類型的生產線和設備，產生的數據復雜多樣。利用邊緣計算節點收集這些數據，并借助大模型快速準確的訓練能力，能夠針對每條生產線、每臺設備的特定需求，快速訓練出適配的模型，實現設備故障預測、生產流程優化等功能。

這種結合方式，不僅改變了以往針對單個設備或生產線進行定制化開發的模式，而且通過大模型與邊緣計算的組合，以更高效、統一的方式滿足多樣化的生產需求。

對于上游企業而言，大模型與邊緣計算的融合，顯著降低了運營成本并提升了管理效率。

企業無需為每個分散的業務場景和設備，單獨搭建復雜的數據處理中心和開發定制化模型，借助邊緣計算節點和通用大模型，就能實現對不同區域、不同類型業務的集中管理和優化。

例如零售行業，連鎖門店分布廣泛，各門店的銷售數據和庫存數據碎片化嚴重。通過在門店部署邊緣計算設備，結合大模型進行數據分析，企業可以實時掌握各門店的經營狀況，實現精準的庫存管理和商品調配，有效降低運營成本。

從下游用戶角度來看，大模型與邊緣計算的應用極大縮短了響應速度、提高了使用效率。

在智能家居領域，用戶家中各類智能設備眾多，且使用場景豐富。當用戶發出指令時，邊緣計算設備結合大模型能夠快速理解用戶需求，并協調家中的智能設備做出響應，無需將指令傳輸到云端再返回，實現了即時響應，為用戶帶來更加流暢、便捷的使用體驗。

然而，大模型與邊緣計算在破解行業碎片化問題的進程中，也面臨著諸多挑戰。

邊緣計算設備的計算資源和存儲能力相對有限，如何在資源受限的情況下，保障大模型的高效運行；數據在邊緣側處理過程中的安全與隱私保護問題，以及兩者融合過程中的技術標準統一問題等，都亟待解決。

但隨著技術的不斷發展和創新，大模型與邊緣計算必將深度融合，成為破解行業碎片化困局、推動行業向高效化、智能化發展的強大引擎。

視覺物聯聯合AIoT星圖研究院已經啟動《2025邊緣計算市場調研報告》，將從技術發展與落地應用等方面展開深度調研，揭示行業基本面，洞察競爭格局，為企業戰略制定、投資決策、市場拓展等提供結構化的參考依據。

我們擬將調研更多深耕邊緣計算領域發展方向的企業，并從中總結行業發展現狀以及未來發展趨勢，供其他企業參考，歡迎企業踴躍報名參加。

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