重新定义了智能计算的分布格局，更深 刻改变了整个产业的商业模式和价值创造方式。 端侧 AI 的崛起源于多重因素的共同推动。首先是数据隐私和安全需求的日益增长，越 来越多的企业和用户认识到，将敏感数据保留在本地处理的重要性。其次是实时性要 求的不断提升，工业控制、自动驾驶、智慧医疗等关键应用场景对毫秒级响应时间的 刚性需求，使得云端处理的网络延迟成为不可接受的瓶颈。第三是经济性考量，随着 边缘计算的兴起标志着智能计算范式的根本性转变。传统的云计算模式将所有数据上 传到云端处理，面临着越来越严峻的挑战：海量物联网设备产生的数据洪流使得网络 带宽成为瓶颈；实时控制应用无法容忍云端处理的延迟；隐私敏感数据的传输和集中 存储带来安全风险；能源消耗和碳排放成为可持续发展的制约因素。边缘计算通过将 计算、存储、网络等资源下沉到数据源附近，实现了数据的就近处理和实时响应。更 重要的是，边缘 AI 的 式解决了数据传输的成本和风险。隐私保护的模型训练服务满足合规要求，联邦学习、 差分隐私等技术保护数据隐私。模型质量与隐私级别的权衡可调。审计日志记录所有 操作。合规认证满足 GDPR 等法规要求。这种服务让敏感数据也能产生价值。边缘计 算的数据处理降低了延迟，数据在产生地附近处理，只传输处理结果。5G 网络提供高 带宽低延迟连接。边缘 AI 推理实时响应。数据过滤减少传输量。本地存储缓冲应对网 络中断