近日，由中移智庫、中國通信學會邊緣計算專業委員會等權威機構聯合發布的《大模型與邊緣智算融合發展白皮書（2025年）》引發行業廣泛關注。該報告系統梳理了大模型與邊緣智算融合發展的政策背景、技術架構、應用場景及未來趨勢，為產業界提供了重要參考。

政策層面，我國持續推動人工智能、數字經濟與算力基礎設施的協同發展，出臺了一系列支持性政策，旨在加速技術成果向實體經濟轉化。然而，當前大模型過度依賴云端訓練與推理的模式，暴露出模型專業化不足、響應延遲高、數據安全隱患及運營成本攀升等問題。在此背景下，推動大模型向邊緣端下沉，實現與邊緣智算的深度融合，已成為行業發展的必然選擇。

從技術機遇來看，全球大模型技術持續取得突破，邊緣智算與大模型的協同效應日益顯著。谷歌、蘋果、百度、華為等科技巨頭已率先開展相關實踐，云邊協同模式逐漸成為AI應用部署的主流。這種融合不僅能顯著提升系統的實時響應能力，降低運營成本，還能增強數據安全與隱私保護，推動AI系統實現持續自我優化。

但融合之路并非坦途。報告指出，當前面臨四大核心挑戰：一是訓練數據的協同管理難題，二是異構環境下算法的自適應問題，三是大模型與邊緣小模型的協同效率，四是模型敏捷交付的技術瓶頸。這些挑戰對技術架構與關鍵能力提出了更高要求。

在技術架構層面，融合體系采用分層設計：中心云負責大規模數據存儲與復雜模型訓練，邊緣云承擔部分計算負載與推理服務，端側節點則專注于數據采集與本地化推理。邊緣智算平臺通過多層級協同，配合橫向安全與運維管理機制，確保系統高效運行。關鍵技術涵蓋軟硬件一體協同、邊緣基礎設施管理、跨異構適配、邊緣模型構建、模型云邊協同、模型壓縮與優化、聯邦大模型訓練及敏捷交付等，為融合發展提供了堅實的技術支撐。

應用場景方面，融合技術已在多個行業落地生根。在智能制造領域，工業質檢與生產調度優化效率顯著提升；智慧電網中，設備監測與預測性維護能力得到增強；工業巡檢與故障處理更加精準高效；醫療健康行業則通過病歷處理與智能問答系統，優化了診療流程。這些實踐充分證明了融合技術對行業效率與安全性的雙重提升作用。

展望未來，云-邊-端一體化協同架構將成為主流，大模型的多模態與跨領域融合能力將進一步凸顯。同時，模型輕量化與高效部署的標準化進程將加速推進，融合技術還將與軟硬件協同優化、綠色低碳發展等趨勢深度結合。報告呼吁行業各方共同推動技術標準制定，加強軟硬件協同創新，為全球數字化轉型貢獻力量。