近日，AI Edge联盟发布了一份重量级白皮书——《AI Edge需求、愿景与潜在关键技术白皮书》，为6G时代通感智算控融合的边缘网络发展描绘了清晰蓝图。该白皮书系统梳理了AI Edge的发展背景、技术内涵、应用价值及核心技术方向，成为推动产业创新的重要参考。
白皮书指出，DOICT（数字、运营、信息、通信和技术）融合已成为产业与技术发展的必然趋势。智能化协同、边缘融合增强、统一标准与开源生态构建成为核心发展方向。全球6G研发正聚焦通信与AI的深度融合，ITU-R提出的“通智融合”愿景已获得产业界与学术界的广泛响应。在AI赋能通信、通感算融合等领域，相关技术突破层出不穷。AI Edge作为DOICT超融合的重要载体，正是在这一背景下应运而生。其核心驱动力来自两方面：一是人工智能对分布式算力的迫切需求，二是自动驾驶、智能制造等新兴业务对低时延、高可靠网络的严苛要求。
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。它基于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与自治三大功能。其共享化、可扩展、层级化的特征，使DOICT能力得以互通，算力随网络规模递增，网络服务从被动响应转向主动预测。通过革新网络技术、拓展边缘概念等创新理念，AI Edge正在重构移动通信网络的发展范式。
白皮书详细梳理了AI Edge的九大典型应用场景，包括工业机器人与智能制造、智慧能源与电网调度、低空无人机通信与监管等。在这些场景中，AI Edge通过“通感智算控”一体化能力，构建了感知-决策-执行的闭环体系。例如，在工业场景中，设备响应时延被压缩至毫秒级；在电网领域，新能源消纳率显著提升。更值得关注的是，AI Edge催生了“能力即服务”的新商业模式，推动产业链从一次性交易向共生增值转型。据预测，到2030年，智能制造等三大领域的相关市场规模将突破5000亿美元。
在技术方向与挑战方面，白皮书明确了五大核心领域：系统架构、AI for Edge、AI over Edge、芯片与算力底座、系统平台与测试。系统架构采用分布式节点、超级边缘节点、核心节点及智能编排与管理的四层设计，遵循边缘自智、分层部署、全域协同的理念。AI for Edge聚焦用AI赋能边缘网络优化，解决信道表征、资源调度等关键问题。AI over Edge则致力于实现AI服务边缘就近部署，涵盖多模态感知融合、模型轻量化、云边端大中小模型协同等技术。芯片与算力底座强调通感智算控融合的架构创新，打造全域异构算力调度引擎与开放生态。同时，建立从硬件到应用层的全栈测试体系，验证AI Edge的性能、安全与稳定性。
白皮书最后强调，AI Edge如同算力网的“毛细血管”，能够实现边缘分布式算力的随取随用。然而，其发展仍面临异构算力兼容、新型网络架构设计、数据安全与隐私保护等挑战。随着这些难题的逐步攻克，AI Edge将构建开放包容的移动信息网络生态，加速千行百业智能应用的落地。
