当通信网络从“数据管道”进化为“感知-推理-执行”的智能闭环，AI Edge正成为6G时代的关键基础设施。鹏城实验室牵头、50余位国内外专家学者共同撰写的这份白皮书，首次系统定义了AI Edge——面向智能应用的综合移动信息服务基础设施，通过通感智算控一体化能力，在工业机器人、智慧能源、低空无人机、具身机器人训练场等十大场景中释放变革性价值。从系统架构到AI for Edge/AI over Edge双轨技术，从芯片算力底座到全栈测试体系，这份报告为边缘智能网络绘制了完整的技术蓝图。
AI Edge的定义与核心特征
三大关键特征
AI Edge是面向智能应用的综合移动信息服务基础设施，基于开放性可编程统一算力构架，同时实现移动边缘信息服务、网络功能虚拟化、网络内生AI与自治三大功能。其关键特征为：共享化——兼容CPU、GPU、NPU、FPGA、SoC等异构算力，通过虚拟化与池化技术整合为统一算力资源池；可扩展——横向跨域整合相邻基站算力，纵向贯通云边端异构算力；层级化——基于信道基础模型，通过Agentic AI技术实现毫秒级到秒级的分层次网络自主管控。
十大典型应用场景
工业制造、能源、农业与低空经济
AI Edge将工业机器人感知精度提升至亚毫米级，响应延迟从200-300ms缩短至50ms以内，生产效率提升30%-50%。智慧能源中新能源发电预测精度达90%，弃风弃光率降低15个百分点。智慧农业水资源利用率提升40%，亩产增加10%-15%。低空无人机实现每平方公里500架高密度协同管控，冲突预警准确率99%。
双轨技术体系
AI for Edge与AI over Edge
AI for Edge将AI嵌入边缘环境，实现动态实时建模、非线性补偿、网络状态预测与主动运维。关键技术包括模型剪枝、量化、知识蒸馏等轻量化手段，以及大小模型协同范式。AI over Edge实现AI服务边缘侧就近部署，涵盖多模态感知融合、云边端大中小模型协同（切分推理、切分学习、分布式投机采样）、AI Agent技术与数据安全隐私保护（同态加密、差分隐私、可信执行环境、区块链）。
芯片架构与系统平台
AURA融合计算架构
AI Edge芯片采用标量-向量-矩阵三维计算融合机制，通过领域专用架构实现计算资源多维协同。AURA架构包含Venus编程语言、Zoozeo编译器与基础算子库——Venus支持通信与AI任务统一化描述，Zoozeo突破RISC-V向量扩展静态限制，可减少FFT等通信任务动态指令数至少10倍，仅增加5.2%芯片面积。Echo平台提供从功能仿真到原型落地的全生命周期工具链。
AI Edge是从“连接为本”到“通感智算控一体化”的根本性范式跃迁，将从实验室走向千行百业，成为6G时代数字经济的核心基础设施。
