赵何娟：端侧AI，将重构产业智能化的技术底座

3月4日，世界互联网大会国际组织在 MWC 2025（世界移动通信大会）上，主办了一场以”打造融合、普惠、绿色的AI算力新生态”为主题的“AI算力发展"论坛。MWC为世界上最大也最具影响力的科技展会之一，每年在西班牙巴塞罗那举办。

中国国家互联网信息办公室副主任杨建文出席论坛并致辞。

杨建文提出，随着全面智能化时代到来，人工智能技术深刻影响着社会生产生活，为各行各业带来广阔的发展机遇，成为引领新一代产业变革的核心力量。要着力强化协同创新、稳步推动优化布局、大力投资网络设施、持续丰富应用场景、深化绿色技术应用，以打造高效优质、安全稳定普惠易用、互利共赢且清洁低碳的人工智能算力。

同时，国际电信联盟前秘书长赵厚麟，全球移动通信系统协会大中华区总裁斯寒，中兴通讯股份有限公司董事长李自学，中国移动通信集团有限公司副总经理张冬，联想集团执行副总裁刘军，格鲁吉亚发展基金会董事会主席贝西克·布贾尼什维利，科大讯飞联合创始人江涛，中欧数字协会主席鲁乙己，钛媒体集团创始人赵何娟在论坛上发言。

“我们正处在第四次工业革命的关键时刻。根据最新数据，全球端侧AI设备市场规模已超过600亿美元，年复合增长率（CAGR）达到22%，远超基于云的AI服务的增长率。其中，中国占据了超过35%的市场份额，预计到2030年将超过1500亿美元。”

赵何娟表示，这一趋势标志着AI正从云端计算向实时端侧处理迁移。根据Gartner的预测，到2025年，75%的企业数据将在端侧处理，这意味着我们正在经历云端“中心化智能”向端侧“分布式智能”的历史性跨越。

然而，要真正实现这一变革，端侧AI必须解决三大关键挑战。

首先，AI模型轻量化至关重要。斯坦福大学的AI指数报告显示，模型参数每年增长230%。然而，端侧AI需要轻量化的解决方案，以适配端侧部署。其次，端侧AI必须具备持续进化能力，基于现实世界的数据不断改进，以保持其性能和适应性。最后，端侧AI需要实现产业场景的深度渗透，在不同行业中进行精准适配，从而提高本地环节的工作效率。

此外，为推动端侧AI的赋能，赵何娟也提出了三大支撑体系。首先，需要建立“数据飞轮”生态，以实现数据的高效利用和循环增值。其次，推动AI与5G及物联网的深度融合，将为端侧AI提供更强大的技术支持。最后，形成开放协作的产业共同体，将促进各方资源的整合与协同创新。

值得注意的是，在这场巨大的历史性变革中，赵何娟认为中国在端侧AI领域有着自己的独特优势，将占据强有力的地位：全球37%的端侧AI专利来自中国；智慧城市端侧AI设备的部署率超过60%；45%的端侧AI应用在工业质检场景中。到2025年，中国的边缘计算市场预计将达到2000亿元。

以下是赵何娟的演讲全文，由钛媒体App编译：

尊敬的各位领导、行业专家、女士们、先生们：大家上午好！

我是赵何娟，钛媒体集团的创始人兼CEO。非常荣幸能够参加MWC的AI算力发展论坛。

作为一名长期从事AI应用研究、分析和创业的人士，我想分享一些关于端侧AI模型如何重塑产业智能化的观察。本次演讲将分为三个部分：端侧AI的崛起、端侧AI的关键挑战以及中国在端侧AI领域的独特优势。

首先，关于端侧AI的崛起。

当前，全球正在经历第四次工业革命的关键转折点。据最新数据显示，全球端侧AI设备市场规模突破600亿美元，年复合增长率达22%，远超云端AI服务增速。其中，中国占比超35%，预计2030年突破1500亿美元。

这标志着AI正从云端计算向实时端侧处理迁移。据Gartner预测，到2025年，75%的企业级数据将在边缘产生，这意味着我们正在经历云端“中心化智能”向端侧“分布式智能”的历史性跨越。

其次，端侧AI的关键挑战是什么？要完全实现这一转变，必须解决三大挑战：

1、AI模型轻量化，适配端侧部署

AI模型的参数量正在指数级增长——斯坦福AI指数报告显示，主流模型参数每年增长230%，但端侧AI需要轻量化突破。

例如：卡内基梅隆大学开发了一款盲人导航戒指，将环境识别模型压缩至仅52KB；荷兰初创公司Epitel创建了一个癫痫预警系统，大小仅为0.5MB，提供90秒的早期预警，同时将误报率降低了40%。

这些案例证明，小型化AI模型同样可以在实际应用中发挥强大作用。

2、AI的持续进化能力

AI模型需要能够不断学习和优化，以适应实际应用场景。

谷歌的DeepMind实验室推出了一款新的AI诊断系统“Med-PaLM Oncology”，可以在3秒内识别出13种癌症的早期迹象。该系统的临床验证准确率达到96.7%，超过了人类医生。

这印证了IDC提出的“边缘智能进化定律”——当端侧设备具备持续学习能力，其性能可以指数级提升。

3、产业场景的深度渗透

端侧AI正在推动制造业、农业等行业的变革。

在特斯拉的上海工厂，端侧AI视觉系统将误报率降低至0.5%，检测准确率提高至99.98%，效率提升了5倍；在山东寿光，搭载端侧AI的农业无人机将害虫检测准确率提高了40%，农药使用量减少了35%。

Gartner预测，到2025年，制造业中本地环节的效率将提高20%-50%。

然而，要让端侧AI真正赋能产业，我们需要构建三大支撑体系：

1、建立“数据飞轮”生态

IDC预测，全球每天产生14.849亿TB的端侧数据，但只有不到15%被利用。

例如：最新的AI智能手机将本地数据处理速度提高了6倍，延迟降低至8毫秒；智能挖掘机通过端侧决策将能耗降低了22%。

2、AI-5G-IoT的融合

根据波士顿咨询公司的研究，AI+5G+物联网的融合正在催生新的生产力。

在青岛港，5G+端侧AI系统使集装箱调度效率提高40%；在蚂蚁集团，区块链+端侧AI使跨境支付处理时间从小时级缩短至秒级。

3、构建开放协作的产业共同体

目前，全球已有超过200个端侧AI开源项目，其中中国企业贡献占比22%。Linux基金会2024边缘计算白皮书指出，开放协作可降低端侧AI部署成本60%。

最后，我想谈谈中国在端侧AI领域的独特优势。

中国在全球端侧AI革命中占据着强有力的地位：全球37%的端侧AI专利来自中国；智慧城市端侧AI设备的部署率超过60%；45%的端侧AI应用在工业质检场景中；到2025年，中国的边缘计算市场预计将达到2000亿元人民币。

我们要充分看到端侧AI的未来和机会。已有多家机构的综合预测：到2026年，50%的企业端侧AI系统将采用动态任务分配策略。到2027年，90%的端侧AI设备将支持多模态交互。到2030年，30%的工业端侧设备将具备自学习能力。端侧AI将每年推动全球GDP增长0.3-0.8个百分点。

这不仅是技术的演进，更是人类社会向智能化迈进的关键一步。

最后，我想用钛媒体长期跟踪的一家智能制造工厂的案例来总结今天的观点。在引入端侧AI后，该工厂287个生产环节实现智能化，人均产值提升4.6倍；产品不良率降至百万分之三。这印证了今天演讲的核心观点——当AI算力深入产业一线，我们迎来的不仅是效率革命，更是人类生产力的维度升级。

让我们共同努力，携手推动这场静默而深远的智能革命。谢谢大家！（本文首发钛媒体APP，作者 | 饶翔宇 编辑 | 钟毅）