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资讯频道近年来，大模型在图片、音视频等多模态领域的表现展露出了巨大潜能，算力、数据处理与存储需求也呈现指数级暴增，让智能计算体系的结构发生了根本性变化，边缘计算是伴随物联网设备大量出现而诞生的技术领域，其能否有效解决计算结构变化所导致的问题成为业界关注的焦点。近期，特斯联首席科学家杨旸博士，特斯联高级副总裁刘斌博士接受采访，共同探讨边缘侧在大模型时代下的发展趋势。
特斯联首席科学家杨旸博士
特斯联首席科学家杨旸博士在接受采访时表示：“通信网络有越来越多的数据无法上传，很多重要的数据也被无效信息研磨，网络阻塞也导致了越来越长的服务时延以及安全性隐患，因此，需要在本地加一层边缘计算的节点，保证边缘有智慧的单元，而无需所有数据都传到云上处理。”他指出，当前边缘计算的需求十分旺盛，行业面临的情况是用户数量有限，但传感器数量无限。因此，如何将这些海量数据在本地进行处理，成为了一个亟待解决的问题。
特斯联高级副总裁刘斌博士也进一步解释：“通信行业和计算行业融合的时候会遇到各种各样实际的问题，针对这些问题我们可以分析、建模，做一些共性的研究，并进行结合产业的微调，为终端用户创造价值。”他强调了边缘计算在解决实际问题中的重要作用。
在现实场景应用中，杨旸博士表示：“我们在现实场景中遇到的问题并不能完全依赖大模型解决。因此，我们需要在边缘节点把大模型分拆，将部分大模型的能力部署到小模型或行业模型中。”他认为，这样一来，就可以在边缘节点处理本地数据驱动的模型。模型不需要很大，不需要高昂的成本来训练，只处理相对单一然而对用户非常重要的数据，这就是大模型在边缘侧的应用。
上海交通大学重庆人工智能研究院AI大模型中心副主任沈国阳博士则从另一个角度阐述了边缘智能计算在未来的发展机遇：“诸多终端设备都需要边缘智能计算来实现，比如虚拟现实设备、感知设备、可穿戴设备等等，市场中也会有愈来愈多的感知设备出现。”他认为，算力成本的下降也将加速边缘侧及端侧大模型的出现。
最后，中国科学院重庆绿色智能技术研究院副研究员陈琳博士介绍了特斯联与中科院重庆研究院合作打造边缘智能计算重庆重点实验室的机缘：“我们的合作可谓强强联合。”他表示，特斯联与中科院重庆研究院的合作聚焦于多个方向：联合的人才培养、共同解决技术“卡脖子”问题、在具身智能等方向开展联合研究、技术的产业化落地以及资本合作。
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