今年三月份，Wevolver 和 Edge AI 联合发布了一份《2025边缘AI技术报告》，我们总讲AI离不开大模型、云计算、中心服务器，但未来的主战场，可能是那些你几乎看不到的‘边缘设备’——摄像头、手表、工厂机器人、汽车......

为什么 AI 真正的战场在边缘而不是云端？  

从自动驾驶，医疗监护，到工厂质检，农场监控这些应用场景中，AI 每迟 1 毫秒就可能漏掉一次刹车、一次瑕疵或一次入侵。海量数据的传输不仅费用高，还增加了隐私泄露风险。只要场景同时要求“反应快、数据保密、网络稳定”，AI 的计算单元就必须贴着场景跑——这就是为什么真正的增长点和竞争壁垒，正在从云端下沉到“边缘”，也是2025 Edge AI Report 指出的“实时推理红线”（Real‑Time Inference Threshold）。

Wevolver与Edge AI Foundation简介  

Wevolver：https://www.wevolver.com

全球工程与硬科技知识平台，专注深度文章、报告、社区资源，为全国范围内工程师提供前沿技术咨询；在2025 年4 月被西门子旗下 Supplyframe 收购，以达到加强产业链资源整合目的。

Edge AI Foundation：

https://www.edgeaifoundation.org

前身为 tinyML Foundation 的全球非营利组织，该平台致力于打造全球化创新合作与教育共筑，通过工作组、行业合作和标准化推动生态建设，是把 AI ‘搬下云端’、进入真实场景的行业发动机。

什么是边缘AI？

简单来说，边缘AI就是把AI模型部署在设备本地，而不是放在远程云端进行处理。例如：无人驾驶的自动刹车，工厂里识别产品缺陷，未来新医疗的远程监控与预测，智慧农业的发展.....都要靠边缘AI来工作。

边缘AI能做到：

本地推理，低延迟

数据无需上传云端，保护隐私

节能省钱

所以很多企业、研究机构都在把AI“搬回本地”。

报告中的亮点 ：边缘AI的五大未来趋势

报告第五章中预测了五点未来的发展趋势，其中提到的人形机器人与类脑计算更是当下科技发展的大热点，报告中分别指出：

1.联邦学习FL（Federal Learning）：边缘智能去中心化

未来五年，FL将预期大幅促进模型可适应性和跨行业交流，全球LoT网络将不再依赖中心化训练；到2030年，FL将带来近3亿美元的市场价值，年复合增长率（CAGR）预计为12.7%。

报告同时提出多原型联邦学习（Multi-prototype FL），该模式允许每个环境保留最适合自己需求的模型，同时保留全球层面的通用洞察。

以医院场景举例：使用Multi-prototype FL可以让系统生成不同版本的模型，以适配不同人群（如老年患者，儿童患者等）不同的需求。

2.边缘量子计算与量子神经网络（QNN）

量子计算正在成为推动人工智能和边缘计算发展的下一代核心技术。借助量子神经网络（Quantum Neural Networks，QNNs），AI系统将在边缘设备上变得更聪明、更高效；

未来，随着量子计算硬件不断的小型化，有望将量子能力引入边缘设备，让“边缘+量子+AI”的融合走进现实。这不仅提升了本地智能大模型的处理能力，还兼顾隐私、安全和能耗控制。

3.自主人形机器人的边缘AI

即让机器人具备实时环境感知与决策能力，无需依赖云端。

通过去除不可控的网络链路和法务风险，技术层面上采取蒸馏，流水线编译（落地方案参考NVIDIA Jetson Orin Nano Super）等一系列措施实现毫秒级决策。

4.AI驱动的AR/VR

报告强调，AI驱动的AR/VR将推动设备向更轻量化、本地智能化的方向发展，使其在工业培训、远程协作等场景中实现更自然、更高效的交互体验。

5.类脑计算

模拟神经元行为实现低功耗，高并发AI，将成为边缘计算未来硬件的核心之一。

报告指出，随着神经形态计算硬件的规模从单芯片逐渐扩展到支持数十亿类突触，它正在成为支撑复杂 AI 任务（如多模态感知与自主决策）的新底座；

然而，大范围落地仍需与传统 GPU/CPU、FPGA 以及云端大模型形成“混合系统”——即把高并行、低功耗的脉冲神经网络放在边缘端处理实时事件流，把精度敏感或批量训练任务交给经典算力，二者协同可显著降低整体能耗与延迟。

在未来，下一代 6G 低时延网络的发展将联动量子协同后端，形成 “Neuromorphic + 6G + Quantum” 的三级协作链条，为无人系统、数字孪生和超低功耗物联网终端开启真正端到端的自学习时代。

来源：泛人类实验室MHL