文 | 智能相对论

作者 | 陈泊丞

场景数智化的高效率正在被越来越多的人所感知。

在中国羊毛衫第一城——浙江桐乡濮院镇，每天经过濮院大道的人们都能感觉到，这段曾经特别拥堵的主干道如今变得通畅了许多，特别是左转的排队时间明显变短了，大大方便了民众的出行。

这背后，正是以“边缘AI”为支撑的全息数字道路在发挥作用。基于数智化技术应用，通过配置边缘计算单元、毫米波雷达、外场视频感知单元、智能分道提示牌和智能道路指路牌等智能终端，濮院大道成功从传统交通场景升级为数智化交通场景。

在这里，系统将实时智能感知路口车流、信号灯等状态，基于交通流量均衡、控制策略等算法，从而完成可变车道的自动切换、绿波的自动实时调度等等一系列动作，来缓解道路拥堵问题。

而做到这一切，强大且低时延的边缘智算是必要的支持。现阶段，随着人工智能的广泛应用，我们越来越能明显地感知到人工智能所带来的改变，同时也愈发清晰地意识到其中的挑战源于何处。

边缘侧的计算必然要与人工智能结合，进而才能实现濮院大道这样的智能场景。因此，在当下，以浪潮信息为代表的国内厂商在完成边缘AI解决方案从0到1的创新后，也在积极与生态伙伴共同发起“边缘共行者计划”，致力于在行业场景中解决好边缘AI批量化落地的问题，让更多人享受到数智技术所带来的便利。

业界对边缘智算的聚焦，已经在人工智能产业掀起了新一轮浪潮。

计算模式的“螺旋式”探索：一场基于场景实际应用的进阶

在数智化发展的进程中，计算往往决定了数字化应用的表现，因此计算模式的探索和演进是一条非常重要的主线。

目前，AI计算在端侧、云侧以及边缘侧全面升级，一切计算皆AI。时至今日，以浪潮信息为代表的算力厂商们在边缘计算的基础上融合人工智能技术，开启边缘智算。

而当我们站在边缘计算的节点上放眼四周，发现今天的计算行业似乎“又踏进了同一条河流”——边缘计算与过去投入的云、端的计算是什么关系？三者之间究竟有什么本质的区别？

计算模式的演进处于一种“螺旋式”前进的状态，云边端的计算更多是相互交织的混合状态。深入来看，我们可以清晰地感知到，云计算更像一条宽阔的大江大河，让算力流淌到每一个城市，边缘计算就像润物无声的涓涓细流，让算力流向城市的各类细分场景，在时延、本地化等方面更具优势。

浪潮信息边缘计算产品线总经理孙波在与「智能相对论」交流时，认为边缘计算的出现是技术不断演进的结果，是大模型应用下沉到行业场景中所提出的计算新需求驱动形成的一种模式。

简单来说，边缘计算到边缘智算，计算本身更注重于场景问题的解决。以浪潮信息发布自动驾驶分布式计算框架AutoDRRT 2.0为例，其根本的驱动力在于解决自动驾驶场景中大模型上车的问题，因此该架构有针对性地面向自动驾驶场景做了升级。

针对现阶段BEV+Transformer的大模型车端落地的挑战，AutoDRRT 2.0在计算方面进行分布式升级，促使BEV模型扩展效率提升1倍；在通信方面强化容错率，对比以太网性能提升14倍；在IO方面保证低时延，通过GPU_Direct模式将延时下降85%，实现效率提升近6倍，从而加速大模型上车。

不难发现，边缘智算产品对解决行业场景的实际性问题有着更强的针对性。浪潮信息发布的首款边缘大模型一体机同样有着类似的特征——为满足客户开发和部署边缘AI应用，边缘大模型一体机提供了开箱即用、训推一体、软硬协同的全栈式边缘智算平台，更强调用户体验，而非模型。同时，在一体机产品设计层面，为满足边缘智算在不同实际场景部署的问题，也更加注重机身的环境适应性设计，兼顾通风、防雨、防雷、防尘、抗震、耐高温、耐低温等不同的部署优势。

由此来说，边缘智算在解决实际场景问题的过程中呈现出几点本质上的进阶。其一，边缘智算更聚焦业务与场景和结合，提出专业性更强的定制化解决方案。其二，源于场景的不同，边缘智算更注重考虑实际部署场景的环境问题、运维问题等等，充分兼顾应用落地的可行性，具备更强的环境适配性。

边缘共行者计划启动：更高纬度的生态进击

由于实际部署场景的不同，加上源于不同行业的痛点问题也不同，边缘智算想要进一步普及，还需要重点解决其标准化开发解决方案的问题。浪潮信息启动边缘共行者计划，在这个节点上再度把边缘智算推向新高潮——这就是一场更高纬度的生态进击。

一、强强联合的场景攻关。

面向复杂的、多样化的边缘AI应用场景，若要真正地解决好实际的场景问题，多项优势技术的配合甚至是行业Know-How的结合都是有必要的。而边缘共行者计划正是提供一个共同的平台，让不同的专精厂商能发挥自家的技术优势，通过产业协同创新来助力边缘AI应用解决好场景问题。

以浪潮信息与百度智能云打造了百度智能云一见视频AI一体机为例，通过集成浪潮信息领先的边缘算力底座及百度智能云一见视觉大模型平台，该产品成功实现了专业级视觉AI应用落地，助力企业实现基于视觉智能的管理数字化。同时，为了有针对性地解决好各类场景部署问题，百度智能云一见视频AI一体机还内置了数百种场景化模型和训练产线，低门槛即可训练出百度原厂效果视觉AI模型，通过多模态大模型可快速低成本满足碎片化需求，越用越准，可以广泛适用于矿山、电力、水务、港口、化工、钢铁和连锁等众多行业，兼顾了专业性与平民化。

二、多维度的价值共创。

边缘智算涉及的技术栈广泛，应用场景多样，市场需求复杂，若要进一步发展就需要有一个完整的生态系统来支持。浪潮信息边缘计算产品部高级架构师李宁表示，为加速边缘AI落地，“边缘共行者计划”不仅仅是要解决伙伴与伙伴之间的技术融合问题，更要致力于打通从技术、产品、生态和商机的全链条，连接浪潮信息内部专家圈、行业专家圈、生态资源圈，通过创新要素的共享共创，释放生态中的商业价值。

作为最早布局边缘计算的算力基础设施提供商，浪潮信息边缘计算服务器连续4年蝉联中国第一，在2023年更是以48%市占率领跑中国市场。那么，通过“边缘共行者计划”构建起强大的合作伙伴关系网，伙伴企业不仅可以在更短的时间内完成产品开发周期，还可以在浪潮信息已经覆盖的市场中找到合适的商机线索以及渠道，进而加快整体商业化的步伐。

三、惠及全行业的标准化探索。

在边缘智算的发展过程中，长期面临着产业和技术链条不相匹配、系统间相互独立、不同种类的设备、协议和应用程序接口难统一等问题，如今产业伙伴们不仅把目光聚焦在当下的场景问题解决，还秉持着长期主义理念致力于推动边缘AI解决方案从定制化到标准化，让行业能实现批量化应用。

作为“边缘共行者计划”的主要发起人，浪潮信息在产品的标准建立方面也是不遗余力。从浪潮信息边缘计算产品部高级产品经理刘香男的分享中，我们可以看到浪潮信息一直以来在产业开放、行业标准化层面完成的一些动作，比如发布业界首款基于OTII标准的边缘服务器，开放边缘微服务器的ECOM模块化设计，以开放标准推动边缘计算产品更快的迭代升级。

同时，浪潮信息也在基于“边缘共行者计划”的三个重要底座即“融携实验室”“星火聊缘沙龙”和“EPAI企业大模型开发平台”，构建更稳定、更强大的共赢生态。其中，“融携实验室”负责搭建行业应用场景，为合作伙伴提供免费的边缘算力支持，满足其应用开发的认证测试需求；“星火聊缘沙龙”则是浪潮信息搭建的合作伙伴与行业客户之间的桥梁，面向交通、制造、通信等行业，解决合作伙伴的客户推广问题；EPAI元脑企智企业大模型开发平台则构建起强大的多元多模的AI系统，加速边缘AI方案的开发。

三者协同，共同推动“边缘共行者计划”发展壮大，让浪潮信息的边缘智算生态更具行业影响力。最后，依托生态的行业影响力，浪潮信息就可以把前面所建立的一系列产品标准一步步扩散，完成从浪潮信息内部-生态-全行业的全面破圈，真正实现对行业标准化的引领，让行业能够在统一的标准下实现批量化应用。

由此再看“边缘共行者计划”，这种既能让各类专精厂商实现技术优势融合，还能打通从技术、产品、生态和商机全链条，拉通各类专家圈、资源圈，让创新要素流转共享，进而推动行业标准化发展的模式，对于整个市场来说，本身也是一种更高纬度的展望和行动。

这将极大地促进边缘智算在行业场景中的应用与发展。浪潮信息边缘计算产品线总经理孙波认为，边缘AI让智能更接近设备本身，提供低延时、更安全、更强数据隐私保护的智能算力，边缘计算到边缘智算的迈进将重塑企业的业务模式、运营模式。

事实上，以边缘共行者计划为导向，不仅仅只是技术的推动，浪潮信息也已经在重塑行业的生态模式、产品开发模式等。这些趋势综合起来，或将在接下来的时间内推动边缘智算行业走向一个更广泛的应用阶段，让每一个企业都能享受到更便利、强大的AI应用，掀起新一轮AI浪潮。

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