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AI應(yīng)用規(guī)?;涞孛媾R挑戰(zhàn) 邊緣計算將開辟新路徑

2025-11-17 22:06  來源:證券日報網(wǎng) 

    本報訊 (記者謝嵐)近日,2025年世界互聯(lián)網(wǎng)大會烏鎮(zhèn)峰會落幕,作為峰會重要環(huán)節(jié)的“互聯(lián)網(wǎng)之光”博覽會以“AI共生、智啟未來”為主題,匯聚了全球54個國家和地區(qū)的670家企業(yè)與機構(gòu),集中展示人工智能技術(shù)賦能實體經(jīng)濟的創(chuàng)新成果。

    與往年相比,本屆展會的一個顯著變化是,焦點正從大模型本身的性能競賽,轉(zhuǎn)向AI如何在實際業(yè)務(wù)中安全、經(jīng)濟、高效地實現(xiàn)規(guī)模化落地。這一轉(zhuǎn)變標志著AI產(chǎn)業(yè)正從技術(shù)探索期步入商業(yè)化應(yīng)用的“深水區(qū)”。

    AI應(yīng)用規(guī)?;涞貙硇碌募夹g(shù)挑戰(zhàn)

    當下,金融服務(wù)、智慧交通、智慧零售、個性化教育、娛樂傳媒等眾多行業(yè)的細分場景中已經(jīng)廣泛部署了AI應(yīng)用,AI應(yīng)用正從探索階段向規(guī)?;渴鸢l(fā)展。然而,隨著AI應(yīng)用在各類業(yè)務(wù)場景的深度滲透,用戶的體驗需求越來越高,對于業(yè)務(wù)節(jié)點遍布全國乃至全球的企業(yè),如:大型銀行的智慧網(wǎng)點、連鎖零售企業(yè)的前端門店、物流系統(tǒng)的智能分揀中心,中心式架構(gòu)需要將數(shù)據(jù)全部回傳至中心機房處理,不可避免地會因網(wǎng)絡(luò)傳輸距離帶來延遲,使得那些處于網(wǎng)絡(luò)邊緣或偏遠地區(qū)的業(yè)務(wù)終端難以獲得實時、智能的響應(yīng)能力。這暴露出傳統(tǒng)中心化架構(gòu)在應(yīng)對地理分散型業(yè)務(wù)需求時的力不從心。集中式架構(gòu)的局限性逐漸凸顯,集中式部署架構(gòu)的響應(yīng)、擴展、數(shù)據(jù)管理、成本以及安全合規(guī)等綜合性問題逐漸浮出水面。

    對于實時交互性強、高并發(fā)訪問更集中等業(yè)務(wù)場景,如在線教育、互動娛樂,公有云部署雖便捷、初始成本低,但其網(wǎng)絡(luò)延遲和服務(wù)穩(wěn)定性難以滿足用戶及時響應(yīng)和穩(wěn)定擴容的嚴苛要求。對于數(shù)據(jù)敏感型行業(yè)如:金融、醫(yī)療、政務(wù),由于其嚴格的數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)監(jiān)管要求,往往傾向于采用私有化部署,卻面臨高昂的GPU硬件投入和專業(yè)技術(shù)團隊建設(shè)成本。由此可見,AI規(guī)?;涞氐暮诵钠款i,實質(zhì)上是在響應(yīng)速度、數(shù)據(jù)安全、實施成本與地理覆蓋這幾個關(guān)鍵維度之間尋求平衡的難題。市場迫切需要一種能夠靈活適應(yīng)不同業(yè)務(wù)場景需求的柔性化部署方案。

    邊緣AI:開辟性能、效率與成本的平衡路徑

    為應(yīng)對上述結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn),邊緣AI作為破局的關(guān)鍵路徑,其價值正迅速獲得產(chǎn)業(yè)共識。它通過將算力部署在更靠近數(shù)據(jù)源和業(yè)務(wù)終端的網(wǎng)絡(luò)邊緣,巧妙地開辟了一條介于公有云與集中式私有化部署之間的“第三條路”。

    “AI能力正從‘云端集中’向‘邊緣下沉’演進,”一位業(yè)內(nèi)專業(yè)人士在展會現(xiàn)場指出,“邊緣計算能夠有效緩解網(wǎng)絡(luò)延遲,提升數(shù)據(jù)處理的本地化效率,又能避免一次性重資產(chǎn)投入,這是實現(xiàn)AI普惠的關(guān)鍵路徑。”

    會上,邊緣計算廠商網(wǎng)宿科技股份有限公司(以下簡稱“網(wǎng)宿科技”)展出了“安全+邊緣AI服務(wù)平臺”,為這一難題提供了新的解題思路。該方案通過在全球分布的邊緣節(jié)點部署AI網(wǎng)關(guān)與開源模型,支持企業(yè)就近接入多模態(tài)模型推理服務(wù)。據(jù)現(xiàn)場技術(shù)人員介紹,該平臺已幫助智能硬件企業(yè)與零售企業(yè)實現(xiàn)語音交互響應(yīng)速度提升60%,并在一周內(nèi)零代碼搭建出智能客服應(yīng)用,降低人工成本約40%。

    AI應(yīng)用安全風險升級,體系化防御成剛需

    生成式AI的廣泛應(yīng)用引入了全新的風險維度,如提示詞注入、訓(xùn)練數(shù)據(jù)投毒、模型輸出偏見等。這使得安全能力從“附加項”變成了AI應(yīng)用的“準入證”。博覽會上,多家安全廠商均強調(diào)需構(gòu)建“從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用層”的全鏈路防護方案,貫穿AI應(yīng)用的全生命周期。

    網(wǎng)宿科技旗下網(wǎng)宿安全提出的“分區(qū)分域縱深防御體系”嘗試從三個層面切入:在應(yīng)用層通過大模型WAF與API管控阻斷惡意輸入;在模型層引入安全評估服務(wù)檢測邏輯漏洞與合規(guī)風險;在算力層通過主機與容器安全產(chǎn)品防御底層入侵。據(jù)悉,該方案已應(yīng)用于醫(yī)療器械和AI視覺企業(yè)的實際場景中。

    “AI時代的安全防線必須體系化,”網(wǎng)宿安全產(chǎn)品總監(jiān)胡鋼偉在交流中表示,“僅靠單點防御無法應(yīng)對快速演進的攻擊手法。”

    從烏鎮(zhèn)峰會可以看出,AI產(chǎn)業(yè)正從模型創(chuàng)新競賽轉(zhuǎn)向應(yīng)用落地深耕。邊緣計算與安全體系的結(jié)合,為行業(yè)提供了規(guī)模化部署的新思路。然而,能否在效率、成本與安全之間找到長期平衡點,仍需技術(shù)提供方與行業(yè)用戶共同探索。正如本屆大會主題所預(yù)示的——“AI共生”之路,才剛剛開始。

(編輯 黃力)

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