近年，AI、物联网、5G等技术的发展以及智能终端设备的广泛部署，带来数据量的几何级增长。而随着越来越多应用场景对数据传输提出了“低时延、大带宽、大连接”等需求，边缘计算逐渐走入舞台“中心”，迸发出更大的能量。Gartner 公司预测，到2025年，大约75%的企业将在数据中心或云之外的边缘侧进行数据处理。

作为工业物联网领域的嵌入式解决方案服务商，研华在边缘计算领域已完成全面布局，可根据不同设备及场景控制需求提供多元解决方案。与此同时，研华借助英特尔、AMD、恩智浦、瑞芯微等合作伙伴的先进处理器内核，为各种嵌入式和AIoT应用赋能，以AIoT+边缘计算打开行业发展的重要通道。近日，研华（中国）嵌入式物联网事业群总经理许杰弘接受媒体专访，分享了在AI引爆边缘计算变革的当下，研华对于Edge AI的产业布局及应用的思考。

Edge AI让业务“飞轮”运转

随着生成式AI的不断演进，AI在各行各业逐渐展露出巨大潜能。由于AI技术的普及在很大程度上依赖于云端大型服务器和高性能算力，这一定程度上限制了AI应用的广度与深度。在这一背景下，Edge AI的发展成为了工业智能化的关键。当AI遇上边缘计算，Edge AI可以助力制造企业减少延迟、增强安全性和灵活性，为行业变革带来新引擎。

“工业现场对于稳定性、实时性的要求很高，因此企业不可能将现场全部搬到云上。AI技术在工业领域的落地将首先在边缘侧发酵。”许杰弘表示，过去几年，研华科技积极推进Edge AI的布局和发展，公司启动了多项与AI相关的项目和投资，各事业群也朝着Edge AI方向不断演进，2024年以来在物联网及Edge AI解决方案方面都有了质的飞跃。

例如，研华在2004年工博会上重磅发布的WISE-AI Agent智能体平台，以零代码的方式加速AI应用构建及创新，加速工业企业从数字化到智能化迈进。近期，研华科技与群联电子联合推出的业界混合型AI训练服务器，以创新的设计理念，为企业提供既经济又高效的Edge AI解决方案，大幅降低了企业引入AI技术的门槛。

AI应用背后往往是海量算力的比拼。面向边缘侧的不同应用需求，研华为企业提供多样化的解决方案，层层递进助力Edge AI在行业生长：对于算力要求较低的应用，研华在ARM架构上提供软硬整合的落地服务。内置NPU减少了GPU卡成本，但要求用户具备一定的编程和算法基础，为此软硬件服务会发挥更大作用；针对中高端推理应用，研华通过结合AMD的CPU处理器技术、赛灵思的FPGA技术以及自身在嵌入式行业40年的经验，持续提升其高性能边缘计算解决方案，并开发出满足未来客户需求和市场趋势的强大产品系列方案，进一步优化计算应用的工作效率。例如，客户可以借助AI加速模块提升边缘侧的算力。

研华嵌入式通过推动边缘人工智能的创新，提供由英伟达、英特尔、AMD、高通、Hailo和恩智浦提供支持的 Edge AI 智能计算解决方案，包含边缘AI系统、Edge AI软件以及定制化的设计协助服务，帮助客户确保边缘侧算力和数据安全，轻量上云，使企业能够简化运营并释放新的机会。

启动生态协同的加速器

在推进AIoT+边缘计算的发展进程中，积极扩展生态圈一直是研华的着眼点。研华除了与英伟达、英特尔、AMD保持持深度合作外，华为、昇腾、商汤等国内企业也是研华的重要生态合作伙伴，并且围绕产业和不同应用需求，生态圈仍持续扩展。

因为研华清楚的认识到，除了技术创新，如何将这些技术有效地应用到实际场景中以解决实际业务问题，创造真正价值同样重要。而在万物互联这盘大棋下，想要做到需求和服务多元化，任何厂商凭一己之力都难以覆盖全场景。“工业领域的大难点在于充满了碎片化场景及多样化需求，而研华的业务核心就在于垂直行业的软、硬整体解决方案和平台的聚焦，那对于丰富的终端应用需求，我们则希望通过生态合作来延展能力边界。”许杰弘表示。

多年来，研华生态合作的价值不断得到验证：一方面，研华与上下游企业实现了产品和服务的持续创新和技术迭代；另一方面，基于协同对实际业务场景需求的深度深挖，还催生更多的创新服务和应用，成为产业发展的加速器。

技术服务覆盖深层需求

面对硬件厂商的崛起以及市场挑战不断涌现，研华也面临着新的压力。为应对市场变化，研华将沿着两个方向深耕：一方面针对产业和应用提升自身产品竞争力，化解客户痛点；此外，持续推进AI技术的融合创新及应用落地，在产业发展中抓住更多新机会。

在卷价格，卷质量的焦灼竞争中，许杰弘认为，“专注于技术服务能力提升是企业保持市场地位的关键要素。”例如，在医疗，人形机器人，可再生能源等领域，AI正加速渗透到研发设计、生产制造、销售服务等全流程中，成为提升效率、可持续性及安全性的核心动力。AI技术为行业赋能的同时也放大了应用需求的复杂性，制造企业往往需要整合CPU、DSP、FPGA，甚至NPU等多种处理器才能满足计算需求。从物联网架构的搭建到AI应用的训练架构和算法选择，从构建硬件和软件架构，直至将训练好的模型高效地部署到边缘设备上，这些环节往往需要的技术服务为支撑。

许杰弘强调，在这个由Edge AI驱动的工业革新时代，企业单纯依赖硬件已经难以满足市场对深层应用的需求。为此，研华将技术服务作为发展的锚点，致力于在应用需求的基础上，为客户提供软硬件整合方案，带来更为丰富的附加值。通过加速产业驱动和创新解决方案的实施，研华利用Edge AI的前沿技术，致力于推动物联网技术的进步，希望为行业未来开辟更广阔的发展空间，一齐走向更智能、更高效、更可持续的发展道路。

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