近年来，边缘计算在全球范围内迎来了显著的增长态势。据IDC发布的最新预测，2024年全球边缘计算支出预计将达到2280亿美元，并有望在2028年增长至3780亿美元。在中国，这一趋势同样显著，2023年中国边缘计算市场规模已达732亿元，预计2024年将增至975.8亿元。
边缘计算产业的快速发展，很大程度上得益于行业大模型的广泛应用。随着大模型逐渐渗透到各行各业，边缘计算的应用场景也日益丰富，推动了计算产业的进一步繁荣。
边缘计算正逐渐从传统形态向边缘智算转变。这一转变过程中，大参数模型的预训练推动了算力向集群化发展，而企业对于本地化、私有化部署的需求则促进了边缘AI算力的发展。通过本地部署小模型并结合云端大模型的方式，企业能够更好地赋能各类应用场景，实现低延时、高效的AI计算，同时节省数据流量带宽。
英特尔、浪潮信息等科技巨头纷纷布局边缘智算领域。浪潮信息提出了“4+3+X”的全栈产品布局，旨在满足不同行业的边缘智算需求。英特尔则在教育、零售等行业推出了多个基于边缘计算的解决方案，助力行业智慧化转型。
然而，边缘智算的发展仍面临诸多挑战，包括多元异构算力的融合、极端环境下的设备稳定性、分布式设备的管理难度以及生态建设等。为解决这些问题，厂商们正在积极展开技术创新和生态合作，推动边缘智算应用的不断涌现。
在交通领域，边缘智算的应用尤为突出。通过在路侧部署强大的边缘计算设备，城市能够实现智能“感知”交通问题，并通过实时调控路口交通来疏解拥堵，保障道路安全畅通。这为未来车路云一体化和自动驾驶的落地提供了重要支撑。
阿里云、京东云等云厂商也在积极布局边缘计算平台，推动边缘智算在智能制造、智慧城市等领域的应用。这些平台的推出，进一步丰富了边缘智算的应用场景，为千行百业的智慧化转型注入了新动能。
