AI 产业重心已经从大模型预训练，转向规模化推理落地，推理算力负载占比达到 62.2%，正式超过训练算力成为算力消耗主体；算力架构从单纯堆云端大 GPU 集群，
大模型产业落地，不止是实验室跑分，更要走进工厂车间、会议室、安防现场。网络不稳定、数据隐私风险、云端 API 持续调用成本，是很多企业 AI 项目卡壳的现实原因
近期行业趋势显示，AI 算力正在大规模从云端向端侧迁移，本地大模型推理、物理 AI、多模态视觉语言模型（VLM）成为产业落地焦点。开源端侧模型持续迭代，Qwen
IDC 预测：到 2026 年，超过 70% 的企业将在网络边缘侧部署 AI 推理能力，不再全部依赖云端算力，边缘 AI 盒子作为硬件载体需求持续释放。✅ 核心
工业现场网络条件复杂：地下车间、矿区、光伏场站、户外巡检点位普遍存在信号衰减、网络抖动、临时断网等问题，传统 “采集‑回传‑云端推理” 架构缺陷彻底暴露：网络波
核心痛点解决园区、建筑工地、化工厂区普遍已有大量传统监控，仅能事后回放录像，缺少实时风险预警；全部更换 AI 摄像头成本高、施工周期长、改动现有网络影响生产作业
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