2026 被业内称为端侧 AI 元年，大模型正在从云端走向边缘现场。数据合规、网络延迟、持续调用成本，成为企业落地大模型的三大拦路虎。万物纵横 DA600 大模
行业分化现状：国产 SoC 芯片路线（算能、瑞芯微）主打低功耗多路视频推理；海外模组路线主打高 TOPS 通用算力，聚焦自助终端、多模态交互场景。路线一：国产芯
边缘侧主流负载已经从 “通用计算” 转向多路视频解码 + AI 推理 + 本地业务调度，传统 X86 + 独立 GPU 方案在能效、体积、成本、环境适应性上短板
当 70B、千亿级大模型仍盘踞云端智算中心，32B 参数大模型已经成为边缘私有化部署的性能甜点。依托模型量化、编译器优化、国产 NPU 算力迭代，Qwen、De
IOTE2026 深圳物联网展，国产边缘 AI 算力成为全场焦点，瑞芯微 RK3588、算能 BM1684X、力擎 LQ50 三款主流方案同台亮相，分别代表集成
一、核心数据：云端与边缘算力增速出现显著剪刀差IDC《2026 年 Q1 全球端侧 AI 芯片市场报告》数据显示：1. 2026 年 Q1边缘 AI 芯片出货量
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