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，
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
边缘 AI 盒子采用 Docker 容器化部署，同时跑大模型推理、多路视频流解码 / AI 分析，混合负载下 OOM 内存溢出是最典型、最高发故障，经常表现：容
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
经历前几年疯狂比拼 TOPS 纸面算力的行业狂欢，2026 年边缘 AI 盒子行业正式告别 “唯算力论”。行业重心全面转向能效优化、软硬协同、场景适配、国产化落
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