边缘生成式AI的崛起：消费者身边的智能计算

2025年DeepSeek火遍中国，大家都认识到人工智能（AI）已成为推动各行各业创新的核心力量。

各种大模型的应用带来数据量的激增，以及对实时处理需求的上升，传统的云端AI模式正面临显著挑战。特别是在带宽受限或对隐私要求极高的环境中，依赖远程云服务器进行AI计算已无法满足需求。

边缘生成式AI的出现让整个局面出现了一些变化。这一种将生成式人工智能技术与边缘计算相结合的创新概念。它通过在靠近数据源的边缘设备上运行生成式AI模型，实现高效、实时的数据处理和生成任务，从而克服传统云端AI处理中的延迟、带宽限制以及隐私保护等问题。

通过将AI计算从远程云端迁移到本地设备（如智能手机、汽车、摄像头或物联网设备），边缘生成式AI能够实现低延迟、隐私友好的智能处理。因为无需持续依赖云端连接，降低了带宽成本，还提升了系统的稳定性，使AI技术得以在更广泛的场景中落地应用。

Part 1、云计算还是边缘生成式AI ？为什么我们需要边缘AI生成？

目前市面上广泛使用的语言大模型，不管是OpenAI的GPT系列、谷歌的Gemini系列、Anthropic的Claude，当然还有国内火爆的DeepSeek，都是依赖于AI云计算进行生成。

这种基于远程服务器的强大计算能力，能够轻松处理复杂的任务，如大规模模型训练或高分辨率图像合成等，灵活的扩展性使得从个人用户到企业级的大规模部署都变得轻而易举。

对于普通用户来说，这样的应用已经足够。但是对于企业和更广泛的应用，云端模式存在一些挑战，例如较高的延迟、对网络连接的高度依赖以及数据隐私方面的担忧。由于需要将大量原始数据上传至云端进行处理，这不仅增加了带宽成本，还可能因数据泄露给用户带来风险。

于是，边缘生成式AI生成的优势凸显出来：将生成能力直接部署在本地设备上，如手机、摄像头或车辆等——这种方式能更好地保护隐私，因为敏感信息无需离开本地设备。

此外，边缘生成式AI生成具有低延迟的特点，能够实现实时响应，非常适合自动驾驶、工业自动化等需要即时反馈的应用场景。它还通过减少数据传输量来降低带宽需求，并且能够在无网络连接的情况下独立运行，提高了系统的可靠性和稳定性。

在特定应用场景中，边缘生成式AI生成的优势尤为明显。比如，在医疗影像分析领域，边缘AI可以确保患者数据的安全性；智能安防系统利用边缘生成式AI生成视频摘要或事件描述，既保证了监控对象的隐私，又提高了处理效率。

对于需要实时性的应用，如自动驾驶和AR/VR体验，边缘生成式AI生成能够提供毫秒级的决策支持，避免了因网络延迟导致的风险。

随着高效AI芯片和小型化模型的发展，边缘生成式AI生成的应用范围正在不断扩大，为隐私敏感和实时性要求高的场景提供了理想的解决方案，而且在未来智能设备、工业系统乃至偏远地区的应用中都展现出巨大的潜力。

虽然AI和云计算在处理复杂任务和大规模部署方面仍然占据着不可替代的地位，但两者各有优劣，未来的发展趋势可能是二者相互补充，共同推动人工智能技术的进步与普及。

Part 2、边缘生成式AI如何变革各大行业？

在CES 2025上，边缘人工智能验证了自己的力量，尤其在安全监控、汽车和消费电子领域，边缘生成式AI的应用展现了其独特魅力。

● 在安全监控方面，边缘生成式AI正在重新定义视频监控系统的工作方式。

◎ 传统的监控系统往往需要将大量视频流上传至云端进行分析，这不仅耗费带宽资源，还可能引发隐私泄露问题。
◎ 而搭载边缘AI技术的摄像头能够直接在本地完成智能分析，仅需传输关键信息或事件摘要。
用户可以使用自然语言查询来高效检索所需视频片段，极大地提高了监控效率和隐私保护水平，简单来说你可以通过对话来沟通，车载安全系统能够理解场景并以自然语言对其进行传达的能力（描述场景、总结事件、生成客户警报等等），特别是出现你的车被划伤了，你可以问你的车，这是怎么回事，系统就给你查这段时间的记录，这是一种很好的交互模式。

● 汽车行业是边缘生成式AI另一个重要的应用场景。

随着自动驾驶技术的发展，边缘生成式AI在提升行车安全性和个性化体验方面发挥着不可替代的作用。不仅如此，基于边缘生成式AI的车载助手还能根据用户的偏好提供个性化服务，比如推荐最佳路线、调整车内环境等，为驾驶者创造更加舒适便捷的出行体验。

生成式人工智能意味着用户和汽车能够以自然语言进行交流的能力，汽车自适应驾驶场景（车外视野、车速等）的能力，汽车回答有关车辆使用手册或周边环境问题的能力，对乘客或驾驶员的行为做出反应的能力（比如遗落儿童、遗落背包、驾驶员疲劳等情况），以及其他诸多方面的能力。 

● 在个人设备领域，边缘生成式AI也带来了革命性的变化。

无论是智能手机、可穿戴设备还是物联网终端，边缘生成式AI都使得这些设备变得更加智能且注重用户隐私。例如，手机上的AI助手无需连接互联网即可提供健康管理建议或语音翻译服务；拍摄的照片可以直接在设备上进行优化处理，避免了数据上传到第三方服务器的风险。

Part 3、边缘生成式AI芯片的领军企业

Hailo是一家成立于2017年的以色列芯片制造商，专注于人工智能（AI）处理器的研发与生产。其核心业务是为边缘设备提供高性能、低功耗的AI处理器。

作为边缘生成式AI芯片领域的佼佼者，Hailo在CES 2025上展示了其最新的人工智能加速器——Hailo-10。该产品专为边缘设备设计，能够在紧凑型平台上离线运行大型语言模型，实现低延迟、高隐私保护的内容生成。

边缘生成式AI不仅能执行基本的任务，还能支持复杂的生成任务，进一步拓展了其应用范围。

Hailo将带来一款专为高级驾驶辅助系统（ADAS）设计的技术演示，融合了摄像头传感器、激光雷达等先进技术，实现了行人检测、3D鸟瞰感知以及自动泊车功能，基于Hailo-8加速器的强大计算能力。

Hailo通过独特的技术架构和灵活的生态系统策略，成功地在竞争激烈的AI芯片市场中占据了一席之地。其处理器设计不仅适用于边缘设备，还能满足复杂AI模型的需求，同时保持低功耗和高性价比。

小结

边缘生成式AI的未来趋势指向了高效硬件与小型AI模型的深度融合，随着AI芯片技术的进步，即便是智能摄像头、个人助理机器人、计算机等低功耗设备也能运行强大的生成式AI模型，这促进了AI计算的应用。

同时，去中心化AI生态系统的崛起意味着未来的AI计算将更加分布式，边缘设备能够自主处理任务，减少对中央服务器的依赖，智能家居设备间的数据本地协同就是一例，这种方式不仅提升了数据安全性也加快了响应速度。

产业融合和应用场景的扩展也是不可忽视的趋势，随着边缘生成式AI能力的增强，其应用正从智能驾驶、安防领域向医疗、零售、工业检测等多个行业渗透，例如农村诊所利用本地AI进行疾病诊断，无需远程服务器的支持，极大地提高了医疗服务的可及性和效率。

边缘生成式AI的兴起标志着计算模式的重大转变，正从智能监控、自动驾驶的车辆到智能手机、个人电脑和工业物联网等多个领域改变世界。

Hailo作为专注于人工智能的芯片制造商，所开发的在边缘设备上实现数据中心级性能的专用处理器，重新定义了传统计算机架构，使智能设备能够以最小功耗和成本执行复杂深度学习任务，其技术广泛应用于汽车、安全、工业4.0和零售等行业，预示着未来边缘AI将持续发挥更大影响力。