2025 年的边缘人工智能：大胆预测与现实检验

边缘计算与人工智能（AI）的融合已经改变了技术领域。

在 Barbara，我们看到这种强大的融合将在 2025 年重塑行业，为工业运营带来切实的投资回报，并巩固其作为工业领域数字化转型基石的地位。

分析师预测，到 2029 年，50% 的企业将采用边缘计算，高于 2024 年的 20%，边缘计算的发展势头不可否认。

例如，2024 年，在 Barbara， 联系我们了解边缘计算和 AI 的公司数量增加了四倍。然而，广泛采用边缘 AI 的征程仍然充满机遇和挑战。

边缘计算的现实
边缘计算将计算能力拉近到更靠近数据源头的位置，不再是一项小众技术。

例如，在能源领域，Barbara 的边缘平台正在通过实时分析提高智能电网的可靠性，并帮助整合可再生能源。在制造业，我们通过即时分析机械数据来实现预测性维护；而在水处理领域，我们的技术支持实时监控和优化流程。

随着企业越来越依赖实时数据，边缘计算的作用也显著扩大。“边缘数据之旅”已从基本的数据采集、预处理和清理发展到高级功能，例如基于规则的自动化和在靠近数据源的服务器上执行的机器学习模型。

这种演变不仅增强了隐私、减少了延迟，而且还提高了可扩展性，为跨行业更智能、更高效的运营铺平了道路。

2025 年边缘 AI 的三大预测

在 2024 年与客户、合作伙伴和分析师进行了多次会议后，我发现了影响 2025 年市场方向的三大引人注目的趋势。

1：行业特定用例的兴起

边缘人工智能的影响将在关键资产密集型行业中最为明显，尤其是那些业务高度分散的行业。例如：

电力和公用事业：边缘人工智能将支持分布式能源和变电站的实时数据收集，从而提高网络灵活性并改善资产维护

水处理：边缘人工智能将通过实时监控来提高水处理过程中的资源利用率，以确保符合安全和质量标准。

石油和天然气：边缘人工智能将通过实时监控设备和管道、减少停机时间和防止故障来提高运营安全性和效率。

流程制造：边缘 AI 可实时监控生产流程，通过检测异常和优化工作流程来提高运营效率。由 AI 驱动的预测性维护通过分析传感器数据最大限度地减少设备停机时间，而 AI 驱动的质量保证可确保始终满足生产标准。

2. 边缘平台的出现

2025 年，企业将从边缘用例开发转向边缘基础设施部署。企业将启动 RFI 和 RFP 项目，以寻找边缘计算平台 (ECP)，该平台最终将成为管理和协调多个边缘工作负载和用例的支柱。

第三：通过合作实现创新的一年

2025 年，将边缘 AI 项目从概念验证 (PoC) 转移到大规模部署的需求将催化合作伙伴关系，推动更快、更具影响力的创新。

随着市场日趋成熟以及各公司日益专注于边缘 AI 部署的细分领域，合作伙伴关系对于解决这些项目日益复杂的问题将变得至关重要。

各种规模和专业领域的组织将合作共同开发有针对性的解决方案，公司将围绕关键专业领域进行聚集，例如：

• AI 开发人员：他们专注于创建和完善支持边缘 AI 的算法、模型和应用程序。他们从事计算机视觉、预测分析和异常检测等任务，根据特定的工业或运营需求定制 AI 功能。

• 边缘 AI 平台提供商：这些公司（如 Barbara）提供高效运行边缘 AI 工作负载所需的基础设施。他们专注于实现低延迟、安全且用户友好的边缘计算，通常提供设备和工作负载编排以及数据流管理工具。

• 系统集成商：这些组织通过将边缘 AI 解决方案与现有工业系统、运营工作流程和 IT 环境集成来确保无缝部署。他们在定制解决方案以满足每个部署的独特需求方面发挥着关键作用。

• 传感器和物联网设备制造商：这些专家生产用于为边缘 AI 系统收集实时数据的物理设备。他们在传感器精度、耐用性和连接性方面的创新对于向 AI 模型提供可靠的数据至关重要。

• 电信提供商：随着 5G 的兴起，电信公司实现了边缘 AI 部署所需的高速、低延迟网络。它们在确保边缘设备和集中式系统之间的实时通信方面发挥着关键作用。

• 垂直解决方案提供商：这些专家为制造业、能源、医疗保健和零售业等特定行业开发定制的边缘 AI 解决方案，为他们的产品带来深厚的领域专业知识。

通过结合这些专业技能和资源，合作伙伴关系将提高并显著加速边缘 AI 解决方案的部署。

现实检验

集成复杂性

尽管取得了令人鼓舞的进步，但将边缘计算与现有 IT 基础设施相结合仍然是一个挑战，尤其是对于大型企业而言。

企业必须解决旧系统与边缘原生平台之间的兼容性问题。缺乏行业标准进一步使部署变得复杂，尽管 Kubernetes 越来越受欢迎，但它并不适合所有工业用例。

安全和数据隐私

由于边缘设备在传统数据中心和数字保护环境之外运行，因此更容易受到网络威胁。虽然确保数据隐私和保护边缘节点免受潜在入侵是企业的首要任务，但边缘原生安全协议尚未完全准备好满足这些复杂的需求。

在 Barbara，我们信任 IEC-62443 标准作为工业网络安全的基准。这一全球公认的框架提供了一种全面的方法来保护工业系统，涵盖了边缘设备的整个生命周期，从设计和开发到部署和维护。

Barbara 完全符合其严格的要求，确保我们的解决方案提供最高级别的网络威胁防护，同时实现工业环境中安全可靠的运行。

垂直供应商依赖性

边缘计算市场仍然比较分散，供应商提供针对特定垂直行业的解决方案。虽然这有助于满足独特的行业需求，但也造成了对利基供应商的依赖，限制了灵活性和可扩展性。

在 Barbara，我们认为需要引入边缘计算平台 (ECP) 来解决这一挑战。ECP 为管理跨多个行业的各种边缘工作负载提供了统一、可扩展的基础。通过标准化编排、安全和设备管理等关键功能，ECP 减少了对一次性解决方案的依赖，使企业能够更轻松地适应不断变化的需求，促进创新和长期增长。- Barbara 首席执行官 David Purón。

给企业的战略建议

2025 年探索边缘 AI 领域将会既令人兴奋又充满挑战。

根据我的经验和观察，我想谦虚地分享一些建议，这些建议可以帮助组织最大限度地发挥其边缘人工智能计划的潜力，同时解决他们可能遇到的关键挑战：

采用边缘 AI 平台

不要选择仅适用于一种用例的垂直解决方案，而要选择能够随着您的需求而增长的支持平台，确保它们是强大、安全的并且与您当前的系统兼容。

建立战略伙伴关系

不要选择“自己动手”，因为采用边缘平台进行扩展和维护的总拥有成本会削弱您的投资回报。相反，应该与领域专家和专业供应商合作，共同开发解决方案，以应对您独特的运营挑战。

注重先进的安全措施

从 PoC 阶段开始通过设计实施确保强大的、特定于边缘的安全性，因为在后期引入这些措施可能会很复杂或成本高昂。