本報(bào)訊 （記者謝嵐）近日，2025年世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)烏鎮(zhèn)峰會(huì)落幕，作為峰會(huì)重要環(huán)節(jié)的“互聯(lián)網(wǎng)之光”博覽會(huì)以“AI共生、智啟未來”為主題，匯聚了全球54個(gè)國家和地區(qū)的670家企業(yè)與機(jī)構(gòu)，集中展示人工智能技術(shù)賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新成果。

    與往年相比，本屆展會(huì)的一個(gè)顯著變化是，焦點(diǎn)正從大模型本身的性能競賽，轉(zhuǎn)向AI如何在實(shí)際業(yè)務(wù)中安全、經(jīng)濟(jì)、高效地實(shí)現(xiàn)規(guī)?；涞亍＿@一轉(zhuǎn)變標(biāo)志著AI產(chǎn)業(yè)正從技術(shù)探索期步入商業(yè)化應(yīng)用的“深水區(qū)”。

    AI應(yīng)用規(guī)?；涞貙硇碌募夹g(shù)挑戰(zhàn)

    當(dāng)下，金融服務(wù)、智慧交通、智慧零售、個(gè)性化教育、娛樂傳媒等眾多行業(yè)的細(xì)分場景中已經(jīng)廣泛部署了AI應(yīng)用，AI應(yīng)用正從探索階段向規(guī)?；渴鸢l(fā)展。然而，隨著AI應(yīng)用在各類業(yè)務(wù)場景的深度滲透，用戶的體驗(yàn)需求越來越高，對(duì)于業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)遍布全國乃至全球的企業(yè)，如：大型銀行的智慧網(wǎng)點(diǎn)、連鎖零售企業(yè)的前端門店、物流系統(tǒng)的智能分揀中心，中心式架構(gòu)需要將數(shù)據(jù)全部回傳至中心機(jī)房處理，不可避免地會(huì)因網(wǎng)絡(luò)傳輸距離帶來延遲，使得那些處于網(wǎng)絡(luò)邊緣或偏遠(yuǎn)地區(qū)的業(yè)務(wù)終端難以獲得實(shí)時(shí)、智能的響應(yīng)能力。這暴露出傳統(tǒng)中心化架構(gòu)在應(yīng)對(duì)地理分散型業(yè)務(wù)需求時(shí)的力不從心。集中式架構(gòu)的局限性逐漸凸顯，集中式部署架構(gòu)的響應(yīng)、擴(kuò)展、數(shù)據(jù)管理、成本以及安全合規(guī)等綜合性問題逐漸浮出水面。

    對(duì)于實(shí)時(shí)交互性強(qiáng)、高并發(fā)訪問更集中等業(yè)務(wù)場景，如在線教育、互動(dòng)娛樂，公有云部署雖便捷、初始成本低，但其網(wǎng)絡(luò)延遲和服務(wù)穩(wěn)定性難以滿足用戶及時(shí)響應(yīng)和穩(wěn)定擴(kuò)容的嚴(yán)苛要求。對(duì)于數(shù)據(jù)敏感型行業(yè)如：金融、醫(yī)療、政務(wù)，由于其嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)監(jiān)管要求，往往傾向于采用私有化部署，卻面臨高昂的GPU硬件投入和專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)建設(shè)成本。由此可見，AI規(guī)?；涞氐暮诵钠款i，實(shí)質(zhì)上是在響應(yīng)速度、數(shù)據(jù)安全、實(shí)施成本與地理覆蓋這幾個(gè)關(guān)鍵維度之間尋求平衡的難題。市場迫切需要一種能夠靈活適應(yīng)不同業(yè)務(wù)場景需求的柔性化部署方案。

    邊緣AI：開辟性能、效率與成本的平衡路徑

    為應(yīng)對(duì)上述結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)，邊緣AI作為破局的關(guān)鍵路徑，其價(jià)值正迅速獲得產(chǎn)業(yè)共識(shí)。它通過將算力部署在更靠近數(shù)據(jù)源和業(yè)務(wù)終端的網(wǎng)絡(luò)邊緣，巧妙地開辟了一條介于公有云與集中式私有化部署之間的“第三條路”。

    “AI能力正從‘云端集中’向‘邊緣下沉’演進(jìn)，”一位業(yè)內(nèi)專業(yè)人士在展會(huì)現(xiàn)場指出，“邊緣計(jì)算能夠有效緩解網(wǎng)絡(luò)延遲，提升數(shù)據(jù)處理的本地化效率，又能避免一次性重資產(chǎn)投入，這是實(shí)現(xiàn)AI普惠的關(guān)鍵路徑。”

    會(huì)上，邊緣計(jì)算廠商網(wǎng)宿科技股份有限公司（以下簡稱“網(wǎng)宿科技”）展出了“安全+邊緣AI服務(wù)平臺(tái)”，為這一難題提供了新的解題思路。該方案通過在全球分布的邊緣節(jié)點(diǎn)部署AI網(wǎng)關(guān)與開源模型，支持企業(yè)就近接入多模態(tài)模型推理服務(wù)。據(jù)現(xiàn)場技術(shù)人員介紹，該平臺(tái)已幫助智能硬件企業(yè)與零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)語音交互響應(yīng)速度提升60%，并在一周內(nèi)零代碼搭建出智能客服應(yīng)用，降低人工成本約40%。

    AI應(yīng)用安全風(fēng)險(xiǎn)升級(jí)，體系化防御成剛需

    生成式AI的廣泛應(yīng)用引入了全新的風(fēng)險(xiǎn)維度，如提示詞注入、訓(xùn)練數(shù)據(jù)投毒、模型輸出偏見等。這使得安全能力從“附加項(xiàng)”變成了AI應(yīng)用的“準(zhǔn)入證”。博覽會(huì)上，多家安全廠商均強(qiáng)調(diào)需構(gòu)建“從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用層”的全鏈路防護(hù)方案，貫穿AI應(yīng)用的全生命周期。

    網(wǎng)宿科技旗下網(wǎng)宿安全提出的“分區(qū)分域縱深防御體系”嘗試從三個(gè)層面切入：在應(yīng)用層通過大模型WAF與API管控阻斷惡意輸入；在模型層引入安全評(píng)估服務(wù)檢測邏輯漏洞與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)；在算力層通過主機(jī)與容器安全產(chǎn)品防御底層入侵。據(jù)悉，該方案已應(yīng)用于醫(yī)療器械和AI視覺企業(yè)的實(shí)際場景中。

    “AI時(shí)代的安全防線必須體系化，”網(wǎng)宿安全產(chǎn)品總監(jiān)胡鋼偉在交流中表示，“僅靠單點(diǎn)防御無法應(yīng)對(duì)快速演進(jìn)的攻擊手法。”

    從烏鎮(zhèn)峰會(huì)可以看出，AI產(chǎn)業(yè)正從模型創(chuàng)新競賽轉(zhuǎn)向應(yīng)用落地深耕。邊緣計(jì)算與安全體系的結(jié)合，為行業(yè)提供了規(guī)?；渴鸬男滤悸?。然而，能否在效率、成本與安全之間找到長期平衡點(diǎn)，仍需技術(shù)提供方與行業(yè)用戶共同探索。正如本屆大會(huì)主題所預(yù)示的——“AI共生”之路，才剛剛開始。

（編輯 黃力）