随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能迅速火爆于公众视野，与AI相关联的软件和产品便如雨后春笋般涌出，AI手机便是其中之一。尽管听上去有“蹭热度”之嫌，但AI与手机的结合早已有之。在AI辅助下，语音转换文字软件的准确率大幅上升，在会议记录、远程商谈等场景发挥着重要作用；图片处理软件的操作更加便捷，无需专业辅助也能修整照片瑕疵；办公软件可总结文档要点，方便大量处理……这些AI应用软件不仅受到大众广泛认可，也成为了旗舰手机的出厂“标配”。

不过AI手机并不会止于“搭载AI软件的手机”。近日落幕的2024年世界移动通信大会（MWC2024）上，AI概念手机更进一步，跳出了“人选择软件-操作获得结果”的逻辑，通过对话即可智能完成订票、生成图片等任务。有业内人士认为，AI手机应该在理解用户需求的基础上，自行调动数字资源乃至现实设备，做能提供最终解决方案的“全能助理”。不过这种AI手机想要诞生，除了需要研发配套设备和软件，还得解决算力这个核心难题。

AI 处理各项工作的本质是计算，需要依靠大量、高性能的计算机芯片完成。而使用ChatGPT这样的AI软件时，调动的算力可能超过10000台手机计算能力的总和。很显然，能够将强大AI模块完整搭载于内部的手机，将会是一种天价的奢侈品。当下能够仅凭借手机自身硬件工作的AI，只具备简单的功能。因此，大部分AI软件的功能依赖于全球各地的计算中心，那里可以提供相当于数百万台手机的算力。用户的要求通过网络发往这些计算中心，再通过网络返回结果。这种“云服务”模式不仅有较长的延迟，而且数据安全性也难以保证。因此，对性能要求较低、延迟较低且安全性有保障的边缘计算技术，为AI手机的诞生增添了新的可能性。

简单来说，边缘计算通过设立边缘节点来承接部分计算工作，使配置较低的单个设备也能使用各类高算力服务。而且由于边缘节点离设备更近、延迟和安全性均高于云服务。这不仅能够使手机调用更强大的AI应用，也为社会各行业提供了新的解决方案。如风险非常高的煤炭采掘工作，通过边缘计算技术与机器人、网络技术的结合，“智慧矿山”可以实现视频数据、操控信号的低延迟互传，让工作人员远程遥控设备运行；计算设备集成于地面上的控制中心，既可实现AI实时监控、自动报警等功能，也方便维护与安全管控。在港口管理、比赛场馆云服务等方面，边缘计算技术也能够大幅提升服务质量、降低设备部署与运营维护成本。

目前边缘计算已进入稳健发展阶段，应用范围不断推广，设立统一标准、提供泛用解决方案将是接下来的前进方向。了解更多边缘计算内容，可查阅：

《边缘计算技术、标准与产业发展态势前沿报告》

《边缘计算:现状与展望》

《Edge Native 技术白皮书2.0》

《MEC supporttowards Edge Native Design》

《“边缘计算+”技术白皮书》

责任编辑：李娇