在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，邊緣 AI 正經(jīng)歷著一場深刻的變革。從最初的 TinyML 微型機器學(xué)習(xí)探索低功耗 AI 推理，到邊緣推理框架的落地應(yīng)用，再到平臺級 AI 部署工具的興起以及垂類模型的大熱，我們已經(jīng)成功實現(xiàn)了 “讓模型跑起來” 的階段性目標(biāo)。然而，這僅僅是邊緣 AI 發(fā)展的起點，其未來的演進方向正逐漸聚焦于一個更為關(guān)鍵的問題：當(dāng) AI 模型能夠在邊緣設(shè)備上穩(wěn)定運行后，它們能否進一步實現(xiàn)協(xié)作，從而推動邊緣 AI 邁向更高的智能形態(tài)?

讓我們設(shè)想一個場景：在一個復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境中，無人機在空中進行視覺識別與路徑分析，地面上的四足機器人接收到無人機傳來的異常碼后，迅速避開障礙物前往現(xiàn)場。整個任務(wù)協(xié)同過程并非依賴云端調(diào)度，而是在本地通過 “邊緣智能體操作系統(tǒng)” 自組織完成。無人機和地面機器人各自作為具備感知、決策、行動與協(xié)同能力的智能體，無需人工干預(yù)，也無需連接遠(yuǎn)程云平臺，就能高效地完成任務(wù)。這一場景并非科幻想象，而是邊緣 AI 從推理引擎邁向協(xié)作智能體的真實演進方向。

過去，企業(yè)部署邊緣 AI 多采用 “模型驅(qū)動 + 平臺調(diào)度” 的模式，即開發(fā)一個模型并部署到終端，通過邊緣平臺進行資源調(diào)配與狀態(tài)可視化。這種方式在早期解決了模型運行的基本問題，推動了 AI 能力在邊緣側(cè)的廣泛落地。然而，隨著部署規(guī)模的不斷擴大以及場景復(fù)雜性的提升，其結(jié)構(gòu)性瓶頸日益凸顯：模型之間缺乏有效的協(xié)作機制。

根據(jù) ZEDEDA 公司 2025 年初發(fā)布的全球 CIO 調(diào)研報告，97% 的受訪 CIO 表示企業(yè)已部署或計劃在未來兩年內(nèi)部署邊緣 AI;54% 的企業(yè)明確希望邊緣 AI 成為系統(tǒng)級能力的一部分，而非孤立的單點功能;48% 的企業(yè)將 “減少對云的依賴、提升本地自治響應(yīng)能力” 列為下一階段的重點目標(biāo)。這組數(shù)據(jù)清晰地反映出產(chǎn)業(yè)界對于邊緣 AI 未來發(fā)展的共識：邊緣 AI 的核心不再僅僅是模型的運行，而是系統(tǒng)能否實現(xiàn)自組織、自感知、自響應(yīng)的能力提升。

“邊緣 AI 智能體” 正是實現(xiàn)這一能力躍遷的核心載體。與傳統(tǒng)的模型部署范式不同，邊緣智能體不再是被動執(zhí)行的推理引擎，而是具備感知、決策、行動與協(xié)同能力的最小智能單元。它能夠運行模型，還能依據(jù)環(huán)境狀態(tài)、系統(tǒng)規(guī)則與任務(wù)目標(biāo)，在本地主動發(fā)起行為、協(xié)商角色、分配資源，成為邊緣系統(tǒng)中具有能動性的基礎(chǔ)智能節(jié)點。

以智能制造場景為例，當(dāng)傳送帶上的攝像頭識別出物料存在缺陷時，視覺檢測智能體會立即生成事件信號;該信號觸發(fā)物料搬運智能體自動調(diào)度移動機器人，將問題物料轉(zhuǎn)移;緊接著，質(zhì)檢智能體收到信號后展開二次復(fù)核;最終，MES 系統(tǒng)智能體同步更新生產(chǎn)排程與下一工序計劃。整個流程從異常識別到任務(wù)執(zhí)行，均通過多個邊緣智能體在本地自主協(xié)作完成，形成了 “感知 — 決策 — 協(xié)作 — 反饋” 的閉環(huán)。這不僅大幅提升了響應(yīng)效率，還使系統(tǒng)具備了高度的彈性與適應(yīng)性。

如果說模型部署賦予了設(shè)備 “思考能力”，那么智能體部署則進一步讓設(shè)備具備了 “參與能力”。而要實現(xiàn)這種參與性，邊緣智能體必須構(gòu)建一套完整的能力體系，即 PCE 模型 —— 感知(Perception)、協(xié)同(Coordination)、經(jīng)濟(Economy)三個層級的能力棧。

感知層是智能體理解所處環(huán)境的基礎(chǔ)，它需要讀取和解析來自圖像、聲音、溫濕度、振動等多模態(tài)傳感器的數(shù)據(jù)，并結(jié)合上下文信息進行任務(wù)判斷。ZEDEDA 的調(diào)研顯示，超過六成的企業(yè)已在邊緣設(shè)備中部署了多模態(tài) AI 模型，為智能體的感知能力提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

協(xié)同層則是智能體系統(tǒng)的關(guān)鍵，單個智能體的能力有限，真正的智能系統(tǒng)依賴于多個智能體之間的高效協(xié)作。這種協(xié)同并非簡單的數(shù)據(jù)交換，而是基于狀態(tài)共享、角色協(xié)商與任務(wù)分工的智能代理網(wǎng)絡(luò)，它使邊緣系統(tǒng)從設(shè)備互聯(lián)升級為智能互助。

當(dāng)邊緣智能體具備任務(wù)接單、資源協(xié)商、成本控制等行為能力時，便自然成為機器經(jīng)濟的參與者。經(jīng)濟層的實現(xiàn)依賴于設(shè)備錢包、加密身份以及可編程合約機制。有預(yù)測稱，未來 AI 設(shè)備之間的 M2M 交易總量有望超過人類之間的交易總額，智能體將成為邊緣經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)中的活躍節(jié)點，不僅具備執(zhí)行能力，更擁有了協(xié)作的價值。感知、協(xié)同與經(jīng)濟三層能力共同構(gòu)成了邊緣智能體的 “PCE 能力?！保瑸檫吘?AI 平臺的系統(tǒng)設(shè)計提供了重要參考框架。

為什么邊緣智能體需要一個 AI 操作系統(tǒng)?

盡管邊緣 AI 已實現(xiàn)從模型部署到平臺化管理的躍遷，但目前主流的邊緣 AI 平臺大多仍停留在 “模型運行環(huán)境” 的層級。當(dāng) AI 從模型進化為智能體時，傳統(tǒng)平臺范式便難以滿足需求。智能體作為具備狀態(tài)感知、任務(wù)協(xié)商與自主行動能力的動態(tài)服務(wù)，需要的不僅僅是執(zhí)行空間，而是一套完整的操作系統(tǒng) ——“邊緣 AI 操作系統(tǒng)”。

相較于傳統(tǒng) AI 平臺，邊緣 AI 操作系統(tǒng)需從底層架構(gòu)上滿足三項核心能力需求。其一，具備對異構(gòu)算力資源的調(diào)度能力。在邊緣設(shè)備中，AI 模型可能運行在 CPU、GPU、NPU 甚至 ASIC 等多種計算單元上，如何在這些異構(gòu)算力間進行動態(tài)分配與負(fù)載均衡，是操作系統(tǒng)級的技術(shù)挑戰(zhàn)。

其二，支持多智能體運行時管理(Runtime)。這意味著系統(tǒng)不僅要運行模型，更要調(diào)度智能體，包括智能體之間的狀態(tài)感知、任務(wù)調(diào)度、權(quán)限控制與行為協(xié)調(diào)。

其三，構(gòu)建任務(wù) - 資源 - 狀態(tài)三位一體的調(diào)控機制。在傳統(tǒng)平臺中，任務(wù)通常是靜態(tài)配置的，資源分配按需調(diào)用，狀態(tài)管理依賴外部監(jiān)控。而在智能體系統(tǒng)中，這三者動態(tài)耦合：一個智能體能否執(zhí)行某項任務(wù)，取決于其當(dāng)前狀態(tài)、擁有的資源以及系統(tǒng)中其他智能體的行為反饋。

這些趨勢表明，邊緣智能體的崛起正促使操作系統(tǒng)范式重構(gòu)。傳統(tǒng)操作系統(tǒng)為程序而生，而邊緣 AI 操作系統(tǒng)則為智能體而生，它不僅要理解硬件和模型，更要洞悉行為、協(xié)同與生態(tài)。

從企業(yè)決策層面來看，CIO 們面臨的不再是 “是否部署 AI” 的問題，而是 “如何系統(tǒng)性地規(guī)劃 AI” 的挑戰(zhàn)。智能體的出現(xiàn)，正逐步將 AI 從 “項目性支出” 轉(zhuǎn)變?yōu)?“系統(tǒng)性基礎(chǔ)設(shè)施支出”。ZEDEDA 的調(diào)研顯示，超過 54% 的企業(yè)已采用 “云 + 邊” 混合部署模式，未來兩年內(nèi)預(yù)計超 60% 的新增 AI 預(yù)算將用于邊緣部署，其中近一半明確指向 “自主 AI 能力” 的構(gòu)建。這反映出企業(yè) AI 支出結(jié)構(gòu)的根本變化：從以 CAPEX 為主的 “模型采購 + 部署費用”，轉(zhuǎn)向以 OPEX 為主的 “智能服務(wù) + 智能體訂閱”，企業(yè)將按 “智能體生命周期” 進行預(yù)算管理，而非按 “模型數(shù)量” 付費。

邊緣 AI 正站在從模型部署邁向智能體操作系統(tǒng)的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點上。隨著智能體技術(shù)的不斷成熟以及邊緣 AI 操作系統(tǒng)的逐步完善，我們有理由相信，智能終端的交互方式、系統(tǒng)架構(gòu)與商業(yè)價值將迎來重塑，一個更加智能、高效、自主的邊緣智能時代即將全面開啟。