AI终端爆发——端侧智能的“流量革命”

设备革新：从手机到智能体的“泛在智能”

2025年，端侧AI应用迎来爆发期——AI终端不再局限于手机，而是扩展至具身智能体（如服务机器人）、车载智能座舱、智能眼镜等新型设备。这些设备通过本地化AI芯片（如NPU）运行轻量化大模型（如语音助手、图像识别），实现“离线智能决策”（如机器人自主避障、眼镜实时翻译）。

端侧AI的普及对网络提出新需求：一方面，边缘计算（在靠近设备的数据中心处理数据）与端侧计算（设备本地处理）崛起，减少对云端算力的依赖；另一方面，智能体通信流量激增（如机器人集群协作需实时交互数据），推动网络流量结构从“以人为主”向“以设备为主”转变。基础电信企业正研究如何通过5G-A/6G网络满足端侧AI的低延迟（控制指令传输延迟低于5毫秒）、高可靠（数据丢包率低于0.1%）需求。