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边缘计算领域正迎来激动人心的发展阶段。这个相对低调却至关重要的计算领域正逐步崛起。背后的驱动力是什么？答案在于对高价值数据的需求、人工智能（AI）技术实用性的新突破，以及开源与商业边缘平台在客户部署中的持续成功。
展望 2026 年，有几大关键因素将显著影响并推动边缘计算的发展。这些因素将在实用型 AI 的技术进步与运营效率提升需求的双重拉动下加速演进。以下是对 2026 年边缘计算市场的六大预测：
预测一：先从“AI管理边缘”开始，再转向“边缘AI”
2026 年，关于 “边缘侧能否部署 AI”的争议将成为历史。来自更多用户端的实践反馈，AI 在边缘的应用与部署正快速升温 —— 但这并非本预测的核心。真正的趋势是：早期的应用将聚焦于保障大规模边缘部署稳定运行的日常运营工作，而非人们想象中的高概念应用场景。
与过程控制数据不同，“AI 管理边缘” （AI managing the edge）模式可以从云端主机开始，无需在边缘硬件上进行前期资本投入；同时规避了传统 AI 项目所需的冗长验证周期（此类项目的验证工作量往往远超实际收益），也省去了以往比原始技术开发更耗费精力的逐站定制化流程。
其最大优势在于，这种自动化部署可分步实施。企业能够在实践中逐步积累经验、提升成熟度：利用 AI 监控并解决边缘设备健康问题、验证配置准确性、排查安全漏洞，以及处理日志分析、系统升级、设备分类等常规维护任务。成功的实践者将探索AI智能体，进一步优化运营流程。
预测二：杂乱的工业数据终将实现规模化应用
虽然www.cechina.cn，数据目前已在规模化使用，但本预测的核心是——我们已抵达临界点，终于能够解锁杂乱数据的价值，使其支持次级应用场景。
在打破数据孤岛的诸多尝试中，核心难题之一是如何挖掘和标注数据的内在含义，使其能够跨孤岛被理解。这反过来阻碍了早期创建经济高效的多源分析型AI工具以及数字孪生系统，甚至阻碍了最基础的数据整合工作——这些工作本可为探索其他应用场景提供支持。
历史上，这类尝试始终受限于极高的人工成本 —— 需人工识别、分类、标注数据，才能使其被其他系统调用。这一技术债务长期累积，突破似乎遥不可及。
然而，正在影响其他行业的生成式 AI 技术，如今正被应用于解析设备名称和数据点名称的含义（这类工作通常需要大量人工评估）。需要说明的是，这并非万能解决方案：若数据本身无有效信号，即便是资深技术专家也难以处理。但一旦建立合理预期，即便将人工工作量减少 80%，也将产生变革性影响，足以证明对该能力持续投资的合理性。
这种对技术债务的突破，将最终推动本体论构建、数据标注、系统互联等领域的发展，使我们能够基于解锁后的杂乱数据开发更具价值的应用场景。
预测三：2026 年将成为边缘小模型之年
这一预测基于实用性与经济性考量：在云端，大型服务厂商将继续构建电力基础设施，为前沿大语言模型（LLM）的训练提供算力支持。在边缘侧，我们无法按此规格部署算力，但如果降低预期、聚焦特定问题域，就会发现小模型的实用价值远超想象。
边缘计算的核心需求之一是数据本地化存储（基于隐私保护、保密要求或法律法规限制），这意味着我们无法将所有数据发送至云端大语言模型；同时，在边缘部署前沿模型所需的 GPU 前期投入成本过高，且边缘环境的供电能力与散热限制也难以支撑大型模型的硬件需求，尤其是在投资回报率尚未得到验证的情况下，部署支持大型模型的硬件设备并不合理。
对于诸如日志解析、错误信息分析等已知问题，采用针对单一输入模态训练的小型语言模型是天然适配的解决方案。我们不需要音频、语音、图形和视频来调试数据流或扫描容器的健康状况。这些较小规模的模型可以使用云资源进行训练CONTROL ENGINEERING China版权所有，然后部署在适度甚至现有的硬件投资上。它们能够快速交付价值，并有助于打破多年来困扰AI部署的令人畏惧的投资回报悖论。
预测四：边缘平台将作为底层基础CONTROL ENGINEERING China版权所有，成为未来AI部署所需的基础层
在半导体领域，基底（Substrate）层是嵌入布线的玻璃纤维板，用于将高价值芯片与主板连接 —— 虽不起眼，却至关重要，因为它实现了核心运算单元与所有输入输出（I/O）设备的互联。
类比到边缘计算领域：边缘平台（本质上是不同规格的 Linux 服务器）需要能够将 AI 工作负载与数据、需求方组织进行精准匹配。这些平台是推动AI“淘金热”的铁锹和铁镐。随着边缘计算边界的持续扩张，边缘平台需要能够在动态、快速变化的环境中部署、更新、管理版本、调试、诊断并执行其他功能。
企业必须审慎考量其构建的基础架构。需确保所选路径能轻松实现数据标准化与访问www.cechina.cn，支持反复配置数据流、工作流、分析引擎及AI模型，同时为未来发展奠定坚实基础。
预测五：企业将停止多套重复边缘平台投资，转向全公司的标准化
企业逐渐意识到，多个团队各自部署重复的边缘平台以满足基础边缘计算需求www.cechina.cn，会造成严重的效率浪费。这并非对现有模式的指责——每个团队在决策时都基于当时合理的成本效益分析，但最终结果往往是资源浪费在维护重复平台上，而非用于开发增值能力。
未来，企业将把资源和投资转移到模块化平台，这些平台能够高效部署边缘工作负载，例如使用IOTech的Edge Central或EdgeX Foundry等开源解决方案。这将使企业能够转而专注于构建客户期望的更高层次的差异化价值。
预测六：AI 将成为技术人员的实用型 “专家顾问”，填补资深专家退休留下的知识缺口
随着拥有数十年经验的资深技术人员陆续退休，行业正面临严重的知识断层。整合海量文本训练数据与运行系统实时数据的 AI 模型即将成熟——技术人员可通过对话方式向模型咨询，如同与资深同事交流。
这为当前一种现象提供了乐观的反驳：资深技术人员将大型语言模型当作“实习生团队”来提升效率——却未真正培养实习生团队——从而阻碍了团队的未来发展。企业真正需要的是：将 AI 模型作为知识载体，辅助资深技术人员培训新人，帮助其掌握日常工作所需的核心技能。
这也是数字孪生技术的有趣转折：以往数字孪生的高精度要求使其在数据杂乱的现实环境中部署成本过高，而如今通过交互式工业 AI 模型，数字孪生的核心价值将得以更好地实现。
简而言之，2026 年的行业关键词并非“大规模 AI 模型遍地部署”，而是 “精准化、实用化 AI 的落地应用”——通过 AI 最终实现杂乱数据的价值挖掘、平台稳定性提升与专业知识缺口填补。那些聚焦于强化边缘计算基础、推进平台标准化、并在 AI 应用中解决日常运营痛点的企业，将获得更大回报。
* 本文作者Brad Corrion是IOTech公司首席技术官。
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