2026全球边缘AI算力大会在北京成功召开｜AI拼才会赢

边缘计算社区 2026-09-15 11:38
9月11日，2026全球边缘AI算力大会暨“金算奖”颁奖晚宴在北京成功召开。本届大会由边缘计算社区主办，得到了飞桥数智云、云天畅想、中科九朗、明赋云、魅视科技等多家产业核心力量的联合支持，由衷感谢以上企业的支持！
大会主视觉写着“AI拼才会赢”。这里的“拼”，既是努力，也是一种协作。网络、算力、能源、模型、数据与应用各自向前一步，AI才能在业务系统中稳定运行。
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AI正在从模型能力竞争，进入基础设施与工程系统竞争。而“边缘”，恰恰站在这场变化的交汇处。

01
为什么边缘AI在2026年开始变得重要？
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过去几年，大模型能力快速提升，产业关注点首先集中在训练规模、模型参数以及中心云GPU集群。但当AI真正进入机器人、汽车、工业视觉、企业运维、内容生成和智能终端，新的问题随之出现。
一些任务可以等待云端返回答案，一些任务却等不起。
一辆正在行驶的汽车、一台执行动作的机器人、一条生产线上的视觉系统，都需要更低的响应时间；涉及企业内部数据的场景，又会面对数据安全、权限和合规问题；与此同时，大规模调用模型带来的推理成本，也开始进入企业的日常账本。
这让AI基础设施逐渐呈现出一种新的分工：
中心云依然适合大规模训练和复杂推理，区域算力承担一部分通用任务，而大量实时、低时延和数据敏感型工作，则开始向更靠近用户和设备的位置移动。
边缘AI因此不只是“把GPU放得离用户近一点”。它背后涉及网络、算力、能源、模型、数据、调度系统和应用工程的重新组合。当天的七场分享，几乎对应了这条链路上的不同环节。

02
各领域嘉宾分享
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AI原生边缘网络
大会开始，鹏城实验室前海研究院院长杨婷婷教授带来《AI原生边缘网络》主题演讲。
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她从6G谈起。在团队的设想中，未来网络不仅需要完成通信，还要同时处理感知、智能与计算，让部分需要低时延的物理AI应用直接在边缘侧完成信息获取、分析和快速决策。
杨婷婷教授介绍了团队研发的WirelessGPT。该模型提供从8000万到53亿参数的多个版本，并已经在8种室内场景中进行数据采集和训练验证，可用于视频传输、信道预测等任务。
围绕AI Edge，团队还在探索智能驾驶、具身设备、低空安全等方向。


企业的AI资产梳理
熹乐科技CEO、连续成功创业者 CC分享的题目是《经济寒冬里的AI杠杆和确定性资产》。
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他用一个公式展开整场演讲：


Agent = 大模型 + 数据 + Harness。
在CC看来，大模型能力可以通过API或不同模型服务获得，企业数据来自多年经营积累，真正决定AI能否进入业务系统的，则是连接模型、数据和企业规则的Harness。
Harness要做的，就是把模型接进企业原有的制度和业务流程。
权限分级、审计记录、工具调用、成本管理和数据边界，都需要成为系统的一部分。否则，一个AI Demo可以运行几分钟，却很难在企业里稳定运行几个月。
这意味着，企业AI竞争正在从“谁先接入大模型”，转向“谁先把AI变成可管理、可审计、可持续运行的生产系统”。模型能力越来越标准化之后，企业自身的数据、流程和工程能力，反而可能成为更重要的差异化资产。


算力交付的转型
紧接着，云天畅想高级副总裁房鹏把视线转向算力交付。他提出：


“中心云创造智能，边缘云交付智能。”
现场分享的案例是云网吧2.0。
传统网吧需要在每个座位配置高性能主机，而云网吧2.0尝试把本地主机集中到边缘机房，用户侧只留下显示器、外设和轻量终端。
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用户看到的是一块屏幕。屏幕后面，则是一整套算力、网络和调度系统。类似架构也可以延伸到智能座舱、机器人和工业视觉等场景。
中心云负责训练与大规模计算，边缘资源处理实时任务，终端则直接与人和环境发生交互。
这里出现了一个值得关注的变化：过去算力行业习惯讨论“有多少卡”“多少P算力”，但用户真正购买的并不是GPU本身。
用户购买的是一个应用能不能稳定工作。下一阶段算力竞争的核心指标，可能会从资源数量进一步走向服务质量：延迟、可用性、调度效率、模型适配，以及单位任务成本。
算力正在从一种硬件资源，逐渐变成可被调度和交付的服务能力。


余压边算的能源思路
中科九朗资深技术专家展晓津登台，把问题带到了天然气调压站。
天然气通过管网高压输送，在进入城市和用户侧之前，需要经过调压过程。传统调压阀通过节流完成降压，压力能也在这个过程中被消耗。
中科九朗介绍的方案，则尝试把高压天然气送入透平膨胀机，在完成调压的同时发电，并回收膨胀过程中产生的低温冷能，全过程不依赖燃烧天然气发电。
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展晓津老师在现场给出了一组数据：按照项目方案测算，系统每产生约1千瓦时电力，还可以获得约1千瓦时冷量。这套“余压边算”思路，是把调压过程中产生的电和冷送给附近算力设施，同时利用数据中心余热参与天然气复温。
为什么这件事值得算力行业关注？
因为AI基础设施越来越大以后，真正限制项目扩张的未必只有GPU。
电力获取、散热能力、能源成本和机房选址，都正在成为算力项目的一部分。特别是在推理逐渐走向长期运行之后，GPU采购属于一次性资本投入，电费和冷却成本却会持续发生。


CDN在大模型时代的新定位
网宿科技边缘AI资深架构师陈云辉分享《AIDN演进之路，从“流量管道”到“分发智能”》。
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他从CDN最熟悉的问题讲起：距离。过去，CDN把图片、视频和网页内容缓存到距离用户更近的节点。目的很简单——减少数据传输距离，提高访问速度。
进入大模型时代，被分发的对象开始发生变化。用户提交的可能不再只是一个文件请求，而是一次模型推理任务。系统需要判断：
  • 这个请求应该送到哪个模型？
  • 是否需要送往中心集群？
  • 价格、延迟和模型能力应该如何平衡？
据陈云辉现场介绍，网宿希望让全球3000多个边缘节点逐步承载AI推理、Token生成和算力调度，并通过AI网关接入40多家服务商与200多个模型。


企业垂类智能体的工程实践
百度资深工程师范桂飓与百度智能体研发工程师周兴杰带来《企业垂类智能体的Harness工程实践》。
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他们介绍了面向团队场景的智能体框架EveAgent。
据百度团队现场披露，EveAgent在3个月内进入5类场景，服务9个团队和700多名用户，累计处理1.8万次提问，并按照团队内部测算，年化节省工时超过2000小时。


AI的“最后一米”
腾讯云研发工程师陈婴宁把这件事情继续往前推进了一步。他把它称为AI的“最后一米”。
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Octop是一套开源、自托管的AI助手平台。团队可以面向运维、办公等不同任务配置不同“专家”，每个专家拥有自己的模型、工具和工作空间。同一套部署也支持多账号使用，由管理员维护平台能力，不同成员按照各自权限调用工具。

03
会下交流与晚宴
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场外AI市集
大会外面还设置了AI市集和茶歇供大家交流。中科九朗、讯飞开源Astron、商汤小浣熊以及机械工业出版社等团队带来了产品、开源项目和专业出版内容。
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现场采访
现场还设置了采访间，资深专业记者对企业高管进行采访交流。
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资源对接晚宴
18时10分，资源对接与交流晚宴开始。
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白天演讲中的技术路线重新回到具体项目：
谁有算力资源？谁需要边缘节点？什么项目需要低时延推理？
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很多产业合作并不会从一份正式商业计划书开始。它可能只是从一次演讲后的提问、一张名片，或者晚宴上的一次交流开始。
这也是线下大会仍然存在的意义。

04
“金算奖”获奖名单
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大会期间，由边缘计算社区发起的 “金算奖”隆重揭晓，金算奖旨在表彰那些在边缘算力与智能体领域持续深耕、创造真实产业价值的企业。
本届奖项覆盖AI算力基础设施、算力分发、算力存储、端侧智能、企业智能体与产业应用等方向。
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  • AI产业应用领航奖：云天畅想、魅视科技、网宿科技、数享云
  • AI算力基础设施奖：山东国数、中科九朗
  • 企业级AI智能调度平台创新奖：网宇集团
  • AI算力分发领航奖：明赋云
  • 端侧智能创新奖：词元星火
  • AI算力存储领航奖：123云盘
  • 企业AI智能体领航奖：飞桥数智云
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边缘计算社区将继续记录边缘AI、算力基础设施与智能体产业的实际进展，也欢迎正在解决真实问题、拥有真实产品和项目实践的团队，与我们交流。

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特别鸣谢
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特别鸣谢
深度合作伙伴：飞桥数智云
支持单位：中科九朗、云天畅想、魅视科技、明赋云、网宇集团、123云盘
签到支持伙伴：百格活动、活动行
活动策划与运营：泉州边缘智能科技有限公司
工作人员：
  • 总 策 划：张小圆
  • 总 监 制：皓天
  • 设计顾问：cc 张 琳 miracle
  • 文案编辑：张小圆
  • 摄影摄像：周子团队
  • 现场统筹：张磊团队

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大会精彩瞬间
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致敬每一位勇敢向前的边缘AI人！
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