边缘AI的下一跳:迈向″智能体操作系统″

这是我的第376篇专栏文章。

我们似乎距离这样的场景一望可及：在某一天的夜色中，一架无人巡检机在高空低鸣，摄像头精准锁定了主控泵房的机械抖动异常。与此同时，地面上的四足机器人接收到异常码，避开障碍物迅速前往现场。两者并非通过云端调度，而是在本地通过“边缘智能体操作系统”自组织形成任务协同：无人机负责视觉识别与路径分析，地面机器人完成执行与反馈。整个过程无需人的干预，也无需连接远程云平台。

这不是科幻，而是边缘AI从推理引擎迈向协作智能体的真实演进。

过去几年里，边缘AI的演进路径清晰可见——从最初的TinyML微型机器学习探索低功耗AI推理，到边缘推理框架的落地应用，再到平台级AI部署工具的兴起，以及最近大热的垂类模型，我们已经实现了“让模型跑起来”的任务。

然而，边缘AI的下一步，不是继续堆叠更多模型、更多参数，而是回答一个更根本的问题：当AI模型跑起来之后，它们能否协作起来？

这一局限，正是边缘AI走向更高智能形态的“隐形天花板”。

真正的边缘智能，不止于做出判断，而是要做出决策、组成系统、执行任务。这正是边缘AI从静态推理向动态智能体演进的起点。

我们需要的不再是一个更大的模型，而是一群能协作的模型。可以认为，模型让设备看见世界，智能体让设备参与世界。

在本文中，我们将基于最新的市场数据、技术进展与平台趋势，探讨边缘AI如何从模型部署进化为智能体操作系统，以及这一趋势将如何重塑智能终端的交互方式、系统架构与商业价值。

从模型部署到系统自治，AI智能体正在边缘落地

在过去，企业部署边缘AI的主流方式依然是“模型驱动+平台调度”的组合范式：开发一个模型，部署到一个终端，通过边缘平台完成资源调配与状态可视化。

这种方式确实在早期解决了模型能不能跑的问题，推动了大量AI能力在边缘侧的落地，但它也将暴露出一个日益突出的结构性瓶颈：当部署规模扩大、场景复杂性提升之后，这种模式迟迟无法回答一个更本质的问题：模型之间是否能够协作？系统是否具备自治能力？

这种关注点的转变，已经在企业决策层面清晰显现。

根据ZEDEDA公司于2025年初发布的全球CIO调研报告显示，97%的受访CIO表示企业已部署或计划在未来两年内部署边缘AI；54%的企业明确希望边缘AI成为系统级能力的组成部分，而不再是孤立的单点功能；更值得注意的是，48%的企业将“减少对云的依赖、提升本地自治响应能力”列为下一阶段的重点目标。

这组数据背后正反映出一个产业级的共识正在形成：边缘AI的未来，不再只是模型能运行的问题，而是系统能否实现自组织、自感知、自响应的能力提升。

这种能力跃迁的核心载体，正是“边缘AI智能体”。

相较于传统的模型部署范式，边缘智能体不再是一个被动执行的推理引擎，而是一个具备感知、决策、行动与协同能力的最小智能单元。它不仅能运行模型，更能根据环境状态、系统规则与任务目标，在本地发起行为、协商角色、分配资源，成为边缘系统中具备能动性的基础智能节点。

以一个智能制造场景为例，可以直观理解边缘智能体的价值链条：当传送带上的摄像头识别出物料存在缺陷时，视觉检测智能体会立即生成事件信号；这一信号触发物料搬运智能体自动调度移动机器人进行问题物料的转移；紧接着，质检智能体在收到信号后展开二次复核；最终，MES系统智能体同步更新生产排程与下一工序计划。

整个流程从异常识别到任务执行，不再依赖中心化的调度系统，而是通过多个边缘智能体在本地自主协作完成。这种“感知—决策—协作—反馈”的闭环，不仅提升了响应效率，也让系统具备了高度的弹性与适应性。

如果说模型部署解决了“设备是否具备思考能力”的问题，那么智能体部署则进一步回答了“设备是否具备参与能力”的命题。而要真正实现这种参与性，边缘智能体必须具备一套完整的能力体系。

我们可以将其总结为PCE模型——即感知、协同、经济三个层级的能力栈。

首先是感知层（Perception）。

智能体必须能够理解其所处的环境，读取和解析来自图像、声音、温湿度、振动等多模态传感器的数据，并结合上下文信息进行任务判断。ZEDEDA的调研显示，已有超过六成的企业在边缘设备中部署了多模态AI模型，这为智能体提供了丰富的环境感知基础。

其次是协同层（Coordination）。

一个智能体无法完成所有任务，真正的智能系统依赖于多个智能体之间的高效协作。这种协同并非简单的数据交换，而是基于状态共享、角色协商与任务分工的智能代理网络。协同能力，使边缘系统从设备互联升级为智能互助。

最后是经济层（Economy）。

当边缘智能体开始具备任务接单、资源协商、成本控制等行为能力时，它们也自然成为了机器经济的参与者。这一层的实现基础，是设备钱包、加密身份以及可编程合约机制。根据我在文章《端侧AI井喷+虚拟货币改观,设备钱包开启AI代理经济之门》中的判断，未来AI设备之间的M2M交易总量有望超过人类之间的交易总额，智能体将成为边缘经济网络中的活跃节点。经济能力，不仅让智能体具备了执行的能力，更让它们具备了协作的价值。

感知、协同与经济三层能力，共同构成了边缘智能体的“PCE能力栈”。它不仅定义了一个智能体应当具备哪些能力模块，也为未来边缘AI平台的系统设计提供了参考框架。

为什么边缘智能体需要一个AI操作系统？

尽管边缘AI近年来实现了从模型部署到平台化管理的跃迁，但目前主流的边缘AI平台仍然停留在“模型运行环境”的层级。然而，当AI从模型进化为智能体，这种传统平台范式便显得力不从心。

原因在于，智能体并不是一个静态推理服务，而是一个具备状态感知、任务协商与自主行动能力的动态服务。它需要的不仅是执行空间，更是一套完整的操作系统。

我们称之为“边缘AI操作系统”。

相较于传统的AI平台，边缘AI操作系统需要从底层架构上满足三项核心能力需求。

首先，它必须具备对异构算力资源的调度能力。在边缘设备中，AI模型可能运行在CPU、GPU、NPU甚至ASIC等多种计算单元上。如何在这些异构算力间进行动态分配与负载均衡，成为操作系统级的技术挑战。

其次，一个真正的边缘AI操作系统应当支持多智能体运行时管理（Runtime）。这意味着系统不仅要跑模型，更要调度智能体：包括智能体之间的状态感知、任务调度、权限控制与行为协调。

这也引出了AI OS的第三个核心能力：任务-资源-状态三位一体的调控机制。在传统平台中，任务通常是静态配置的，资源分配是按需调用的，状态管理则依赖于外部监控。而在智能体系统中，这三者是动态耦合的：一个智能体能否执行某项任务，取决于它当前的状态、拥有的资源，以及系统中其他智能体的行为反馈。

这些趋势共同指向一个事实：边缘智能体的崛起，正在倒逼操作系统的范式重构。

如果说传统操作系统是为程序而生的，那么即将到来的边缘AI操作系统，则是为智能体而生，它不仅要懂硬件、懂模型，更要懂行为、懂协同、懂生态。

当前，CIO们面临的并不是“是否部署AI”的问题，而是“如何系统性地规划AI”的挑战。智能体的出现，正逐步将AI从“项目性支出”转变为“系统性基础设施支出”。

来自ZEDEDA的调研表明，超过54%的企业已采用“云+边”混合部署模式，未来两年内预计将有超过60%的新增AI预算用于边缘部署，其中近一半明确指向“自主AI能力”的构建。这反映出企业AI支出的结构正在发生根本变化：从以CAPEX为主的“模型采购+部署费用”，转为以OPEX为主的“智能服务+智能体订阅”。

企业将不再按“模型数量”付费，而是按“智能体生命周期”进行预算管理。企业不再一次性购买某个模型，而是订阅某类智能体功能，并按效果进行计费。这一切意味着，边缘智能体系统的产业化路径即将加速。

从“模型能跑”到“智能体能活”的四个门槛

尽管边缘智能体的未来日渐清晰，技术路径也逐步展开，但从“模型能跑”走向“智能体能活”，并非一次线性演进，而是一场跨越四重门槛的系统性升级。

首先，调度复杂性是当前最现实也最棘手的问题之一。

边缘场景天然异构，设备种类多样，算力结构不一，网络条件时断时续，智能体所依赖的模型、资源与传感器接口不尽相同，导致统一调度策略难以奏效。更复杂的是，智能体本身具有动态状态，其行为具有环境依赖性和时序波动性，调度系统不仅要分配资源，还要理解智能体的当前意图与可行性。

其次，模型多样性构成了第二重门槛。

边缘AI的实际应用中，越来越多的任务需要通用语言模型与垂类行业模型协同工作。然而，这两类模型在运行机制、输入结构、算力需求与响应时限上差异显著，传统的模型中心式调度已难以满足智能体协同式运行的需求。

更具挑战性的，是第三个门槛——数据隐私与合规性。

边缘AI的最大特征在于本地化智能，这也意味着它所依赖的数据高度私有化、敏感化，涉及企业运营指标、用户行为轨迹、生产链条状态等核心资产。在传统AI中，数据上传云端统一训练与推理，但在智能体系统中，数据常常只在本地生成、处理与决策，系统如何在不违反数据隐私的前提下实现智能体的协同与学习，成为一道难解之题。

最后，智能体治理问题逐渐浮出水面。

多个智能体在同一系统中协作运行，其间不可避免地会出现资源抢占、任务冲突、策略竞争甚至信息欺骗等现象。传统的任务优先级体系在智能体的体系中变得复杂，尤其当智能体具备学习能力或自我更新能力时，其行为路径将变得不可预测，系统风险随之上升。

唯有跨越这四重门槛，智能体才能真正“活起来”，不仅能运行、能协作，更能在复杂系统中持续进化、自我修复与安全运行。

写在最后

边缘AI的未来，不在于部署更多模型，而在于激活更多“能理解、能行动、能协作”的智能体。所谓智能，不再是云端的算力堆叠与模型推理，而是机器在物理世界中拥有了感知与目的，在本地环境中具备了反应与判断的能力。在这个即将到来的新阶段，企业将不再只是部署模型，而是调度智能体。

AI 不是在边缘运行，而是从边缘开始思考。

对于企业而言，这不再是一场“要不要上AI”的问题，而是“能不能构建自己的智能体生态”的战略决策。

边缘智能体的未来，不是工具，而是伙伴。它们将与人类共同决策、协同执行、长期共生。我们不是在训练模型，而是在塑造新的组织边界、新的系统智能、新的产业秩序。

参考资料：

1.Edge AI Matures: Widespread Adoption, Rising Budgets, and New 2.Priorities Revealed in ZEDEDA’s CIO Survey，ZEDEDA3.16 Changes to AI in the Enterprise: 2025 Edition，a16z.com4.Why is EDGE AI growing so fast，imaginationtech.com

转自：物联网智库