大模型与边缘智算融合发展白皮书

大模型与边缘智算融合发展白皮书（2025 年）发布单位：中移智库中国通信学会边缘计算专业委员会编制单位：中国移动通信研究院前言本白皮书旨在针对大模型与边缘智算融合所面临的机遇与挑战，提出边缘智算的融合架构设计、大模型与边缘智算融合的关键技术、应用场景和对未来的展望。希望能够为各行业在规划设计边缘智算相关技术、产品和解决方案时提供参考和指引。本白皮书的版权归中国移动所有，未经授权，任何单位或个人不得复制或拷贝本建议之部分或全部内容。本白皮书起草单位：中国移动通信研究院、中国通信学会边缘计算专业委员会、中兴通讯股份有限公司、浪潮通信信息系统有限公司、紫金山实验室、航天云网科技发展有限责任公司、中国科学院计算技术研究所、新华三技术有限公司、中移（杭州）信息技术有限公司本白皮书主要起草人：师晓卉、张婷婷、范亚梅、朱堃、崔超、贾庆民、邢镔、张宗帅、陈昊、智绪龙目录1. 背景和需求..................................................................................................................................... 11.1 相关政策背景 .....................................................................11.1.1 国家人工智能发展相关政策背景 ............................................ 11.1.2 数字化经济，工业生产等领域的政策推进 .................................... 21.1.3 国家算力基础设施发展相关政策背景 ........................................ 21.2 大模型云边训推应用面临诸多挑战 ................................................... 32. 大模型与边缘智算融合的机遇与挑战......................................................................................... 52.1 大模型与边缘智算融合已成趋势 ..................................................... 52.2 大模型与边缘智算融合的优势 ....................................................... 62.3 大模型与边缘智算融合的挑战 ....................................................... 72.3.1 训练数据协同挑战 ........................................................ 72.3.2 异构环境算法自适应挑战 .................................................. 82.3.3 模型敏捷交付挑战 ........................................................ 92.3.4 大模型和边缘小模型协同挑战 ............................................. 103. 大模型与边缘智算融合架构........................................................................................................114. 大模型与边缘智算融合关键技术............................................................................................... 144.1 软硬件一体协同 .................................................................. 144.2 边缘基础设施管理 ................................................................ 154.2.1 存算资源管理 ........................................................... 154.2.2 跨域资源管理 ........................................................... 154.3 跨异构适配 ...................................................................... 164.3.1 算力原生 ............................................................... 164.3.2 开发框架 ............................................................... 164.4 边缘模型构建 .................................................................... 174.4.1 模型架构设计 ........................................................... 174.4.2 模型训练 ............................................................... 174.4.3 上下文管理 ............................................................. 184.4.4 评测与验证 ............................................................. 184.5 模型云边协同 .................................................................... 194.5.1 算力协同 ............................................................... 194.5.2 模型协同 ............................................................... 194.5.3 数据处理 ............................................................... 204.5.4 数据协同 ..............