边缘AI智能体演进 - 边缘AI正从静态推理向动态智能体演进，核心是实现设备间的自主协作而非单纯模型运行[1][3] - 97%企业已部署或计划部署边缘AI，54%希望其成为系统级能力，48%以减少云依赖为目标[6] - 边缘智能体需具备感知、协同、经济三层能力栈(PCE模型)，六成企业已部署多模态AI模型[12][14] 边缘AI操作系统变革 - 传统边缘AI平台以模型调度为核心，新型Edge AI OS需支持智能体动态协作与状态管理[16] - Edge AI OS需具备异构算力调度、多智能体运行时管理、任务-资源-状态动态耦合三大能力[18] - 企业AI支出结构转变：60%新增预算投向边缘部署，近半用于自主AI能力构建[19] 智能体部署技术挑战 - 调度复杂性成为首要难题，需解决异构设备、动态状态与环境依赖性等问题[22] - 通用语言模型与垂类行业模型协同需求凸显，传统调度机制难以满足[23] - 数据隐私合规性要求智能体在本地处理敏感数据的同时实现协同学习[24] - 多智能体协作引发资源抢占、任务冲突等治理问题，需建立新型优先级体系[25] 行业应用范式转型 - 智能制造场景展示智能体价值链条：从视觉检测到物料搬运形成自主闭环[7] - 企业AI采购模式从CAPEX模型采购转向OPEX智能体订阅，按效果计费[19] - 边缘智能体推动AI从项目性支出转变为系统性基础设施支出[19][27]