端侧AI潮涌，无锡加速布局

（原标题：端侧AI潮涌，无锡加速布局）

当AI走进工厂和街巷，企业关心的问题也变得具体：设备能否及时识别异常，无人车能否连续作业，智能服务的长期成本能否降下来。这些问题，正把一部分推理任务推向更靠近现场的终端。

端侧AI的机会，由此延伸到手机、PC之外。大量已有的传感器、工业设备和无人系统，都可能成为智能化升级的入口。在近日举办的2026世界物联网博览会上，无锡围绕星海图、新石器、千问等诸多项目的布局，正是试图把多年积累的物联网产业基础，转化为承接这轮需求的能力。

端侧AI重构物联网

中信建投在研报中提出，端侧能够提供隐私保护、即时响应、低成本以及主动响应等差异化价值，机会尤其来自碎片化场景的渗透。成熟产品的智能化升级有望较快落地，全新AI终端则需要更长的开发周期。

其背后是一笔随应用深入而变化的账。工厂持续采集图像、设备频繁调用模型，都会增加传输和推理开销。对于本地模型能够胜任的高频任务，将部分处理留在设备端，有望降低长期调用与带宽成本，但仍需权衡硬件投入、能耗和维护费用。生产数据减少外传，也能兼顾数据保护需求。

更直接的约束来自现场。识别、判断到执行之间的延迟，会影响工业控制和无人系统的作业连续性。因此，物联网设备正从采集、上传数据，进一步走向本地感知、推理与控制。

中国信息通信科技集团有限公司副总经理、总工程师陈山枝在接受记者采访时指出，智能网联汽车、工业机器人等具身智能体，将改变通信对象、流量流向和网络架构。尤其在群体协作时，具身智能体更需要本地协作，对低时延、高可靠提出更高要求，网络将进一步向端边云协同演进。

不过，需求分散，也意味着适配成本高。同一个模型进入不同产线，可能面对不同工件、工艺和操作要求。国际欧亚科学院院士、江南大学研究生院院长吴小俊认为，人工智能正从感知、通信到应用各层面重构物联网。但工业具身智能从演示走向产线，仍受制于复杂场景训练数据不足、训练成本较高，以及场景变化后的迁移泛化与安全问题。

因此，某种程度而言，通用模型能力需要与行业数据、终端硬件共同打磨。鹏鹄物宇（无锡）航天有限公司董事长李源也观察到，产业正从“连得上、看得见”，迈向“看得懂、能决策、能执行”。在他看来，技术最终需要收敛到规模化运营和商业闭环。

打造产业融合标杆

这使拥有制造业与物联网基础的城市获得了新的切入点。这里的逻辑在于，模型厂商掌握算法与部署能力，终端企业熟悉设备与用户，行业客户拥有现场数据。把这些能力连接起来，才能减少每个项目重复开发的成本。

无锡近年来的布局，正沿着产业融合展开。从2009年获批建设国家传感网创新示范区，到2021年以来持续培育智能传感器、车联网、工业互联网特色产业体系，无锡持续积累感知、连接与应用能力。2026年8月，无锡获批建设国家人工智能产业创新应用先导区，10月31日启动建设，进一步推动场景、算力、数据、模型、生态一体布局。

具体到项目，记者注意到，星海图拟与锡山经开区开展战略合作，计划五年内在无锡累计投资超10亿元，布局华东区域总部、中试交付中心、制造基地及产业基金。其中，中试交付中心拟联合本地制造业、服务业场景，开展应用中试与二次开发。其价值在于，让模型与机器人在真实任务中反复验证，把场景适配经验积累为可复用的交付方案。

新石器华东智能无人车总部项目计划投资10亿元，采用“总部经济+联合智造+运力运营”模式，计划在上游采购本地激光雷达、车载算力模组、动力电池等零部件，下游面向快递物流提供按运力订阅的运营服务。这让本地供应链参与终端制造，也把设备交付延伸为持续服务。

千问办公创新中心则补充公共模型与算力服务能力。项目计划投资3.6亿元，由滨湖区政府、无锡数据集团与阿里云合作共建，依托国产算力底座，建设集算力调度、模型服务、Token计费于一体的平台。不过，此类服务进一步进入端侧场景，还需要与终端厂商共同完成模型适配、任务分配和持续更新。

阿里云计算有限公司副总裁张敬对记者表示，“千问办公创新中心选择无锡，是看好无锡的产业基础和未来发展潜力，物联网发展是AI发挥作用的重要基础和关键土壤。这次合作不仅仅是AI产品的落地，而是我们要在当地建立一个服务的平台，驱动组织变革，最终带动产业的发展。我们期望将无锡打造为全国标杆。”

软通动力计算产品与智能电子业务副总裁杨勇介绍，通过深化服务器制造与算力服务的供应链协同，企业可以降低自建数据中心的投入门槛，让获取算力更像用电一样便利。这也说明，端侧智能的发展仍需公共算力与服务体系支撑。

随着模型进入更多终端，无锡多年积累的感知、制造与应用能力，有望获得新的用武之地。中试中心里完成的一次适配，可能成为下一条产线的现成经验；无人车跑通的一条配送线路，也可能带来本地算力模组、传感器和运营服务的持续需求。端侧AI的规模市场，正需要从这些具体而细微的应用中生长出来。