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2026年国内边缘计算进入发展分水岭，开源大模型推动行业从概念试点走向小规模落地，端侧小模型前置过滤+边缘轻量化大模型研判+云端大模型训练成为行业通用架构。

算法层面，轻量化CV小模型仍是前端实时识别主力，CNN‑Transformer混合架构成为前沿主流；多模态大模型泛化能力强，但受算力、延迟、精度缺陷制约，仅适合后置复核，无法独立承担高可靠告警业务。

算力芯片分化为五大竞争阵营：ARM通用SoC生态成熟；RISC‑V芯片具备国产化优势但软件生态待完善；垂直视觉芯片针对多路视频推理优化；外置加速卡用于存量设备算力升级；云端训练芯片兼顾边缘推理。内存带宽、DDR容量已经超越单纯TOPS算力，成为大模型下沉最核心硬件瓶颈。

存储市场面临严峻挑战，DRAM、NAND持续涨价，AI服务器挤占通用边缘存储供给，预计2027‑2028年供给才会缓解，推高整机BOM成本，压缩厂商利润。

硬件产品多元化涌现：龙虾盒子分云端调用、本地离线推理两类；存算一体机解决传统设备算力存储割裂痛点；AI NAS面向家庭、小微商用；AI视频压缩盒通过智能编码缓解存储成本压力；机器人大小脑分离架构是当下主流。

垂直场景上，AI监考、明厨亮灶、烟花爆竹安监、私有化AI数字员工等受政策驱动快速放量，对本地数据闭环、低时延提出硬性需求。

资源名称：物联传媒&视觉物联《2026边缘计算市场调研报告》81页

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