从零售门店的AI导购机器人，到工厂流水线上的智能质检，再到家中随时响应指令的按摩椅 —— AI正从云端“大脑”向边缘“神经末梢”延伸。企业对AI的需求已从“尝鲜验证”转向“场景深耕”，将技术势能转化为可量化的业务价值。

　　基于边缘AI的应用落地并非单纯的技术叠加，模型怎么选？系统如何稳定运行？如何保证回答准确？怎样与ERP、CRM务系统结合？如何确保安全合规？这些都是企业面临的核心挑战。

　　本期网宿科技（300017）《宿说》栏目，特邀边缘AI技术专家董曙佳，一次性讲透网宿边缘AI能力，并深度剖析三大经典案例，揭示企业如何从0到1，高效推进AI应用落地。

　　无论您是零售数字化经理、制造业负责人，还是企业安全官，都能在这里找到可落地的AI解决方案。点击观看，开启边缘AI价值转化的第一步！

　　以下为整理的专家分享实录：

　　Q1：当前，边缘计算与AI的融合不断深化，您如何看待这一趋势？

　　董曙佳：我们看到有一个特别明显的趋势，就是AI正逐渐从“云端”走向“边缘”。这是什么意思呢？比如说，如果你的业务场景在工厂，那么现在有一个可以常驻现场的“AI小助手”，它能在本地直接处理数据、快速决策，不用什么事都跑回云端去汇报。

　　据Gartner预测，到2026年，全球边缘部署中将有50%与AI相关。这充分说明，边缘AI正成为产业智能化布局的关键方向。

　　尽管边缘AI在数据处理和实时响应方面优势很大，但我们发现，很多企业在实际落地时也有一些共同的疑惑，比如：如何让AI模型与业务深度结合？怎样平衡AI价值与投入成本？数据安全如何保障？

　　Q2：作为深耕边缘计算的厂商，网宿边缘AI的独特定位和能力是什么？

　　董曙佳：网宿边缘AI的初衷，是让AI能力像水电一样便捷，“即开即用”。为帮助企业低成本、便捷地获取AI能力，我们以“边缘算力底座+AI引擎”双轮驱动，通过边缘AI网关、边缘模型推理、边缘AI应用三大核心产品矩阵，构建了“模型接入-推理优化-场景落地”的全链路能力体系。

　　今年初，我们还完成了新一代边缘AI平台的升级，企业只需通过API调用，就能接入高性能、易用、安全的AI服务。平台采用的是Serverless无服务器架构，支持按量付费、随用随付，大幅降低企业启动AI应用的门槛。

　　*网宿边缘AI平台能力全景图

　　Q3：具体而言，网宿有哪些“即开即用”的边缘AI能力可供企业使用？

　　董曙佳：具体可以分为四个层面：

　　在资源层，依托网宿全球2800多个分布式节点，可以提供高性能的算力、网络和存储能力，企业无需重资产投入，即可高效支撑AI应用的数据流转，快速开启AI实践。

　　在模型层，平台已经集成DeepSeek、通义千问、OpenAI、文心一言等主流大模型。企业可以根据业务场景需求直接调用对应模型的API，接入文本创作、图像处理、语音交互等领域的AI能力。

　　*支持的模型提供商（部分）

　　除了模型接入外，平台还支持模型推理加速和托管服务。推理任务可在靠近用户的边缘节点执行，有效降低延迟，提升AI应用的交互体验。

　　在技术层，我们自研的边缘AI网关，可帮助企业通过统一接口实现对第三方模型、开源模型及私有模型的集中管理，大幅提升模型调用的效率。同时，AI网关内置了负载均衡、语义缓存、安全审核等功能，企业可以根据场景需求灵活配置，扩展AI应用能力。

　　*边缘AI网关架构

　　我们还提供丰富的AI应用组件，包括RAG知识库、MCP服务、工具调用、联网搜索与记忆管理等等。开发者借助边缘函数，仅需少量代码即可快速组装业务逻辑，高效构建AI应用。

　　在应用层，网宿边缘AI已在多个垂直场景沉淀出标准化方案，如AI问答机器人、编程助手、实时语音交互等。企业只需调用对应API集成至业务系统，即可快速获得AI能力，真正实现“智能体即服务”。

　　Q4：企业在落地AI时往往需权衡价值、技术难度与成本等，网宿边缘AI是如何平衡这些因素的？

　　董曙佳：我举一个真实案例来说。一家头部的连锁药企想要搭建一套智能客服系统，用来给门店顾客做用药建议和健康指导，但他们没有专业的AI团队，不知道从何入手。

　　我们提供的是一站式的边缘AI解决方案，从需求拆解、知识库构建、MCP服务集成到规模部署，都交由我们来执行。最后，他们拿到的就是开箱即用的API，像接通水电一样方便简单。

　　*智能客服系统搭建框架

　　我们不只是帮他们建起来，还要让它“更快、更好用、更安全”。

　　比如在回答的精准度提升上，我们通过提示工程优化问答逻辑、RAG技术注入企业知识库，并支持联网搜索获取最新的医药行业数据，最终系统回答的准确率提升了近40%，做到了“有问必答，答得精准”。

　　在成本优化方面，网宿边缘AI以无服务方式提供AI能力，他们不需要投入硬件，按实际用量付费就行了。同时我们借助自研的语义缓存，把一些高频的回答缓存在边缘节点上，避免重复调用大模型，进一步帮助他们节省推理成本。

　　Q5：AI要想实现规模化应用，用户体验至关重要。在这方面，您有哪些建议？

　　董曙佳：没错，只有让AI变得易用、好用，才具备推广价值。在这方面，我们的思路是将AI部署在离用户更近的边缘侧，围绕模型管理、响应速度、数据安全、场景适配等维度，进行针对性优化。

　　以我们的一个按摩椅客户为例，由于原来的声控功能简单机械，用户体验有很大的提升空间，他们希望产品变得“更聪明、更通人性”。

　　考虑到对存量的按摩椅进行硬件升级的成本高、难度大，我们通过网宿边缘AI网关对接多源大模型，融合语音识别、语义理解等技术，将按摩椅采集到的语音信号精准解析为设备操作指令，从而实现“更通人性”的交互体验。当用户开口说话时，按摩椅采集到的语音信号就近上传到网宿边缘平台，数据不用往返云端，大幅降低端到端的延迟，显著提升响应速度和用户体验。

　　*按摩椅智控方案

　　这种实时性，其实也离不开网宿多年来在CDN的技术积累，确保语音数据能以最优路径、最低延迟完成传输与处理。

　　此外，方案还集成了医疗知识图谱与联网搜索能力，可实时推送中医穴位知识、运动恢复建议等专业内容，并结合用户体征数据生成个性化健康方案，从而将传统按摩椅升级为真正的“家庭健康管家”。

　　Q6：刚才您也提到了安全，网宿边缘AI是如何保障AI应用安全的呢？

　　董曙佳：首先，基于网宿CDN边缘安全生态，可以给大模型提供全面的安全保障，有效防御API滥用、DDoS攻击等威胁。

　　在数据安全层面，边缘AI安全平台可以对模型交互内容进行内容审核、数据隔离。比如，在为某软件服务商构建编程助手时，我们加入了“安全护栏”功能，它会自动对提示词和模型回复进行数据脱敏。除了敏感信息外，对于涉黄、涉恐、涉暴等不良的内容，也能进行拦截，有效保障他们的核心代码资产安全。