最近，DeepSeek通过显著降低AI成本，正加速推动着AI的普及应用。作为AI应用最具潜力的技术之一，边缘计算正处于快速发展和变革的浪潮中，正在重新定义智能化应用的边界和场景。在此背景下，戴尔副总裁Pierluca Chiodelli向我们揭示了2025年决定边缘人工智能发展的五大关键技术趋势。

从“指令执行”到“自主行动”

首先，是向“代理AI”过渡。它代表了无需人工干预即可主动决策和行动的新模式。这种范式转变将使决策权限下沉至边缘设备终端，构建起自感知、自判断和自执行的闭环体系，从而推动制造、智慧城市和零售等多个领域的效率飞跃。例如，在制造过程中，边缘设备不仅可以实时检测到产品缺陷，还能自主采取修正措施，调整工作流程，并增强系统安全性；在智慧城市中，交通信号自主调流缓解拥堵，救援无人机能快速响应突发事件，能源网络也能实时平衡供需波动。

数据引力驱动边缘变革

数据引力正在以前所未有的速度在边缘扩展。据Gartner预测，到2025年，75%的企业管理数据将不再局限于数据中心或云平台，而是转移至边缘进行处理与储存。诸如IoT设备、传感器和摄像头等其他连接设备产生的数据必须在距离其源头更近的位置进行实时处理。这一需求促使边缘环境成为一个数据密集型的“活动中心”，要求更强大的本地计算和存储能力，以实现高效的实时分析、预测性维护和运营优化。数据的急剧增长推动了边缘计算对高效计算和存储解决方案的需求。边缘计算不仅需要处理大量数据，还需要为虚拟化和容器化提供强有力的支持。这种数据引力的加速使得边缘计算不再是一个单纯的技术趋势，而是推动企业实现智能化运营和提升竞争力的关键因素。

零信任：确保边缘安全的核心

随着数据、基础设施和应用程序越来越多地分布在边缘环境中，安全威胁也变得更加复杂，给数据安全和主权带来了新的挑战。为了确保敏感数据的机密性、完整性和可用性，企业必须根据边缘环境的特点、漏洞和分布性定制强有力的安全措施。在这种背景下，能够帮助企业降低数据泄露、网络攻击和未经授权访问风险的零信任架构成为确保边缘数据安全、主权和完整性的黄金标准。通过实时威胁检测、加密技术，以及安全身份验证和授权机制，零信任框架为企业提供了应对边缘安全挑战的有利保障，使其能够在保障数据安全的同时，充分尊重客户、员工及社会各方的权益。戴尔从产品设计和开发起便将零信任纳入考量，将其作为基础架构不可或缺的一部分，从设计、交付、部署、运维到停用，贯穿产品全生命周期。

边缘、核心与云无缝协作

关于边缘、核心或云哪个是理想工作负载位置的争论，已经逐渐被现实的共生关系所取代。今天，这些环境各自发挥优势，通过紧密协作创造出无缝且高效的工作体验。随着跨云、边缘和数据中心的高效数据处理和流动需求不断增长，“混合边缘-云”的应用趋势将继续提升。通过这种灵活性、可扩展性和深入洞察的结合，企业可以有效降低成本、提高运营效率，并增强响应能力。不过，IT与OT团队也将面临如何在延迟、应用程序和数据管理及安全性等方面找到平衡的挑战，确保这三者之间的无缝互动。

告别传统工作负载 迎接边缘新时代

随着对更高效率、可扩展性和灵活性的需求不断增加，边缘环境正经历从孤立式整体工作负载向端到端全栈边缘解决方案的转型。这一转变旨在满足虚拟化和容器化的新需求，支持跨边缘、核心和云的无缝互联与数据流动，最终推动向轻量级虚拟化和容器化平台的转变，进而适应边缘部署的特殊需求。就像虚拟化技术广泛应用时，数据中心经历的转型一样，边缘编排平台也将提供对工作负载的全面控制与可见性，帮助优化性能、减少延迟，并确保边缘、核心和云之间的顺畅通信。