5G MEC+边缘智能：AI跨边云协同训练与推理测试床

"该文档是关于基于5G MEC（多接入边缘计算）+边缘智能的AI跨边云协同训练推理测试床的介绍，旨在解决AI在工业场景中遇到的算力、数据隐私和场景碎片化问题。测试床的目标是建立一个云端与边缘端互相补充的协作框架，以提升业务的稳定性和效率。" 正文: 本文档详细阐述了一个基于5G MEC和边缘智能的AI跨边云协同训练推理测试床的概念和应用，旨在应对在工业环境中实施AI技术所面临的挑战。5G MEC技术结合边缘计算，能够将云计算的能力扩展到网络边缘，从而更贴近终端用户，减少延迟并提高数据处理效率。 首先，测试床针对的问题主要包括：(1) 边缘设备的算力、功耗和散热限制，使得直接将云端训练的模型应用于边缘设备变得困难；(2) 缺乏有效的云边协同框架，无法持续优化和更新模型，影响长期准确性；(3) 大规模数据上传云端增加网络负荷，且可能涉及数据安全问题；(4) 工业场景的多样化导致没有统一的协同推理解决方案。 为了解决这些问题，测试床提出了以下策略： 1. **云边协同训练推理**：通过模型切割、模型压缩等技术，实现云边协同推理，缓解边缘设备的计算压力。同时，采用增量学习方法，让模型在使用过程中自我优化，提高准确性。 2. **数据隐私保护**：借助联邦学习，模型在边缘设备本地训练，仅上传参数到云端聚合，避免敏感数据泄露。迁移学习则允许云端保留基础模型，边缘设备根据新环境训练，创建适用的新模型。 3. **业务场景定制化**：针对不同业务需求，企业可以定制合适的AI协同服务，确保资源的有效利用。这种灵活性增强了系统的可靠性和适应性，尤其适用于工业环境差异大的情况。 此外，文档还提到了关键词，包括边云协同平台、边缘智能、协同推理和模型优化，这些都是测试床项目的核心技术点。测试床由中国电信发起，并与瑞斯康达等合作伙伴共同参与，目标是应用于柔性制造的PCB生产等工业场景，以实现更高效、安全和灵活的智能制造。