1 中国信通院联合业界制定、发布多项标准化成果，推动产业发展
大模型开启了 AI 原生时代，云边端协同 AI 构建了「集中式大规模训练」、「边缘分布式协同推理」新范式，有效降低推理时延和成本，提升数据安全和隐私性，也逐渐成为云边端协同发展新方向。
近期，中国信通院联合业界制定、发布了边缘 AI 等系列标准化成果：
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Q/KXYTEI-EAIP-2024《边缘 AI 计算平台能力要求》
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Q/KXYTEI-EAIH-2024《边缘 AI 智算一体机能力要求》
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Q/KXY TEI-EAIB-2024《边缘 AI 计算设备技术能力要求》
百度智能云边缘计算团队作为参编单位之一，与中国信通院、产业各方共同打造边缘计算生态，未来将持续输出「云智一体」实践经验，通过标准工作凝聚力量、增进共识，推动 AI 普惠的到来。
2 「大模型时代下云边端协同 AI 发展研讨会」成功召开
2024 年 4 月 17 日，由中国信通院牵头组织的「大模型时代下云边端协同 AI 发展研讨会」成功召开。百度智能云边缘计算 ECS 高级产品经理刘逸流应邀参会，并做「从智慧门店开始-云边端协同 AI 解决方案」的主题演讲，分享百度智能云在智慧门店领域的云边端协同方案。
百度智能云边缘计算 ECS 团队联合智能视联网平台 EVS 成功地将大模型、业务场景、端侧设备进行融合，目前，该方案已经成功落地在国内某知名连锁饮品公司的实际业务中。通过大模型与 AI 的能力，帮助客户加强食品安全管控、客流量管理，提升运营质量与运营效率。
在该场景下，部署在客户现场的端侧设备对门店环境、工作人员、客户人流等现场数据进行采集，将这些数据接入至边缘盒子中对视频进行解码、抽帧、合成，通过智能算法识别门店的具体行为进行总结（具体行为包括：垃圾桶是否正常关闭、员工着装及行为规范、食品识别、饮料杯数量管控识别、过期物料检测等），最后在云端平台将数据自动进行统计、审核、分析、展示。该连锁门店的总部可以直接在云端管控平台了解每个门店的详细信息，使得需要每天人工巡视完成的任务直接由 AI 代替，大幅度降低了人力成本，提升门店的经营效率、成本管控。
食品安全是连锁零售餐饮的生命线和红线，通过门店行为数据采集准确、及时排查食品安全风险、隐患至关重要。为了进一步保证端侧设备视觉效果，提升门店行为数据采集的准确性，「边缘计算平台+智能视联网平台」基于视频算法解析与 AI 技术，形成自动化门店巡检报表，辅助客户管理全国门店。
通过自动化 AI 巡检及时排查和暴露门店食品安全风险隐患。智能 AI 巡检较之前的人工巡检，效率提升 10 倍+，让该企业的人力、物力投入更有价值的生产和运营环节。
同时，门店过程中的管理的行为数据进行数字化记录和智能化分析，持续沉淀、完善标准化动作工序和行为模型，作为招聘、员工培训辅助，指导管理动作，为客户做到有据可依，防患于未然。
未来，基于「云智一体，深入产业」战略，百度智能云将持续推动分布式云智能化升级，不断推进大模型与边缘计算业务的融合，为管理人员提供经营建议与决策辅助，帮助客户在激烈的市场竞争中占领先机。