边缘计算作为下一代无线网络的关键技术，推动了网络与计算设施的边缘化。更加靠近用户终端的边缘服务器可使得业务的服务时延大大降低，并能够应对不断涌现的新型场景。同时，人工智能的迅速发展对边缘计算的性能提升具有显著推动作用，有助于边缘计算设备应对急剧增加的边缘侧数据。因此，可将边缘数据的计算本地性和人工智能的强计算能力相结合，即边缘智能，来增强边缘侧的数据处理能力，提高无线通信系统的整体性能，并改善用户的服务体验。边缘智能近年来研究火热并处于快速发展阶段，因此本白皮书旨在分析当前边缘智能的研究进展。

主要包括：

（1）6G 边缘智能网络和基础设施：首先分析面向 6G 网络的边缘内生智能架构；然后对边缘智能算力基础设施进行介绍，包括边缘智能硬件和云平台；最后描述边缘智能网络基础设施，包括边缘智能接入网和核心网。

（2）边缘内生智能的关键技术：从模型轻量化、边云协同智能、边缘智能化部署和深度边缘节点这几个方面分别进行介绍，并对无线联邦学习中的边缘智能进行详细的讲解，包括联邦学习中的模型稀疏化和模型量化。

（3）边缘内生智能应用：分析智慧交通、智能制造和智能节能等面向边缘内生智能的典型应用。

因篇幅限制，仅展示部分，更多重要内容、核心观点，请下载报告。