本白皮书由中移智库发布，系统阐述了6G物联网端侧计算的技术架构与演进路径。 一、背景与驱动力
随着6G网络愿景的逐步清晰，物联网设备数量将呈指数级增长，端侧计算能力成为支撑实时性、低功耗业务需求的关键。文章深入分析了6G场景下物联网面临的新挑战，包括海量连接、算力分布、安全隐私等核心问题，指出端侧计算是解决这些挑战的必由之路。 二、端侧计算技术架构
白皮书提出了端侧计算的分层架构设计，包括感知层、计算层、网络层和应用层的协同机制。重点探讨了轻量化AI模型、联邦学习、边缘智能等关键技术，为6G物联网端侧算力部署提供了技术路径参考。 三、关键使能技术
1. 轻量化模型压缩：通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，实现AI模型在端侧设备的高效部署
2. 隐私计算：联邦学习、安全多方计算等技术保障数据隐私安全
3. 自适应算力调度：根据业务需求和资源状态动态分配算力
4. 近端智能化：在基站、网关等网络边缘节点部署智能能力 四、应用场景展望
白皮书展望了端侧计算在智慧城市、工业互联网、车联网等场景的典型应用，强调端边云协同将成为6G物联网的主流架构模式。 五、总结
6G物联网的端侧计算不仅是技术演进，更是架构变革。通过端侧计算与网络原生智能的深度融合，将支撑更加泛在、智能、安全的6G万物互联愿景。 PDF附件共4页，包含完整技术细节和案例分析。