【摘 要】6G移动通信技术将会推进人类社会步入智能时代，实现数字世界与现实世界的融合。在这一时代背景下，将人工智能模型部署在边缘计算平台成为了一种必然的趋势，降低模型体量、提升模型性能也成为一个重点的研究方向。从一个广阔的视角对边缘计算以及模型轻量化的研究进行了归纳总结，为相关学者提供了全面的背景知识，并通过分析可靠的数据展望该领域的发展前景，讨论边缘计算和轻量化模型结合的重要性。
【关键词】6G；边缘计算；移动边缘计算；知识蒸馏；网络剪枝
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全球的移动通信技术已经步入了5G时代，商用化的5G技术可以支持低时延高可靠的物联网业务，使云端智能下落到用户终端的愿景成为现实。但是随着人工智能、通信技术、硬件设备等领域飞速发展，用户也提出更高层次的服务需求[1]。在此基础上，6G将会演进5G典型场景，推出超级无限带宽、超大规模连接、极其可靠通信，并扩展普惠智能、通信感知融合等新型服务场景[2]。这些服务场景将会产生海量数据，采用传统的云计算框架将边缘数据进行集中处理的模式不仅效率低、能耗大，而且还会因为时延等问题降低服务质量，边缘计算（EC, Edge Computing）在这种背景下应运而生。
EC是一种可以在网络边缘进行分析并处理数据的技术，通过部署边缘计算平台，让本地终端直接接入就近的服务器进行实时处理，可以最大限度地减少上传云端的数据量，释放带宽并降低服务成本。与此同时，在物理距离缩短的情况下，数据传输的时延也会大大降低，为用户提供更好的服务质量。
增强边缘计算还有另一个发展方向——人工智能（AI）。近几年AI技术不断取得突破性进展，但是随着性能的提升&