27万座通信塔变成“数字塔”:边缘AI开始离开数据中心

现在，它开始被要求做另一件事：看见附近发生了什么，并尽快作出第一轮判断。

9月24日，中国铁塔在中国国际信息通信展览会上披露，超过27万座通信塔已经升级为“数字塔”。这些塔上可以加装摄像机、雷达、传感器和无人机机巢，背后连接分布式平台、1100多种AI算法和15款行业产品。应急、林草、国土、水利、环保、农业、交通等7个行业大模型，已经在26个省份实现商业化应用。

如果只把这理解为又一批“AI+行业”项目，很容易错过重点。

大模型训练仍然需要大型数据中心。但大量现场任务——识别一处林火烟点、发现河道漂浮物、判断耕地是否被占用、确认低空飞行目标——并不适合把全部原始数据先送到远端，再等待中心处理。它们需要的是靠近数据源的第一轮筛选、推理和响应。

边缘AI不是把数据中心搬到每一座塔下，而是重新分配工作：中心负责训练、更新和跨区域调度，边缘负责把海量现场数据变成少量值得上报的事件。

三年多，从近22万座到超过27万座

中国铁塔的“数字塔”不是今年才出现。

2024年1月，中国铁塔总结2023年工作时披露，近22万座通信塔已经升级为数字塔。此后，数字塔的公开规模继续上升：2024年年度业绩为23万座，2025年末为25.2万座，2026年6月底超过26万座，到了9月的通信展，披露门槛进一步上移到超过27万座。

这组数据有一个容易被忽略的口径问题。

“近22万”“23万”“25.2万”“超26万”和“超27万”来自不同时间的公司披露，有的是约数，有的是下限。它们可以说明改造规模持续扩大，却不能被简单相减后写成精确净增量。公开材料也没有说明其中多少节点每天产生AI调用、多少已有付费客户、多少仍处于建设或试运行阶段。

数量之外，业务收入提供了另一条证据。

中国铁塔智联业务收入从2023年的72.83亿元，增至2024年的89.11亿元、2025年的101.72亿元。按这三个年度数据计算，两年复合增长率约18.2%。2026年上半年，智联业务收入53.32亿元，同比增长12.8%，约占公司总收入的11%；其中铁塔视联收入32亿元，占智联业务收入的60%。

这并不意味着智联业务已经接过中国铁塔的收入主力位置。2026年上半年，公司总收入486.93亿元，运营商业务仍有403.57亿元。智联业务只是约占总收入的11%。

但结构变化已经出现：上半年运营商业务收入同比下降5.0%，其中塔类业务下降6.7%；智联业务却增长12.8%。对一家拥有217万站址、主营通信基础设施的公司来说，这是一条很清楚的经营线索——存量站址除了出租给电信运营商，还在被包装成面向政府和行业客户的数字化服务。

数字塔真正复用的，不只是一个高点

通信塔最直观的优势是位置。

它比路侧摄像杆看得更远，比临时架设设备更稳定，特别适合森林、农田、河湖、道路和低空等大范围空间的连续观察。但如果只有位置，它仍然只是一个安装支架。

中国铁塔能够把通信塔改造成数字节点，依赖的是一整套已经存在的基础条件：站址、机房、网络接入、不间断供电、备电、维护人员和安全体系。公司把自己的资源概括为“位置+计算+电力+安全”。截至2026年6月底，中国铁塔拥有超过217万个站址和近百万个机房，覆盖31个省份。

这套存量网络改变了边缘AI的交付方式。

一个普通AI项目往往要分别解决选址、取电、联网、设备安装、故障维护和安全管理。数字塔模式把这些环节捆在一个已有节点上。客户购买的也不只是一次算法调用，而是从现场感知、数据回传、模型识别到告警处置的一整套服务。

中国铁塔对智联业务的官方定义也印证了这一点：它整合站址、专线、数据平台和第三方设备，为客户提供数据采集、传输、汇聚、分析和应用服务。换句话说，这更像“基础设施+平台+算法+运维”的组合，而不是单独出售GPU时长。

这也是通信基础设施企业进入AI市场时最独特的地方。模型公司擅长训练和推理，云厂商擅长集中算力，设备厂商擅长摄像机和传感器；铁塔运营商手里最难复制的资产，是已经分布在现场附近、能够持续供电并有人维护的节点。

边缘AI不是“不要云”，而是少传一点、快判一步

工信部在《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》中提出，要构建“枢纽—区域—边缘”三级节点协同的算力设施体系，同时简化核心到边缘的网络层级，建设城域毫秒级低时延入算能力。

这套结构并不是让边缘替代中心。

大模型训练、全量数据归档、跨区域分析和模型更新，仍然更适合集中处理。边缘节点承担的任务更窄：先过滤无效视频、压缩数据、识别高风险事件，在网络不稳定时维持本地响应，再把事件和必要片段送回中心。

一段24小时视频里，需要人看的可能只有几十秒。边缘推理的价值，就是让上行网络、中心算力和人工复核都少处理一些无效内容。

中国铁塔在通信展材料中给出了三个边缘算力案例。

在上海某科技产业园，一间通信机房被升级为推理服务器托管节点，公司称综合成本下降20%、业务时延下降35%；在江苏、福建等地，共享式边缘算力把小区算力做成“6合1”，建设成本下降40%；在黑龙江某水库，边缘算力、大模型和数字孪生被用于分析运行状态，并预演未来72小时水位变化。

这些数字可以说明公司希望把什么能力商品化，却不能直接证明这套模式已经大规模盈利。三个案例中，产业园和水库均未披露客户名称、原始成本、测算周期、硬件配置和第三方验证方法；“6合1”的具体资源利用率也没有公开。

因此，成本下降20%、时延下降35%和建设成本下降40%，目前应当视为公司案例口径，而不是行业通用基准。

1100种算法不等于1100种可持续产品

数字塔扩张的另一个醒目数字，是算法数量。

中国铁塔2024年业绩材料披露的是350多种中高点位特色算法；2026年9月的展会材料称，平台已经融合超过1100种AI算法。两次披露使用的修饰词不同，公开材料没有给出统一清单，因此不能简单计算算法数量增长率。

更重要的是，算法“接入平台”与算法“稳定解决问题”不是一回事。

森林防火要控制烟雾、云雾和炊烟造成的误报；河湖监管要区分漂浮物、倒影和正常作业；耕地保护既要识别变化，也要判断变化是否违规。季节、天气、摄像机角度和地方规则一变，模型就可能需要重新标注和调参。

中国铁塔披露，其高位数据资源已汇聚11亿张中高点位样本，约1PB；同时构建了9亿图文对、约920TB的高质量数据集。数据规模确实能帮助模型训练，但决定产品可靠性的不是图片总数，而是标签是否准确、失败样本是否回流、不同区域是否能持续更新。

一个算法在演示中识别出一处烟点，只能证明它“会识别”。客户愿不愿意续费，取决于它在几个月运行中漏掉多少真实事件、制造多少误报、节省多少巡查人力，以及告警最后有没有进入处置流程。

边缘AI的难点由此从一次模型部署，变成了长期运营。

这门生意真正的护城河，是把AI送到现场以后还能管住

从公开材料看，中国铁塔的优势至少有三层。

第一层是物理覆盖。27万座数字塔只是217万站址的一部分，理论上仍有继续升级的空间。高点位、网络、电力和机房已经存在，能降低重新选址与建设的成本。

第二层是全国交付。数字化治理项目常常分散在区县和行业部门，设备安装、线路维护、故障响应都需要属地团队。中国铁塔原有的建设和运维体系，可以把模型公司的软件能力变成长期服务。

第三层是现场数据。高位摄像机、雷达、传感器和无人机持续产生本地数据，形成其他通用模型难以直接获得的训练与反馈材料。如果处置结果能够回流，误报、漏报和场景变化就会成为下一轮模型迭代的输入。

但这些优势能否变成稳定利润，还有几道关要过。

一是有站址，不等于有需求。 并非每一个通信塔都需要安装边缘算力，也不是每个行业客户都愿意为持续服务付费。数字塔数量继续增长后，单个节点的实际利用率会比总量更重要。

二是项目收入，不等于可重复收入。 政府和行业数字化项目可能包含一次性设备、集成和建设收入。公开业绩只披露智联业务和铁塔视联总收入，没有拆分订阅、运维、算法调用和边缘算力托管，也没有公布续约率与毛利率。

三是数据集中，会带来新的治理成本。 视频、地理位置、低空目标和行业事件数据需要明确采集边界、访问权限、保存期限和跨部门共享规则。边缘处理可以减少原始数据外传，但不能自动解决权责和合规问题。

四是模型输出必须接上人的责任。 火情、水位、交通和应急事件都不能只依赖算法自动下结论。人工复核、派单、处置、反馈必须形成闭环，否则系统只是在制造更多告警。

下一步，少看“又改了多少塔”，多看六张运营账

数字塔是否真正成为边缘AI的交付网络，不能只靠累计规模判断。至少有六类数据值得持续追踪：

这不是中国铁塔目前承诺披露的指标，而是一套用来检验“数字塔”是否从工程建设走向持续运营的观察框架。

27万座这个数字说明，边缘AI已经不再停留在少数试点。但它还没有回答最重要的问题：其中多少节点每天被使用、多少项目能够续费、多少算法真正改善了现场结果。

AI没有离开数据中心，它只是把第一步搬到了现场

把边缘AI理解成一次算力迁移，容易低估这件事。

变化在于，AI交付链条被拉长了。大型数据中心继续训练模型，区域平台负责调度，边缘节点处理实时数据，现场团队完成安装维护，行业部门承担最终处置责任。任何一环断开，塔上的算法都可能只剩下一次演示。

中国铁塔的27万座数字塔提供了一个很具体的样本：AI基础设施不仅是GPU集群，也包括离森林、河湖、道路和城市街区足够近的站址、网络、电力与运维。

当模型能力逐渐标准化，竞争会越来越落到这些不那么“智能”的环节上。

谁能用更低成本把设备装上去，谁能保证它持续在线，谁能把误报送回模型，谁能让一次告警真正变成一次处置，谁才拥有边缘AI最难复制的部分。

27万座塔不是终点。它只是说明，AI开始从数据中心里的能力，变成一张需要按天运营的现场网络。

核心资料来源

参考链接

[1] https://www.china-tower.com/Index/show/catid/17/id/1885.html

[2] https://www.china-tower.com/Index/show/catid/17/id/1799.html

[3] https://www.china-tower.com/Index/show/catid/17/id/1648.html

[4] https://ir.china-tower.com/tc/ir/presentation/pre260318.pdf

[5] https://ir.china-tower.com/tc/ir/presentation/pre250317.pdf

[6] https://hubca.miit.gov.cn/zwgk/zcwj/wjfb/art/2026/art_1a6880738cfc4235afeda815d6ae8ab4.html