三星如何让企业级 AI 真正走进敏感的一线工作

这意味着企业不必把 AI 简单理解为“全部开启”或“全部关闭”。管理员可以分别评估：哪些功能可以使用，哪些功能需要连接云服务，以及哪些功能不应出现在受管理设备上。

对安全团队而言，实际价值在于，AI 政策可以下沉到设备管理层。组织不必完全依赖员工个人判断哪些工具适合处理敏感内容，而是可以把相关规则写入整个设备群的配置中。

端侧处理：减少对云端的依赖

Galaxy AI 同时支持端侧处理和云端处理，三星的企业文档也提供了限制云端依赖型功能的管理选项。

对于数据敏感或网络条件受限的工作，这一区别非常重要。能够在本地运行的任务，不必与必须调用外部服务的任务走同一条数据路径；企业也可以根据不同功能的处理需求制定差异化策略。

当然，这并不代表所有 Galaxy AI 功能都在设备本地运行，也不意味着组织可以跳过自身的数据保护评估。它所提供的是更细致的部署选择：企业可以逐项判断 AI 功能需要怎样的数据处理方式，再决定哪些能力适合在设备上启用。

设备本身也是 AI 系统的一部分

在一线环境中，终端设备并不是一个可以随意替换的软件容器。工作人员可能远离办公桌，在车辆、户外或突发事件现场实时采集证据，并在复杂条件下继续工作。因此，三星的方案把 AI 工作流与 Galaxy 硬件、设备管理和企业软件生态连接在一起。

在 Milipol TechX 2026 展示活动上，三星新加坡与 HTX、Viasat、Versaterm、Airbus 和 HeadwallVR 等合作伙伴共同展示了相关方案，涉及韧性一线移动能力、设备与车队管理、证据工作流以及沉浸式指挥中心体验等方向。

生态合作的重要性在于：一台安全的设备本身并不能完成整个业务流程。要让 AI 在办公室之外真正发挥作用，网络连接、证据采集、通信、培训和指挥中心工具都需要协同运行。

边缘 AI 不只有事件报告

HTX 与 Fortifyedge 的合作则展示了另一类一线应用。该平台利用虚拟教练、自适应训练系统和拟真 AI 虚拟形象，为内政团队用户提供模拟混合现实训练。

HTX 还介绍过一项概念验证：将相关平台部署在配备传感器的智能手表上，用于采集工作人员的生理和行为数据。

这说明企业级边缘 AI 的应用范围并不局限于现场事件处理，也可以延伸到人员培训和工作状态相关场景。不过，这类用途涉及高度敏感的个人数据，更需要清晰的数据治理、知情同意和数据保留政策。

企业评估 AI 部署时，可以关注什么

综合三星与 HTX 的实践，组织在评估任务关键型环境中的 AI 部署时，可以从以下几个方面入手：

• 选择合适的处理位置。 明确哪些任务可以在设备本地完成，哪些任务必须依赖云服务。
• 让政策真正可执行。 使用设备管理控制，限制或禁用不符合组织要求的 AI 能力。
• 围绕现场流程设计。 在工作发生的地点采集和处理信息，而不是等数据回到中心办公室后才添加 AI。
• 正确理解概念验证。 RapidCase 展示了潜在工作方式，但不能被视为已经完成的大规模生产部署。
• 整合专业合作伙伴。 网络连接、证据管理、培训和指挥中心工具，都会影响一台支持 AI 的设备能否成为真正有用的运营平台。

总体来看，三星正在把企业级 AI 定位为一种受管理的边缘平台：Galaxy 设备提供现场终端，Knox 提供策略控制，适合的任务可以通过本地处理减少对云端的依赖，而合作伙伴则补充面向具体行业的工作流。

这套模式最有价值的地方，不是宣称所有敏感业务都已经准备好交给 AI 自动化，而是提供了一条更稳妥的渐进式路径：组织可以在部署过程中，同时把处理位置、设备权限和数据治理纳入设计之中。