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      AI內核驅動,邊緣智能邁入自主決策新時代

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      過去幾年,互聯設備已廣泛部署于智能家居、智能工廠、智能城市等諸多領域,但這些設備在邊緣側的智能水平始終處于較低水平。那么,什么才是真正的智能?恩智浦半導體執行副總裁兼安全連接邊緣業務總經理Charles Dachs給出了明確答案:“真正的智慧意味著這些設備不僅能進行主動的預判,更要能實現自主決策。”

      AI成為終端設備核心內核,邊緣智能迎來爆發契機

      近期,中國信息通信研究院發布的《新一代智能終端藍皮書(2025年)——從“人工智能+終端”到人工智能終端》顯示,人工智能不再是終端的附加功能,而是深度融入芯片、操作系統、感知交互與連接架構的智能內核。

      目前,AI技術的賦能已讓部分終端設備開始展現出真正的“智慧”,這也為半導體企業帶來了巨大的市場機遇,預計到2030年,相關市場規模將達到1.3萬億美元。值得注意的是,過去幾年AI能力的發展很大程度上由云端智能推動,而如今,隨著越來越多的AI能力向邊緣遷移,邊緣側不再僅僅負責數據的采集、聚合與分析,更可以發揮決策職能。

      邊緣AI受市場高度關注的四大核心驅動因素

      當前市場對AI邊緣計算的關注度空前高漲,Charles Dachs認為,這主要源于四個方面的核心因素:首先是帶寬。將計算留在邊緣側,意味著海量數據無需上傳至云端存儲與處理,極大減輕了帶寬壓力;其次是實時性。很多復雜系統之所以部署邊緣AI能力,主要是為了處理實時的敏感數據,這類應用對環境響應速度的要求達到毫秒級,而邊緣AI可以支持超低時延;第三是能耗。相較于將數據發送至云端處理,在邊緣側多個節點進行分布式處理,能耗大幅降低;最后是數據安全保障。邊緣系統處理的數據往往具有高度敏感性,如果數據在本地處理,那么這些數據就沒有必要再發送至云端。當數據處理是分布式的、遍及各個邊緣設備,就會大幅降低被黑客攻擊的風險,提升數據安全性。

      軟硬件協同,迎接AI邊緣終端市場爆發

      面對邊緣AI終端市場的龐大需求,恩智浦(NXP)已做好完全準備,以軟硬件協同的布局,迎接市場需求的爆發式增長。

      據Charles Dachs介紹,針對客戶多樣化的應用需求,恩智浦提供了極具獨特性的可擴展產品組合,從簡單的微控制器到復雜的應用處理器,均可實現人工智能功能。尤其是在去年對Kinara的收購,讓恩智浦現有的處理器產品組合可集成非常高性能的AI加速器,同時也讓恩智浦擁有了專門的獨立NPU,當應用場景需要更多AI加速時,可以將其和應用處理器搭配使用。

      除了硬件產品外,恩智浦也提供一套完整的軟件框架——eIQ?。在今年年初的CES上,恩智浦進一步推出了eIQ?產品組合中的eIQ? AI Hub和eIQ? Agentic AI框架,前者可讓開發人員能夠非常便捷地訪問和使用產品當中任何所需的工具和模型,降低開發門檻;后者則可幫助在邊緣實現AI智能體的部署。

      聚焦五大邊緣AI技術應用領域

      隨著邊緣AI能力的不斷提升,越來越多的新應用場景成為可能。Charles Dachs表示:“恩智浦將主要聚焦五大應用領域,分別為醫療、電力、工廠、樓宇和機器人。”

      工廠自動化領域是邊緣AI最早得以部署的領域之一。對于大型制造商而言,工廠停工意味著數十億美元的損失,而邊緣AI可以幫助顯著縮短工廠停工時間。Charles Dachs以工廠漏水場景為例,展示了邊緣AI智能體是如何響應行動的。當工廠發生嚴重漏水時,配備了AI智能體的攝像頭和濕度傳感器共同檢測到了漏水的情況,隨即通知中央編排AI智能體。這一智能體隨后觸發了一系列行動:調度專門的AI智能體去關閉供水閥門;觸發管理門禁系統的AI智能體把門鎖起來,防止水蔓延到工廠的其它區域;啟動清理流程來排出積水。若情況嚴重,它還會第一時間通知工廠內部和外部的相關負責人員。而以上所有操作無需訪問云端處理,恰好契合了上述帶寬、實時低時延、安全性以及能效這四個因素。


      Charles Dachs強調,“非常有意思的一點是,協同AI智能體在協調不同AI智能體的同時,其自身也在不斷進行自主學習。隨著它應對情況的不斷發展變化,協同角色的智能體能夠真正理解并在下一次任務中完成得更好。”

      機器人——物理AI的核心載體,恩智浦提供全棧支撐

      物理AI代表著創新的下一前沿,其特點在于系統能夠精確、可靠且安全地感知、理解并與周圍環境交互。而機器人是最接近真正意義上的物理AI的應用場景。機器人的構造非常復雜,如其手部就需要相應的芯片去驅動手指和傳感器節點的動作,這就需要AI處理能力達成這個目的。這個信號也會在機器人的整個身體中傳播,需要把所有的來自多個節點的信號傳遞至機器人的大腦。想要實現這點,低延遲的網絡分外重要。在機器人大腦中,也需要低延遲的解決方案,因為它可能需要處理多模式,在AI感知和動作方面也需要考慮到能耗的問題。

      針對機器人領域的需求,恩智浦也有非常全面的處理器產品組合,并疊加AI能力,能很好應對機器人領域的發展需求。近期,恩智浦推出了創新機器人解決方案,其中它與英偉達聯合開發的可直接部署的解決方案,將英偉達Holoscan Sensor Bridge與恩智浦高集成度片上系統(SoC)相結合,可減少分立器件數量,顯著減小占用空間,降低功耗和成本,同時簡化機器人感知與執行的軟件復雜性。該方案也同樣適用于人形機器人形態。

      結語

      從終端智能的內核升級,到邊緣AI的市場爆發,半導體企業正成為推動產業變革的核心力量。恩智浦以“軟硬件協同”為核心,憑借可擴展的硬件產品組合、完整的軟件框架,聚焦五大關鍵應用領域,在工廠自動化、機器人等場景實現了邊緣AI的深度落地。

      隨著邊緣AI技術的持續迭代與應用場景的不斷拓展,恩智浦通過持續創新與跨界合作,將助力更多領域實現智能化轉型,解鎖邊緣智能的無限可能,推動終端智能進入“自主決策”的全新階段。

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