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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(lián)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(zhí)行副總裁兼安全連接邊緣業(yè)務總經(jīng)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(xiàn)自主決策。”

      AI成為終端設備核心內核,邊緣智能迎來爆發(fā)契機

      近期,中國信息通信研究院發(fā)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(tǒng)、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(xiàn)出真正的“智慧”,這也為半導體企業(yè)帶來了巨大的市場機遇,預計到2030年,相關市場規(guī)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(fā)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(shù)據(jù)的采集、聚合與分析,更可以發(fā)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(shù)據(jù)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(tǒng)之所以部署邊緣AI能力,主要是為了處理實時的敏感數(shù)據(jù),這類應用對環(huán)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(shù)據(jù)發(fā)送至云端處理,在邊緣側多個節(jié)點進行分布式處理,能耗大幅降低;最后是數(shù)據(jù)安全保障。邊緣系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)往往具有高度敏感性,如果數(shù)據(jù)在本地處理,那么這些數(shù)據(jù)就沒有必要再發(fā)送至云端。當數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)安全性。

      軟硬件協(xié)同,迎接AI邊緣終端市場爆發(fā)

      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(xié)同的布局,迎接市場需求的爆發(fā)式增長。

      據(jù)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(chǎn)品組合,從簡單的微控制器到復雜的應用處理器,均可實現(xiàn)人工智能功能。尤其是在去年對Kinara的收購,讓恩智浦現(xiàn)有的處理器產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)品組合中的eIQ? AI Hub和eIQ? Agentic AI框架,前者可讓開發(fā)人員能夠非常便捷地訪問和使用產(chǎn)品當中任何所需的工具和模型,降低開發(fā)門檻;后者則可幫助在邊緣實現(xiàn)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(yī)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(shù)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(fā)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(fā)了一系列行動:調度專門的AI智能體去關閉供水閥門;觸發(fā)管理門禁系統(tǒng)的AI智能體把門鎖起來,防止水蔓延到工廠的其它區(qū)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(xié)同AI智能體在協(xié)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(fā)展變化,協(xié)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(chuàng)新的下一前沿,其特點在于系統(tǒng)能夠精確、可靠且安全地感知、理解并與周圍環(huán)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(jié)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(jié)點的信號傳遞至機器人的大腦。想要實現(xiàn)這點,低延遲的網(wǎng)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(chǎn)品組合,并疊加AI能力,能很好應對機器人領域的發(fā)展需求。近期,恩智浦推出了創(chuàng)新機器人解決方案,其中它與英偉達聯(lián)合開發(fā)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(tǒng)(SoC)相結合,可減少分立器件數(shù)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(zhí)行的軟件復雜性。該方案也同樣適用于人形機器人形態(tài)。

      結語

      從終端智能的內核升級,到邊緣AI的市場爆發(fā),半導體企業(yè)正成為推動產(chǎn)業(yè)變革的核心力量。恩智浦以“軟硬件協(xié)同”為核心,憑借可擴展的硬件產(chǎn)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(xiàn)了邊緣AI的深度落地。

      隨著邊緣AI技術的持續(xù)迭代與應用場景的不斷拓展,恩智浦通過持續(xù)創(chuàng)新與跨界合作,將助力更多領域實現(xiàn)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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