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邊緣智能:數(shù)字化浪潮下的變革新引擎

穎脈Imgtec ? 2025-07-04 10:46 ? 次閱讀
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在數(shù)字化發(fā)展進程中,邊緣智能(Edge Intelligence)已成為驅(qū)動各行業(yè)變革的關(guān)鍵力量。作為融合了邊緣計算與人工智能,兼具近端處理與智能分析優(yōu)勢的創(chuàng)新技術(shù),邊緣智能不但能實現(xiàn)低延遲、高實時決策,還能夠降低帶寬需求并強化隱私安全,同時能夠完成和物理世界的交互,被廣泛應(yīng)用于自動駕駛、智能制造、智能城市、遠程醫(yī)療、視頻監(jiān)控等多個領(lǐng)域。本文將深度聚焦邊緣智能發(fā)展現(xiàn)狀、技術(shù)突破、落地瓶頸等話題,共同探討如何更好賦能各行業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。


邊緣智能為何備受關(guān)注?

根據(jù)Market.US的研究,全球邊緣智能市場規(guī)模預(yù)計將從2023年的191億美元增長至2032年的1400+億美元,年復(fù)合年增長率(CAGR)接近26%。而Precedence Research的數(shù)據(jù)則顯示,邊緣計算市場在2032年可能達到3.61萬億美元,CAGR達到了30.4%。

盡管數(shù)字的差異反映了不同研究機構(gòu)對“邊緣”的定義,以及對通用計算、AI計算邊界劃分的不同,但由此展現(xiàn)出的共同趨勢是明確的——算力下沉與場景化部署已成為不可逆的潮流,而且都給出了高達30%左右的年復(fù)合增長率。

“在歷經(jīng)多年云端高性能、超大規(guī)模模型的創(chuàng)新實踐和充分驗證后,如今的我們正見證著精準、高效、快速的AI模型從云端走向智能手機、汽車等邊緣設(shè)備終端。”Imagination產(chǎn)品管理副總裁Dennis Laudick指出,企業(yè)和用戶選擇在邊緣端而非云端處理AI任務(wù)的原因是多種多樣的——從保護生物特征、位置信息、財務(wù)數(shù)據(jù)等敏感信息,到確保無網(wǎng)絡(luò)連接時仍能提供可靠、即時響應(yīng)的服務(wù)。

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Imagination產(chǎn)品管理副總裁Dennis Laudick

與此同時,邊緣硬件也正突破性能瓶頸,在設(shè)備體積與功耗的嚴格限制下(多數(shù)邊緣設(shè)備依賴電池供電)實現(xiàn)所需的AI算力。據(jù)Counterpoint Research預(yù)測,到2028年,54%的移動邊緣設(shè)備將具備AI處理能力。

芯科科技(Silicon Labs)方面的看法是,近年來,邊緣智能作為一種邊緣計算與人工智能的融合技術(shù),能夠在邊緣設(shè)備上進行數(shù)據(jù)處理和智能決策,成為諸多行業(yè)追求高效智能操作、降低數(shù)據(jù)處理延遲、減少帶寬消耗和增強隱私保護的重要手段,為工業(yè)、商業(yè)、醫(yī)療、家庭應(yīng)用等諸多行業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇和變革。

尤其是邊緣智能通過網(wǎng)絡(luò)邊緣進行數(shù)據(jù)處理和分析,能夠?qū)崟r響應(yīng)各種業(yè)務(wù)需求,為行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了強大的技術(shù)支持。例如,在工業(yè)智能制造領(lǐng)域,邊緣智能可以幫助企業(yè)實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)控和故障預(yù)測,提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。在醫(yī)療等需要實時處理和快速響應(yīng)的應(yīng)用場景中,邊緣智能通過將數(shù)據(jù)處理任務(wù)從云端轉(zhuǎn)移到離數(shù)據(jù)源更近的邊緣設(shè)備上,可以顯著降低數(shù)據(jù)傳輸延遲,提高數(shù)據(jù)處理效率。

XMOS亞太區(qū)市場和銷售負責(zé)人牟濤表示,在功能上,邊緣智能一方面使設(shè)備能夠在本地處理數(shù)據(jù),減少數(shù)據(jù)傳輸延遲和泄漏風(fēng)險,實現(xiàn)低延遲、快速響應(yīng)且保護隱私的邊緣AI處理;另一方面,作為大型智算中心或云網(wǎng)絡(luò)的智能數(shù)據(jù)接口,通過AI對傳感器數(shù)據(jù)進行組織等預(yù)處理,并在AI系統(tǒng)處理后轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式以確保可靠運行。

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XMOS亞太區(qū)市場和銷售負責(zé)人牟濤

因此,與那些裝備精良、耗費靡多的智算中心中強大的GPU和NPU不同,邊緣智能系統(tǒng)對功耗、成本和芯片占板面積等因素要求甚嚴,因而高效率處理器或者SoC產(chǎn)品是邊緣智能否取得成功的第一個關(guān)鍵因素。


落地普及程度差異明顯

盡管邊緣智能正經(jīng)歷從“單點突破”到“系統(tǒng)重構(gòu)”的質(zhì)變階段,但不可否認的是,邊緣智能在不同國家、不同行業(yè)的應(yīng)用普及程度還存在比較明顯的差異。

愛芯元智創(chuàng)始人、董事長仇肖莘博士以輔助駕駛為例做了更進一步的解釋。她指出,在國際上,歐美在基礎(chǔ)算法創(chuàng)新和芯片架構(gòu)上領(lǐng)先,比如特斯拉通過自研芯片實現(xiàn)邊緣訓(xùn)練和部署閉環(huán)。而中國在場景落地和工程化創(chuàng)新上更具優(yōu)勢,比如中國車企會通過場景閉環(huán)快速迭代量產(chǎn)方案。其更深層的影響在于:邊緣智能正在重構(gòu)行業(yè)價值鏈——制造業(yè)的“檢測-維護-優(yōu)化”全流程閉環(huán)、城市治理從“事后響應(yīng)”到“預(yù)測干預(yù)”的范式轉(zhuǎn)移,本質(zhì)上是通過智能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力要素的進程。

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愛芯元智創(chuàng)始人、董事長仇肖莘博士

整體而言,中國目前處于從技術(shù)驗證進入規(guī)模化應(yīng)用階段,邊緣智能可以更好的完成物理世界的數(shù)字化、智能化,從而提高行業(yè)的效率,并進一步完成成果自動化交付。例如輔助駕駛已經(jīng)進入到標配階段;邊緣智能可以分析路口實時數(shù)據(jù),優(yōu)化信號燈設(shè)置,降低擁堵率。在生產(chǎn)領(lǐng)域,邊緣智能可以實時分析設(shè)備的運行數(shù)據(jù),進行預(yù)測性維護,提前預(yù)警故障,減少停機時間。或者是在生產(chǎn)時進行缺陷檢測,縮短質(zhì)檢周期,降低錯誤漏檢率。

而邊緣智能之所以會在不同行業(yè)產(chǎn)生顯著的普及速度差異,仇肖莘博士認為是其核心驅(qū)動力在場景需求剛性、技術(shù)經(jīng)濟性和數(shù)據(jù)敏感性等方面的不同,“智慧城市、輔助駕駛、家庭數(shù)據(jù)中心和具身智能等前沿應(yīng)用,就明顯更適于邊緣智能的普及”。

比如家用或工業(yè)機器人往往需要快速響應(yīng),尤其后者甚至需要毫秒級響應(yīng),邊緣智能直接在設(shè)備端處理數(shù)據(jù),避免云端延遲;而工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)(如工藝參數(shù))敏感,邊緣計算可減少外傳風(fēng)險;同時,高頻傳感器數(shù)據(jù)(如振動、溫度)本地處理,環(huán)境的always on主動感知分析,能夠降低帶寬、云存儲成本和云服務(wù)成本。

仇肖莘博士以家庭數(shù)據(jù)中心舉例,其作為“神經(jīng)中樞”可以是邊緣+具身智能的融合,可以協(xié)調(diào)服務(wù)機器人、智能家電等終端,比如冰箱邊緣AI識別食材存量→具身機器人自主下單采購;家庭監(jiān)護邊緣系統(tǒng)觸發(fā)警報→監(jiān)護機器人前往查看,等等。

相應(yīng)地,相較于邊緣智能所具備的低延遲、隱私保護、離線可用性等優(yōu)勢,某些行業(yè)因業(yè)務(wù)特性、技術(shù)限制或經(jīng)濟因素,邊緣智能推進較慢,云計算占據(jù)著主導(dǎo)地位。如銀行、保險等金融行業(yè),其數(shù)據(jù)需長期存檔并接受監(jiān)管審查,反欺詐、風(fēng)險評估等任務(wù)依賴千億參數(shù)模型,邊緣智能的存儲和算力都有待發(fā)展。

“但必須明確的一點是,邊緣計算不等于廉價的云計算。”仇肖莘博士指出,“邊緣側(cè)需要‘生于邊緣,且專為邊緣設(shè)計’的全新計算架構(gòu)。”這一趨勢判斷在愛芯元智的技術(shù)戰(zhàn)略上得到充分體現(xiàn),其自研的愛芯通元NPU架構(gòu)被定義為“原生支持邊端智能”的AI時代專用處理器。

“邊緣AI的發(fā)展速度很快,尤其是近一年來,關(guān)注度明顯提高,但仍處于市場萌芽階段。”英飛凌科技大中華區(qū)消費、計算與通訊業(yè)務(wù)市場總監(jiān)彭祖年認為,邊緣AI在提高實時響應(yīng)能力、節(jié)約功耗、以及擺脫對網(wǎng)絡(luò)依賴等方面展現(xiàn)出的能力,大幅提升了很多產(chǎn)品的用戶體驗。

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英飛凌科技大中華區(qū)消費、計算與通訊業(yè)務(wù)市場總監(jiān)彭祖年

從發(fā)展趨勢來看,目前邊緣AI相對來說還比較依賴于大模型的開發(fā)經(jīng)驗,主要是將大模型通過裁剪、蒸餾等技術(shù)小型化到邊緣主控芯片上運行。因此,視覺和語音識別等應(yīng)用接納速度就比較快,那些沒有現(xiàn)成模型可借鑒的細分場景,就需要較長的技術(shù)積累和開發(fā)周期。而未來的AI模型一定會以嵌入式場景為基礎(chǔ),強調(diào)高效和實時性,因此針對嵌入式場景的模型訓(xùn)練是值得重點關(guān)注的。

交談中,Dennis也提到了汽車行業(yè)。作為邊緣智能技術(shù)應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域之一,如今每輛汽車都搭載了不同層級的本地人工智能系統(tǒng)——從簡單的攝像頭畫面去畸變與拼接(用于全景影像功能),到更為復(fù)雜的無干預(yù)自動駕駛技術(shù)(通過環(huán)境感知算法和路徑規(guī)劃算法實現(xiàn))。

“汽車行業(yè)之所以能快速擁抱這項技術(shù),不僅因為該領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用場景和商業(yè)模式清晰(制造商可為搭載更先進ADAS功能的車輛設(shè)置更高溢價),更得益于車載大容量電池能為高性能邊緣AI系統(tǒng)提供充足電力支持。”他說。

相比之下,智能手機等市場仍在探索適合邊緣AI的商業(yè)模式。雖然部分企業(yè)通過AI圖像編輯工具實現(xiàn)了差異化競爭,但移動設(shè)備的性能局限要求處理技術(shù)必須實現(xiàn)更高能效——即便運行輕量化模型也需突破算力瓶頸。

芯科科技對《電子工程專輯》表示,邊緣智能技術(shù)在不同行業(yè)的應(yīng)用普及程度存在一些差異,主要與技術(shù)適配性、行業(yè)需求緊迫性、基礎(chǔ)設(shè)施成熟度等因素影響有關(guān)。在他們看來,邊緣AI/ML將更廣泛應(yīng)用于商業(yè)、工業(yè)和家庭,包括傳感器數(shù)據(jù)處理(用于異常檢測)、預(yù)測性維護、音頻模式識別(用于改進玻璃破碎檢測)、簡單命令詞識別,以及視覺應(yīng)用(使用低分辨率攝像頭進行在場檢測或人數(shù)統(tǒng)計)等等。

牟濤的觀點與上述受訪人基本一致。他認為,邊緣智能的發(fā)展不僅需要AI技術(shù)創(chuàng)新的拉動,同時還需要傳統(tǒng)行業(yè)在實現(xiàn)數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化之后,積極探索用AI技術(shù)來再一次實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的推動力。所以許多已經(jīng)從數(shù)字化中獲得巨大收益的行業(yè),往往成為帶動新一輪邊緣智能發(fā)展的重要領(lǐng)域,如安裝量巨大的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域、走向“新四化”的汽車行業(yè)、以及數(shù)字消費電子設(shè)備領(lǐng)域。

例如,智能家居、智能手機、筆記本電腦、平板電腦、可穿戴設(shè)備、智能音箱、智能相機和智能電視等帶有AI功能的新興消費電子產(chǎn)品在迅速增長,它們在傳統(tǒng)CPU以外,還在主控SoC中集成了GPU和/或NPU等AI加速器,使其能夠低能耗地運行各種AI模型,帶來了全新的用戶體驗和設(shè)備生產(chǎn)力。同時,它能夠在本地處理隱私信息,無需將敏感數(shù)據(jù)上傳至云端以保護用戶個人隱私。

在汽車和工業(yè)應(yīng)用中也是如此,一方面這些系統(tǒng)的開發(fā)者正在通過添加各種傳感器和環(huán)境感知手段來收集巨量的數(shù)據(jù),并利用GPU或NPU從這些數(shù)據(jù)中通過各種機器學(xué)習(xí)或者其他AI模型和算法,形成高價值的智能化解決方案,去實現(xiàn)車輛的智能駕駛,或者生產(chǎn)出人類都無法快速分辨和判斷的新產(chǎn)品,并對設(shè)備進行智能化管理。


“大模型+邊緣計算”打開新空間

仇肖莘博士將硬件和算法列為重點。一方面,硬件要重點關(guān)注異構(gòu)計算硬件在運行AI算法方面效率的提升,功耗的降低,總體而言就是不斷降低邊緣智能的落地成本,從而能夠讓邊緣智能覆蓋盡量多的場景,讓AI更普惠。另一方面,軟件應(yīng)該重點關(guān)注模型的壓縮技術(shù),即如何將云側(cè)模型的能力,以小模型、低成本的方式在邊緣側(cè)更好、更智能的運行起來。

而DeepSeek大模型的橫空出世,更是為邊緣智能帶來了“能力下沉”和“場景適配”的雙重機遇。最初,DeepSeek曾是云端計算的標桿,但正如眾多基礎(chǔ)模型的發(fā)展軌跡一樣,如今也推出了能夠適配邊緣設(shè)備的輕量化版本——DeepSeek-VL2系列模型在性能上足以與現(xiàn)有開源密集型及混合專家(MoE)模型比肩。

在DeepSeek的加持下,大模型的通用認知能力通過知識蒸餾、模型壓縮等技術(shù),不但實現(xiàn)了AI智能的普及教育,也賦能邊緣側(cè)實現(xiàn)了更精準的細粒度感知和復(fù)雜決策,激發(fā)出大量的邊緣智能需求,而且DeepSeek MoE架構(gòu)也給邊緣智能降低硬件成本提供了嶄新的思路。

同時,這一演進還印證了AI領(lǐng)域仍能通過軟件創(chuàng)新實現(xiàn)重大突破:當(dāng)開發(fā)者社區(qū)獲得兼具靈活架構(gòu)與強勁性能的硬件支持時,他們能以驚人速度針對特定市場或設(shè)備需求定制新模型,DeepSeek的蛻變正是這種“算法-硬件協(xié)同進化”的生動范例。毫不夸張地說,“大模型+邊緣計算”的技術(shù)范式正在打開新的價值空間。

“正如DeepSeek等突破性技術(shù)所展現(xiàn)的那樣,當(dāng)前階段人工智能在準確性、性能和能效方面的重大飛躍,主要源自軟件領(lǐng)域的創(chuàng)新。”Dennis認為這一規(guī)律在邊緣計算領(lǐng)域與云計算領(lǐng)域同樣適用——要讓先進算法在市場廣泛普及并將其價值帶給全球用戶,技術(shù)生態(tài)圈最關(guān)鍵的使命,就是確保邊緣設(shè)備具備足夠的靈活性和可編程性,以承載最前沿的模型技術(shù)。

他認為這意味著邊緣硬件不能僅依賴NPU等過度專用化的處理器來滿足所有AI需求。這類處理器雖能高效運行已知算法并實現(xiàn)高性能,卻難以適配新型模型架構(gòu)。反觀GPU技術(shù),不僅能讓邊緣設(shè)備持續(xù)受益于軟件創(chuàng)新,更為硬件設(shè)計師和軟件開發(fā)者在AI性能與可編程性之間提供了理想平衡,這種優(yōu)勢將長期延續(xù)。

然而在牟濤看來,盡管從具體的技術(shù)路徑和實現(xiàn)方式來看,用于圖形處理和AI訓(xùn)練的GPU芯片,以及多用于在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)AI推理的NPU芯片,或者搭載GPU或者NPU的各種SoC,是當(dāng)前最為常見的。但對于邊緣AI應(yīng)用,除了需要有足夠的算力,還需要兼顧媒體類型、運行功耗、實時性和其他系統(tǒng)需求,因此帶有針對邊緣AI應(yīng)用的微架構(gòu)(micro-architecture)以及相應(yīng)開發(fā)工具的邊緣AI芯片,將會在未來邊緣智能快速發(fā)展的過程中異軍突起。

例如,采用“軟件定義系統(tǒng)設(shè)計+微架構(gòu)AI加速”的AI SoC,就是未來的關(guān)鍵發(fā)展方向之一,因為它們能夠以更靈活的方式在廣泛場景中通過AI處理音頻、圖像和視頻等多種媒體信息。也就是說,整體平臺更加靈活、能夠通過架構(gòu)創(chuàng)新實現(xiàn)特定性能的邊緣AI芯片,將有助于行業(yè)在資源受限的邊緣環(huán)境中部署AI功能時,避免局限于依賴某一類特定的功能特性。

芯科科技方面指出,邊緣智能的發(fā)展離不開物聯(lián)網(wǎng)、5G、人工智能、邊緣計算硬件等技術(shù)的有力支撐。在未來技術(shù)研發(fā)方向上,首先要重點關(guān)注邊緣智能與云計算的協(xié)同技術(shù)。邊緣智能適用于需要在設(shè)備上完成快速決策、低延遲或保護數(shù)據(jù)隱私的任務(wù)。云計算更適合大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲、復(fù)雜分析和模型訓(xùn)練,是對邊緣智能的補充,因為在設(shè)備層面無法完成的更高級別的處理,可以在云上處理后被傳回到邊緣設(shè)備。

其次是安全與隱私保護技術(shù),隨著邊緣智能應(yīng)用的不斷擴大,數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題日益凸顯。數(shù)據(jù)加密傳輸、設(shè)備身份認證、隱私保護計算等技術(shù),確保邊緣設(shè)備和數(shù)據(jù)的安全性,是接下來重要的技術(shù)研發(fā)方向。


邊緣智能,走向開源、開放

牟濤對此表達了支持的態(tài)度。在他看來,開源和開放確實是推動邊緣智能未來發(fā)展的重要手段之一?,面對千差萬別的邊緣智能場景和應(yīng)用,不可能僅靠少數(shù)應(yīng)用開發(fā)企業(yè)就能開發(fā)出所有商業(yè)化的模型和工具,也需要大量的開源模型和算法來支持邊緣智能盡快地落地。

“這可以支持眾多企業(yè)和開發(fā)者能夠迅速而低投入啟動項目,并‘站在巨人的肩膀上’去開發(fā)邊緣智能應(yīng)用,且不會對隱私構(gòu)成威脅——在邊緣部署AI模型意味著僅共享所需的元數(shù)據(jù),而非可能在云端被濫用的原始數(shù)據(jù)。“牟濤說。

仇肖莘博士指出,開源、開放既是邊緣智能發(fā)展的核心路徑,也是其發(fā)展的重要助力,這與愛芯元智提出的“普惠AI”的使命高度契合。邊緣智能領(lǐng)域在落地實操中,只有開源開放基礎(chǔ)模型能力的提升,才能讓邊緣智能的能力快速提高。同時,通過硬件級的安全隔離,企業(yè)、家庭、個人均可在本地硬件中完成數(shù)據(jù)閉環(huán),有效杜絕了潛在的隱私數(shù)據(jù)泄露問題,天然具備強隱私保護特性。

Dennis則補充說,人工智能領(lǐng)域?qū)⑹冀K呈現(xiàn)開源模型與專有模型并存的格局。而科技行業(yè)現(xiàn)在亟需協(xié)同推進的一個關(guān)鍵方向,就是制定開放標準以實現(xiàn)AI軟件在不同設(shè)備和硬件間的可移植性。目前已有諸多實踐范例,例如面向邊緣設(shè)備運行AI模型的開源庫LiteRT,以及UXL基金會推出的異構(gòu)計算標準oneAPI

因為軟件雖然是打造優(yōu)質(zhì)智能體驗的核心要素,但其快速攀升的開發(fā)成本已成為多個市場的隱憂。促進AI工作負載可移植的開放標準,將成為降低軟件開發(fā)成本、推動邊緣智能規(guī)模化落地的基石。

在隱私與數(shù)據(jù)安全方面,邊緣智能具備天然優(yōu)勢。由于邊緣AI在本地設(shè)備端運行,健康數(shù)據(jù)、財務(wù)信息等敏感內(nèi)容無需上傳至云端。這種架構(gòu)有效規(guī)避了云端AI在隱私保護方面的不確定性風(fēng)險,為用戶數(shù)據(jù)筑起安全屏障。

彭祖年對開源、開放的適用領(lǐng)域做了進一步細化。他強調(diào)指出,開源、開放通常指代的是模型本身,而不是數(shù)據(jù)——無論是用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù),還是用戶使用時的本地數(shù)據(jù),都是要受到保護的。因此英飛凌在PSOC Edge AI MCU設(shè)計之初就加入了支持高階信息安全認證的安全硬件,以保護數(shù)據(jù)不被侵犯和竊取,大大降低用戶隱私數(shù)據(jù)的泄露和遭濫用的風(fēng)險。


魚和熊掌能否兼得?

隨著邊緣智能應(yīng)用場景的不斷豐富,人們一方面希望實現(xiàn)跨場景的數(shù)據(jù)共享與融合,以挖掘更大的價值。另一方面,又想降低邊緣智能技術(shù)在各行業(yè)應(yīng)用中的成本。如何解決好這兩方面的問題,成為人們關(guān)心的重點。

Dennis認為這些發(fā)展機遇并非相互排斥,而是可以并行推進。對于廣告、保險等應(yīng)用場景,數(shù)據(jù)共享能幫助第三方洞察用戶行為,從而釋放商業(yè)價值。當(dāng)然,與第三方共享數(shù)據(jù)并非必須選項——重視數(shù)據(jù)安全的企業(yè)完全可以通過私有云部署高性能AI算法:這類方案能夠聚合企業(yè)內(nèi)多終端數(shù)據(jù),在私有服務(wù)器上進行處理,最終為決策者提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。

設(shè)備端數(shù)據(jù)處理則開辟了另一個重要市場。在互聯(lián)網(wǎng)連接不穩(wěn)定、需要極速響應(yīng)、或要求數(shù)據(jù)完全不離設(shè)備(如智能手表)的場景中,低成本的邊緣智能技術(shù)將推動智能化應(yīng)用的普及。

當(dāng)然,某些情況下云端與邊緣的界限會存在重疊——當(dāng)AI任務(wù)既可在邊緣處理也能上云時,應(yīng)用開發(fā)者需要權(quán)衡兩者帶來的用戶體驗與成本效益。畢竟,云計算服務(wù)可從來不是免費的!

人工智能技術(shù)向邊緣和端側(cè)快速擴散,被牟濤視作2025及今后非常重要的趨勢之一。“算力下沉”只是這種新發(fā)展的一個方面,在端側(cè)或者邊緣不僅需要算力、成本和功耗的平衡。更關(guān)鍵之處在于,嵌入式系統(tǒng)需要實現(xiàn)模型、組件與場景的深度集成并具備高靈活性,同時讓更多熟悉特定場景的開發(fā)者能夠通過優(yōu)化的解決方案滿足市場需求。

“這兩方面的核心,是平衡好數(shù)據(jù)價值密度與部署經(jīng)濟性之間的關(guān)系跨場景的融合,能夠讓智能感知更加的充分、提升數(shù)據(jù)價值密度,提高邊緣智能部署投入的ROI,即使單體的邊緣智能成本上升,但是總體TCO仍保持下降。由此可見,兩者并不矛盾。”仇肖莘博士進一步表示,“未來邊緣計算的行業(yè)標準不再由算力峰值主導(dǎo),而是由場景性能指標定義,沒有場景深度的企業(yè)將面對挑戰(zhàn)”。

實現(xiàn)跨場景的數(shù)據(jù)共享與融合離不開無線連接技術(shù),作為該領(lǐng)域的領(lǐng)先公司,芯科科技憑借在物聯(lián)網(wǎng)無線連接領(lǐng)域的優(yōu)勢,為邊緣設(shè)備提供更穩(wěn)定、高效的連接方案,降低邊緣設(shè)備的能耗,延長續(xù)航時間,減少部署和維護成本。諸如在醫(yī)療領(lǐng)域,通過人工智能軟件,從醫(yī)療信息系統(tǒng)等靜態(tài)數(shù)據(jù)集(如電子病歷)中匯總數(shù)據(jù),然后將其與實時數(shù)據(jù)相結(jié)合,以顯示身體狀況,實現(xiàn)個性化的醫(yī)療。


從“場景適配”到“能力重構(gòu)”

仇肖莘博士預(yù)測,未來3-5年,是邊緣智能規(guī)模化落地的時間,邊緣智能將經(jīng)歷從“場景適配”到“能力重構(gòu)”的質(zhì)變。隨著異構(gòu)計算范式逐漸成熟、“動態(tài)感知——決策”在邊緣測的閉環(huán)、以及隱私計算原生架構(gòu)等技術(shù)方面的演進,邊緣計算將在智慧城市、智能駕駛、智慧制造、智慧家具等方面實現(xiàn)顛覆性的規(guī)模化落地,“事實上,邊緣智能的發(fā)展將徹底重構(gòu)人機交互、產(chǎn)業(yè)效率和社會治理的底層邏輯”。

可以預(yù)見,邊緣智能將逐步擺脫“云計算附屬”的定位,成為重構(gòu)物理世界運行規(guī)則的基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)城市管網(wǎng)、農(nóng)機設(shè)備、能源裝置等實體通過邊緣節(jié)點獲得自主進化能力時,人類社會的生產(chǎn)力革新將進入“環(huán)境智能”驅(qū)動的新紀元。

“將AI模型部署在MCU這類小系統(tǒng)上不失為一種兩全其美的方法。MCU對系統(tǒng)資源需求少,實時性強,而隨著MCU級別的NPU的成熟,本地的推理能力不斷提升,就可以支持小系統(tǒng)上的AI算力。”在彭祖年看來,未來3-5年里,“邊緣AI是一條兩位數(shù)增長的快車道”,會出現(xiàn)越來越多的細分市場,尤其是在AI結(jié)合低功耗領(lǐng)域,是“相當(dāng)有希望的方向”。

Dennis則堅信邊緣硬件系統(tǒng)設(shè)計即將迎來一個激動人心的新階段。眾所周知,邊緣AI的未來發(fā)展需要高效能、高性能且具備足夠靈活性以適應(yīng)未來工作負載的硬件解決方案。以往需要圖形處理能力的邊緣系統(tǒng)設(shè)計者或許不再需要額外配置NPU芯片,一些性能更強、面積更小的GPU即可滿足全部需求。

牟濤認為,目前幾乎所有曾經(jīng)由傳統(tǒng)數(shù)字芯片控制的市場都在向智能化轉(zhuǎn)型,因此智能化以及其帶來的對存儲、通信和網(wǎng)絡(luò)芯片的需求,是當(dāng)前全球半導(dǎo)體市場最大的增長動力。例如即使在非常傳統(tǒng)的音頻技術(shù)領(lǐng)域,采用邊緣智能技術(shù)也可以取得可觀的市場成績。

芯科科技目前正專注于開發(fā)具有內(nèi)置機器學(xué)習(xí)功能的低功耗、小尺寸產(chǎn)品,以便直接在設(shè)備上處理數(shù)據(jù)。尤其是考慮到機器學(xué)習(xí)可以用于具有傳感器、麥克風(fēng)和攝像頭的嵌入式系統(tǒng)中,以分析時間序列、音頻模式(包括語音命令)和圖像(用于物體檢測和指紋讀取)等數(shù)據(jù)。

這樣做的好處是顯而易見的。首先,邊緣智能減少了延遲,在本地處理數(shù)據(jù)意味著能夠做出更快的決策和采取實時行動,這對于需要實時響應(yīng)的任務(wù)或安全關(guān)鍵型應(yīng)用尤為重要。即使在出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)問題或管理限制的情況下,邊緣智能也能確保本地處理系統(tǒng)正常運行。

其次,由于敏感數(shù)據(jù)保留在設(shè)備上,因此只傳輸推理結(jié)果/元數(shù)據(jù)。這就降低了入侵和黑客攻擊的風(fēng)險,從而增強了安全性和隱私性,并保護了知識產(chǎn)權(quán)。最后,通過從云端卸載處理過程,邊緣智能本身具有更低的功耗,并延長設(shè)備電池的續(xù)航時間。


結(jié)語

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷成熟,越來越多的設(shè)備能夠連接到網(wǎng)絡(luò)并生成數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)需要在邊緣進行實時處理和分析,從而推動了邊緣智能的發(fā)展。與此同時,AI模型、AI加速器為邊緣智能提供了更強大的計算能力,能夠支持復(fù)雜的AI算法和大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理,使得邊緣智能的應(yīng)用場景正從工業(yè)領(lǐng)域逐步拓展到包括智能家居、可穿戴設(shè)備、智能醫(yī)療等在內(nèi)的消費領(lǐng)域,前景十分廣闊。

(責(zé)編:Franklin)

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