【導讀】人工智能(AI)正成為一股變革性力量，深刻塑造著我們的日常生活。從實時監(jiān)測健康狀況的可穿戴設備，到優(yōu)化行車安全的自動駕駛，人工智能正在徹底改變著我們與世界互動的方式。智能工業(yè)設備可以自主制定維護檢修計劃。隨著設備線上線下無縫運行，線上線下的界限正日益模糊。這樣的未來并非遠在天邊，而是已然到來。
這場變革的核心是邊緣人工智能。通過將人工智能部署在數(shù)據(jù)源頭附近，邊緣人工智能可以降低模型對云端處理的依賴。隨著全球面臨數(shù)據(jù)指數(shù)級增長、用電量飆升和可持續(xù)發(fā)展等多重挑戰(zhàn)，人工智能從云端下移到邊緣端變得至關重要。
半導體技術在AI驅(qū)動的世界中扮演的角色
半導體是人工智能變革背后默默無聞的英雄，芯片和傳感器賦予云數(shù)據(jù)中心或嵌入式設備人工智能功能。盡管人們專注于那些支撐生成式AI技術的CPU、GPU和內(nèi)存架構(gòu)，但在開發(fā)高性能、可持續(xù)化智能互聯(lián)解決方案中，內(nèi)置神經(jīng)處理單元(NPU)的高能效微控制器(MCU)和智能傳感器發(fā)揮著舉足輕重的作用。
邊緣AI的發(fā)展速度非常快。根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司IDC的2026 年預測，到2030 年，50% 的企業(yè) AI 推理任務將從云端處理下移到網(wǎng)端設備或邊緣節(jié)點本地處理。邊緣人工智能正在拉動經(jīng)濟大規(guī)模增長：據(jù)大觀研究(Grand View Research)預測，在對低延遲、隱私保護和高能效處理的核心需求驅(qū)動下，全球邊緣 AI市場規(guī)模將從 2025 年的250 億美元，飆升至 2033 年的1180 億美元以上。
邊緣AI為何重要
全球數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長，增速驚人。據(jù)德國統(tǒng)計公司Statista預測，全球產(chǎn)生、消耗與存儲的數(shù)據(jù)總量將從2024 年的 149 ZB增至2028 年的 394 ZB。將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫藬?shù)據(jù)中心集中處理，不僅效率低下，還會加重環(huán)境負擔。例如，向大語言模型(LLM)聊天機器人發(fā)起單次查詢所消耗的電能，高達傳統(tǒng)網(wǎng)頁搜索的十倍。
邊緣AI是一種在數(shù)據(jù)源本地處理數(shù)據(jù)的人工智能解決方案。邊緣AI的優(yōu)點是能夠降低響應延遲，減少數(shù)據(jù)泄露機會，因此，信息隱私性更強，并賦予用戶個人信息控制權(quán)，同時還能最大限度降低能耗。邊緣AI促成了分布式人工智能策略，即在云端和邊緣之間智能分配推理任務，以優(yōu)化成本和功耗，最終提高系統(tǒng)的整體性能。
智能傳感器：在數(shù)據(jù)源頭部署AI
在傳感器上直接集成人工智能是邊緣人工智能技術取得的令人振奮的進步，把數(shù)據(jù)移到智能傳感器本地處理，既可以實現(xiàn)實時決策，又能降低能耗。機器學習核心(MLC)這類硬件處理引擎就是一個具有代表性的邊緣AI實例，能夠高效檢測事件，同時功耗非常低。
此外，IMC（in-memory computing）等創(chuàng)新技術正在不斷拓展邊緣設備的能力極限。通過在同一存儲單元內(nèi)融合存儲與算力，可大幅降低能耗，并提升處理速度。從可穿戴設備中的運動傳感器，到相機里的圖像傳感器，這些創(chuàng)新技術正深刻改變著各類傳感器，使其智能更高，性能更加強大。
情景感知：下一個前沿
情景感知通常是全天24小時持續(xù)運轉(zhuǎn)，使用傳統(tǒng)的云計算方法來連續(xù)感知情景是不符合可持續(xù)發(fā)展原則的，即使在邊緣設備上本地執(zhí)行情景感知仍然極具挑戰(zhàn)性。在情景感知應用中，邊緣人工智能表現(xiàn)出色，實現(xiàn)了房屋入住智能監(jiān)測、汽車駕駛監(jiān)測、預測性維護，甚至還把農(nóng)業(yè)病蟲害檢測等曾經(jīng)無法實現(xiàn)的應用場景變?yōu)榱爽F(xiàn)實，同時，邊緣人工智能還是一種更可持續(xù)化的解決方案。
總的來說，AI的情景感知能力正在變得更強，這意味著它能更好地理解所處環(huán)境，并對環(huán)境變化做出快速響應，這是因為邊緣人工智能使用先進的AI算法在本地處理數(shù)據(jù)，包括攝像頭、運動檢測器、溫度傳感器在內(nèi)的各種傳感器的數(shù)據(jù)。
例如，配備邊緣AI的人形機器人本身就能進行感知和推理，自動適應周圍環(huán)境的變化。有了情景感知能力后，機器人可以動態(tài)調(diào)整自己的行為，例如，繞過障礙物、響應用戶的情緒狀態(tài)，或根據(jù)社交情景改變言語和手勢。結(jié)合大語言模型和永久性數(shù)據(jù)庫，這些系統(tǒng)還能逐漸自主學習、推理和決策。
做出這些自主決策要求情景感知連續(xù)運行，通常是全天24小時感知周圍環(huán)境。使用傳統(tǒng)的云端算力連續(xù)執(zhí)行情景感知的方法不符合可持續(xù)發(fā)展原則，即使在邊緣設備上本地處理情景感知仍然極具挑戰(zhàn)性。邊緣AI在這一領域表現(xiàn)出色，它實現(xiàn)了曾經(jīng)無法實現(xiàn)的應用場景，同時還是一種更可持續(xù)化的解決方案。
展望未來，情景感知將使AI系統(tǒng)能夠在不同設備間無縫遷移知識，創(chuàng)造一個更智能、更互聯(lián)的世界。
為AI塑造一個可持續(xù)化未來
隨著人工智能技術與工具的不斷發(fā)展，可持續(xù)發(fā)展依然全球議程的一個重要議題。半導體行業(yè)率先發(fā)力，為市場開發(fā)高能效的云計算和邊緣計算解決方案。先進制造工藝讓芯片具有前所未有的性能，同時，還能降低電壓和漏電流，從而降低功耗。
智能傳感器、存內(nèi)計算和邊緣人工智能工具的創(chuàng)新發(fā)展，不僅讓AI變得更高效，還賦能設計者開發(fā)更智能、更可持續(xù)化的產(chǎn)品，彌合低功耗嵌入式設備與高性能云系統(tǒng)之間的空白。
除硬件進步外，軟件與開發(fā)工具生態(tài)系統(tǒng)也取得了巨大發(fā)展。在嵌入式人工智能實際落地中，生態(tài)系統(tǒng)起到了非常關鍵的作用。開發(fā)者可以利用生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的工具大幅優(yōu)化模型規(guī)模，過去，只有服務器的算力才能支撐復雜神經(jīng)網(wǎng)絡模型的運行，今天，資源有限的嵌入式設備也能運行神經(jīng)網(wǎng)絡模型。量化、剪枝等技術手段可以降低模型的內(nèi)存占用率與算力需求。
此外，人工智能開發(fā)的便利性也得到大幅改善。今天的高級開發(fā)工具包可自動執(zhí)行復雜的優(yōu)化任務，讓更多開發(fā)者能夠訓練并部署高效模型。為完善生態(tài)系統(tǒng)，半導體廠商提供模型轉(zhuǎn)化專用軟件，將模型轉(zhuǎn)換為可在目標硬件上高效運行的代碼。軟件與芯片的深度融合，是智能嵌入式設備創(chuàng)新的主要驅(qū)動力。
結(jié)論
邊緣人工智能的發(fā)展正在為更智能、更互聯(lián)、更可持續(xù)的未來鋪平道路。通過將智能部署在更靠近數(shù)據(jù)源的地方，邊緣人工智能正在重塑各行各業(yè)，加強隱私保護，并降低能源消耗。
隨著情境感知與生成式人工智能的不斷發(fā)展，未來充滿無限可能。從智能傳感器到存內(nèi)計算，推動這場變革的各項技術正在塑造一個全新的人工智能世界，賦予人工智能自主適應、自主學習、自主發(fā)展的能力，通過以更可持續(xù)的方式更高效地利用資源，把我們的生活變得更加美好。
邊緣AI不僅僅是技術發(fā)展歷程中的一座里程碑，還是一個描繪更智能、更可持續(xù)未來的愿景。
