AI內(nèi)核驅(qū)動，邊緣智能邁入自主決策新時代

過去幾年，互聯(lián)設(shè)備已廣泛部署于智能家居、智能工廠、智能城市等諸多領(lǐng)域，但這些設(shè)備在邊緣側(cè)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(shè)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(shè)備核心內(nèi)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(gòu)的智能內(nèi)核。

目前，AI技術(shù)的賦能已讓部分終端設(shè)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(guān)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(cè)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(guān)注的四大核心驅(qū)動因素

當前市場對AI邊緣計算的關(guān)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(cè)，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(cè)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(shè)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(shù)應用領(lǐng)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(lǐng)域，分別為醫(yī)療、電力、工廠、樓宇和機器人。”

工廠自動化領(lǐng)域是邊緣AI最早得以部署的領(lǐng)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(diào)度專門的AI智能體去關(guān)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(nèi)部和外部的相關(guān)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(diào)，“非常有意思的一點是，協(xié)同AI智能體在協(xié)調(diào)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(gòu)造非常復雜，如其手部就需要相應的芯片去驅(qū)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(luò)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(lǐng)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(lǐng)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(jié)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(jié)語

從終端智能的內(nèi)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(guān)鍵應用領(lǐng)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(shù)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(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化轉(zhuǎn)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。