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邊緣AI五大發展方向

（2024年11月23日更新）

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1 推動邊緣AI發展的兩個方面

在需求方面，由于計算能力要求高，最初AI 從云智能開始，數據必須上傳到云處理，在隨后的開發過程中存在用戶體驗和數據隱私問題。邊緣AI 可大大降低延遲問題，對網絡環境的要求相對寬松，大大提高了用戶體驗。同時邊緣AI在處理數據的過程中，不需要上傳到云端，可以很好地保證數據隱私和數據安全，避免系統受到惡意網絡攻擊。

在技術發展方面，芯片和軟件技術的迭代也在一定程度上促進了邊緣AI 發展。，芯片的計算能力無法滿足邊緣AI 軟件配置通常使用專家系統或基本的機器學習系統來實現AI 功能。然而，隨著深度學習軟件的迭代和發展，以及高計算能力和低功耗邊緣處理器的普及，邊緣處理器也從技術端推廣AI的發展。

林明(恩智浦半導體產品及營銷總監)

2 邊緣AI五大發展方向

第一點是邊緣AI 處理器架構配置的靈活性。AI 由于其應用場景的多樣性，很難使用通用處理器來處理所有的事情AI 異構計算架構將是未來的邊緣AI 發展的重要趨勢:用最合適的處理單元處理相應的AI 任務。

第二點是邊緣AI 處理器的能效比。目前邊緣AI 大多數產品由電池供電，因此需要開發更靈活的能效需求模式。通過不同的能效模式切換、核心配置和半導體工藝改進，在不同的計算場景中實現更高的能效比。

這兩點都體現在恩智浦廣泛而豐富的邊緣控制器和處理器產品組合中。

第三點是開發工具和環境。恩智浦推出了eIQ開發工具鏈，它是全生態、全應用場景的工具鏈。客戶可以通過eIQ 從軟件數據采集、標注訓練、推理引擎優化到部署控制，開發工具鏈。

第四點是數據安全。數據隱私越來越重要，通常AI 在應用場景中，將有一個分離的安全芯片作為密鑰管理和安全啟動管理。AI 它將朝著安全功能集成的趨勢發展，如EdgeLock該模塊廣泛集成在恩智浦的邊緣處理器中。

第五點是生態系統。AI 產品的實施涉及到不同領域的產業整合和未來邊緣AI 構建生態系統必然需要芯片供應商、算法供應商、設備制造商、系統集成商甚至云服務供應商共同提供專業服務。

3 計算能力和低功耗的挑戰

因為邊緣AI 因此，計算能力和能耗在一定程度上是有限的。在許多情況下，整個網絡需要根據應用場景和現有產品進行算法優化。作為一家半導體芯片公司，恩智浦深入參與邊緣AI 的開發與場onsemi代理景觀應用，不斷優化芯片設計，達到高效低功耗的目的。SoC 實現邊緣的異構架構AI 當功能運行時，在不同的計算能力或不同的核心切換中，電源控制需要選擇適用的電源系統，以確保計算能力，降低功耗。

(本文來源《IC2022年4月，代理雜志