AI乃至生成式 AI 正以前所未有的態(tài)勢(shì)向邊緣設(shè)備遷移，從 AIoT 的初步探索，邁向真正意義上的邊緣 AI 時(shí)代，這一轉(zhuǎn)變讓嵌入式行業(yè)發(fā)生著天翻地覆的巨變。

邊緣 AI 到底有多火？在嵌入式展上，各家廠商都無(wú)一例外介紹了邊緣AI的相關(guān)產(chǎn)品，那么我們就來(lái)看看意法半導(dǎo)體、英飛凌、恩智浦、德州儀器等行業(yè)領(lǐng)軍者的近況。

意法半導(dǎo)體

意法半導(dǎo)體MCU、數(shù)字IC和射頻產(chǎn)品線總監(jiān)Remi El-Ouazzane表示，在嵌入式展上，ST共有大約50個(gè)圍繞邊緣的Demo，方便與開發(fā)者進(jìn)行深入交流?！笆聦?shí)上在兩天時(shí)間里，我與不同規(guī)模公司的研發(fā)經(jīng)理或開發(fā)人員開展深入交流，有的公司只有 10 人，有的則有上萬(wàn)人，這讓我非常充實(shí)?！?/p>

El-Ouazzane強(qiáng)調(diào)，AI不再是曇花一現(xiàn)，如今已然是邊緣節(jié)點(diǎn)的核心?！拔覀兊目蛻糁饕譃槿?，第一類希望通過(guò) AI 替代物理傳感器，降低物料成本；第二類長(zhǎng)期使用隨機(jī)模型，現(xiàn)在正通過(guò)概率模型提升推理精度；第三類則是利用微控制器的低功耗和低成本特性，探索全新的 AI 應(yīng)用場(chǎng)景。這些趨勢(shì)在三年前還只是萌芽，如今已成為主流?！?/p>

在嵌入式展上，El-Ouazzane參加幾十場(chǎng)會(huì)議，每場(chǎng)都提到了 AI。其舉例道，例如一家專注于能量收集傳感器的公司，盡管受限于能量預(yù)算，仍在探索如何用卷積模型優(yōu)化傳感器性能。這類應(yīng)用已在工業(yè)領(lǐng)域落地，ST官網(wǎng)上有很多案例。

同樣的事情在汽車行業(yè)也是如此，也逐漸將 AI 從自動(dòng)駕駛（依賴高性能計(jì)算）擴(kuò)展到區(qū)域控制器、微控制器等邊緣設(shè)備。ST的汽車AI場(chǎng)景專注于 “非性感但關(guān)鍵” 的應(yīng)用。比如預(yù)測(cè)輪胎漏氣、數(shù)據(jù)中心風(fēng)扇故障、車牌識(shí)別、自動(dòng)駕駛汽車電機(jī)過(guò)熱預(yù)警，以及電池管理系統(tǒng)中的熱失控風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)。這些應(yīng)用雖不吸引眼球，但對(duì)客戶至關(guān)重要。

從市場(chǎng)規(guī)模來(lái)看，通用微控制器每年出貨量約 100 億個(gè)節(jié)點(diǎn)。雖然單個(gè)價(jià)值不如數(shù)據(jù)中心 GPU，但五年后，邊緣 AI 設(shè)備的總部署量將成為全球最大的智能終端群體。

談到ST如何在AI競(jìng)賽中取勝，El-Ouazzane表示，關(guān)鍵在于開發(fā)者生態(tài)的質(zhì)量。我們不僅優(yōu)化開發(fā)工具（如 IDE 功能、日志機(jī)制），還通過(guò) AI 技術(shù)提升開發(fā)者開發(fā)效率。例如，我們訓(xùn)練了一個(gè)基于 STM32 產(chǎn)品的生成式 AI 模型，可快速響應(yīng)開發(fā)者問(wèn)題，減少人工干預(yù)。此外，我們每月評(píng)估開發(fā)者滿意度，持續(xù)優(yōu)化工具鏈和社區(qū)服務(wù)。

“AI不僅在推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，還在重塑商業(yè)模式。例如，某公司為超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心開發(fā)的風(fēng)扇，通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)避免了因散熱問(wèn)題導(dǎo)致的停機(jī)，從而改變了與客戶的合作模式。在工業(yè)領(lǐng)域，傳統(tǒng)企業(yè)正通過(guò)云連接智能設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這一過(guò)程充滿挑戰(zhàn)但潛力巨大。”El-Ouazzane說(shuō)道。

在嵌入式展上，ST展現(xiàn)了一款利用STM32MP2微處理器實(shí)現(xiàn)桌上足球系統(tǒng)的視頻采集和運(yùn)算過(guò)程。

英飛凌

日前，英飛凌IoT計(jì)算和無(wú)線業(yè)務(wù)執(zhí)行副總裁Sam Geha在英飛凌播客中提到了英飛凌在邊緣AI的機(jī)遇。

Geha認(rèn)為，目前邊緣AI最大的挑戰(zhàn)是生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。尤其是針對(duì)AIoT客戶，缺乏足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)科學(xué)家和模型優(yōu)化專家，因此英飛凌開發(fā)了Deep Craft Studio工具，讓開發(fā)者能夠上傳自有數(shù)據(jù)、使用預(yù)訓(xùn)練模型或從頭構(gòu)建模型。此外，硬件設(shè)計(jì)也需要?jiǎng)?chuàng)新：微控制器（MCU）需支持大數(shù)據(jù)采集、傳感器融合和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型運(yùn)行。例如，英飛凌的PSoC Edge最新一代MCU，集成了專用 AI 加速器，在降低成本和功耗的同時(shí)，性能可媲美微處理器（MPU）。

Geha介紹到，目前英飛凌正在通過(guò)三個(gè)層面加速客戶的AI部署，首先依然是通過(guò)Deep Craft Studio 提供端到端開發(fā)平臺(tái)，簡(jiǎn)化AI工具鏈。其次是提供Deep Craft預(yù)訓(xùn)練模型庫(kù)，客戶無(wú)需自行開發(fā)，可直接調(diào)用或通過(guò)第三方獲取模型。另外第三點(diǎn)也很重要，即安全增強(qiáng)，可以確保模型和數(shù)據(jù)不被竊取，英飛凌PSoC Edge 是全球首款達(dá)到PSA Level 4 安全認(rèn)證的 AI 微控制器（MCU）。

為了滿足客戶對(duì)于不同AI性能的需求，英飛凌也推出了不同的產(chǎn)品組合，集成了英飛凌自研NPU或者Arm Ethos-U55不同類型，靈活適用于各類場(chǎng)景。

Geha給出了英飛凌認(rèn)為邊緣AI的幾個(gè)重要趨勢(shì)，比如工業(yè)預(yù)測(cè)維護(hù)：通過(guò) AI 分析電機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)，避免停機(jī)。智能家居優(yōu)化：根據(jù)衣物濕度自動(dòng)調(diào)整烘干時(shí)間。安全認(rèn)證：替代傳統(tǒng)門禁卡，通過(guò)人臉識(shí)別或語(yǔ)音驗(yàn)證身份?？纱┐髟O(shè)備：實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)（如鼾癥檢測(cè)）。

“我們的目標(biāo)是將 AI 解決方案成本從 20 美元降至 2 美元，并通過(guò)低功耗設(shè)計(jì)支持便攜設(shè)備?！盙eha說(shuō)道。

Geha預(yù)測(cè)，AI的三大趨勢(shì)正在形成：首先是邊緣 AI 普及：低延遲、高效能、高安全性將成為下一代物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的標(biāo)配。其次是應(yīng)用爆發(fā)：智能家居、醫(yī)療健康、工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域?qū)⒓铀?AI 集成。第三是生態(tài)開放：一方面英飛凌會(huì)構(gòu)建自己的工具與平臺(tái)，另外也會(huì)積極參加第三方生態(tài)建設(shè)，努力提升AI的廣度與參與度。

利用英飛凌PSoC Edge實(shí)現(xiàn)智能廚房的邊緣AI檢測(cè)

恩智浦

恩智浦AI產(chǎn)品經(jīng)理Davis Sawyer在《智啟邊緣，芯承恩智浦》（AI Born at the Edge，Built on NXP）演講中，介紹了NXP在邊緣AI上的理解，尤其是在一些軟件策略方面。

當(dāng)然硬件是根本，所以NXP推出了一系列可擴(kuò)展NXP，以滿足不同AI需求。

NXP自研的額eIQ Neutron NPU IP，算力從GOPS到數(shù)TOPS，另外未來(lái)也在規(guī)劃更大算力的NPU。

NXP的NPU相比Cortex-A，在運(yùn)行YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，可以更好地識(shí)別出車輛，反正比CPU算的好是一定的。

Davis 強(qiáng)調(diào)，邊緣 AI 并非云端模型的簡(jiǎn)單移植，而是需要為設(shè)備特性量身定制的原生方案。首先是多樣化邊緣設(shè)備，因此需要謹(jǐn)慎移植，從家電中的微控制器到工業(yè)網(wǎng)關(guān)，恩智浦可以提供覆蓋低功耗 MCU 到高性能 MPU 的全場(chǎng)景；其次是AI 生命周期重構(gòu)，未來(lái)訓(xùn)練集中化與推理本地化將協(xié)同演進(jìn)，隨著數(shù)據(jù)的改進(jìn)，算法與模型都是要不斷變化，未來(lái)兩者界限將進(jìn)一步模糊。模型正在不斷變化，從 AlexNet（2012）到如今的LLM，另外邊緣原生創(chuàng)新也正在變化，如 TinyML、智能體工作流等開始變火。

NXP 通過(guò)eIQ軟件棧實(shí)現(xiàn)邊緣 AI 的全鏈路支持，實(shí)現(xiàn)軟硬件協(xié)同，恩智浦提供了一系列特色的工具鏈與生態(tài)，比如Time-Series Studio、模型優(yōu)化及安全特性（如模型 IP 保護(hù)）。另外，開發(fā)采用模塊化設(shè)計(jì)，支持自定義模型/數(shù)據(jù)導(dǎo)入，兼容TensorFlow Lite、PyTorch 等主流框架。

eIQ Time-Series Studio是 NXP 推出的一套開發(fā)工具，支持工業(yè)監(jiān)測(cè)、電池管理、預(yù)測(cè)性維護(hù)等。整個(gè)工作流程，包括數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、優(yōu)化、部署（支持 Kinetis、MCX、RT 系列）都在統(tǒng)一軟件平臺(tái)中執(zhí)行?？梢砸绘I生成模型并驗(yàn)證，從而降低 AI 開發(fā)門檻。NXP的軟件支持自定義數(shù)據(jù)格式（如未標(biāo)注傳感器數(shù)據(jù)）。

Davis還介紹了NXP在邊緣生成式AI上的表現(xiàn)，其中重點(diǎn)是RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)。相比于云端AGI，邊緣AGI可以利用本地知識(shí)庫(kù)避免數(shù)據(jù)泄露，從而符合歐盟 AI 法案等合規(guī)要求。恩智浦的eIQ GenAI Flow可以實(shí)現(xiàn)低延遲語(yǔ)音控制（如智能家居、醫(yī)療設(shè)備），響應(yīng)速度較 2024 年提升 3 倍。

另外，Davis還介紹了多模態(tài)融合技術(shù)，可以結(jié)合語(yǔ)音、視覺與傳感器數(shù)據(jù)，打造更智能的人機(jī)交互（如無(wú)接觸醫(yī)療監(jiān)護(hù)）。

在客戶介紹環(huán)節(jié)，Davis介紹了諸多邊緣AI的應(yīng)用，比如傳感器融合技術(shù)助力精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，AI 健康控制器實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程多模態(tài)健康監(jiān)測(cè)，基于邊緣的工業(yè)設(shè)備異常檢測(cè)系統(tǒng)，語(yǔ)音控制的智能家電（空調(diào)、烤箱等）。

德州儀器

德州儀器也正在以全新的嵌入式產(chǎn)品組合迎接智能邊緣的未來(lái)，其更多關(guān)注工業(yè)和汽車方面的市場(chǎng)，通過(guò)提供專用的開發(fā)工具和器件，幫助客戶利用傳感器數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)性能，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)、預(yù)防性維護(hù)等功能，提升安全性、能效和可持續(xù)性。

德州儀器提供全譜系的邊緣AI產(chǎn)品，覆蓋不同場(chǎng)景需求：

高端處理器：適用于視覺系統(tǒng)（如機(jī)器人或汽車的障礙物檢測(cè)），支持實(shí)時(shí)圖像分析和 AI 模型部署。

中端設(shè)備：針對(duì)時(shí)間域分析（如振動(dòng)監(jiān)測(cè)），例如太陽(yáng)能系統(tǒng)中檢測(cè)電纜短路的 C2000P55 芯片，可實(shí)現(xiàn) 99% 以上的準(zhǔn)確率并快速響應(yīng)。

低功耗解決方案：用于資源受限的嵌入式系統(tǒng)，確保高效數(shù)據(jù)處理的同時(shí)降低能耗。

德州儀器嵌入式處理業(yè)務(wù)部高級(jí)副總裁Amichai Ron之前介紹過(guò)一些TI在邊緣智能領(lǐng)域的創(chuàng)新，比如在太陽(yáng)能系統(tǒng)上，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電流和溫度，提前發(fā)現(xiàn)故障（如電纜接觸短路，滅弧檢測(cè)等等），避免火災(zāi)或設(shè)備損壞。

汽車上，通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)分析車輛行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化駕駛安全和能效。在工業(yè)設(shè)備中，通過(guò)預(yù)測(cè)機(jī)械故障，減少停機(jī)時(shí)間，提升生產(chǎn)效率。

Amichai 指出，Edge AI 將推動(dòng)各行業(yè)向更安全、節(jié)能和用戶友好的方向發(fā)展，包括可持續(xù)性、安全性以及易用性。

在 2025 年嵌入式展上，德州儀器展示了其邊緣技術(shù)的最新突破 —— 一款基于視覺處理器的演示系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)物體分類，還能從單攝像頭無(wú)縫擴(kuò)展至 12 個(gè)攝像頭，同時(shí)保持低功耗特性。

TI 的邊緣AI解決方案聚焦于解決兩大行業(yè)痛點(diǎn)：

首先是實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。在智能家居、智慧城市等場(chǎng)景中，設(shè)備需要快速響應(yīng)（如視頻門鈴檢測(cè)訪客、工業(yè)機(jī)械故障預(yù)警）。TI 通過(guò)在處理器中集成本地 AI 加速模塊，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)決策，無(wú)需依賴云端。

其次是系統(tǒng)可擴(kuò)展性。傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)在擴(kuò)展多攝像頭或高分辨率時(shí)面臨性能瓶頸。TI 的視覺處理器支持靈活擴(kuò)展：從單攝像頭的AM62A（低功耗，<2W）到支持 12 個(gè)攝像頭的AM69A（可同時(shí)處理 4K@60fps 視頻流）。

TI 視覺處理器的技術(shù)亮點(diǎn)

集成 AI 加速器：所有處理器內(nèi)置專用 AI 引擎，支持實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)與分類。

軟件兼容性：提供統(tǒng)一的 SDK 和工具鏈，允許用戶從低功耗設(shè)備（如 AM62A）到高端型號(hào)（如 AM69A）平滑遷移。

能效優(yōu)化：專為電池供電設(shè)備設(shè)計(jì)，例如視頻門鈴可在低功耗模式下長(zhǎng)期運(yùn)行，同時(shí)保持高識(shí)別精度。

實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景

• 智能家居

視頻門鈴：通過(guò) AM62A 處理器實(shí)現(xiàn)人形檢測(cè)與分類，功耗低于 2W，延長(zhǎng)電池壽命。

智能家電：實(shí)時(shí)分析用戶行為，優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行模式（如節(jié)能模式）。

• 工業(yè)監(jiān)控

多攝像頭系統(tǒng)：AM69A 支持 12 路視頻流同步處理，用于工廠生產(chǎn)線缺陷檢測(cè)或安防監(jiān)控。

• 智慧城市

交通管理：通過(guò)路邊攝像頭實(shí)時(shí)識(shí)別車輛、行人，優(yōu)化信號(hào)燈控制。

為什么選擇 TI 的 Edge AI 方案？

靈活的性能梯度：覆蓋從單攝像頭到多設(shè)備的全場(chǎng)景需求。

低功耗設(shè)計(jì)：適用于電池供電或散熱受限的環(huán)境。

簡(jiǎn)化開發(fā)流程：提供預(yù)訓(xùn)練模型和開發(fā)工具，降低 AI 部署門檻。

TI的嵌入式視覺邊緣AI處理器產(chǎn)品組合

總結(jié)

半導(dǎo)體巨頭在邊緣 AI 領(lǐng)域的積極布局，充分彰顯了邊緣 AI 的火爆程度。從開發(fā)工具優(yōu)化到硬件創(chuàng)新，從應(yīng)用場(chǎng)景拓展到生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)，各企業(yè)全方位發(fā)力，不僅滿足了當(dāng)下多樣化的市場(chǎng)需求，也為邊緣 AI 未來(lái)的發(fā)展鋪就了堅(jiān)實(shí)道路。

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