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1 推動邊緣AI發(fā)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(shù)據(jù)必須上傳到云處理，在隨后的開發(fā)過程中存在用戶體驗和數(shù)據(jù)隱私問題。邊緣AI 可大大降低延遲問題，對網(wǎng)絡環(huán)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(shù)據(jù)的過程中，不需要上傳到云端，可以很好地保證數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)安全，避免系統(tǒng)受到惡意網(wǎng)絡攻擊。

在技術發(fā)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(fā)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(tǒng)或基本的機器學習系統(tǒng)來實現(xiàn)AI 功能。然而，隨著深度學習軟件的迭代和發(fā)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(fā)展。

林明(恩智浦半導體產(chǎn)品及營銷總監(jiān))

2 邊緣AI五大發(fā)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(fā)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(shù)產(chǎn)品由電池供電，因此需要開發(fā)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(xiàn)更高的能效比。

這兩點都體現(xiàn)在恩智浦廣泛而豐富的邊緣控制器和處理器產(chǎn)品組合中。

第三點是開發(fā)工具和環(huán)境。恩智浦推出了eIQ開發(fā)工具鏈， 它是全生態(tài)、全應用場景的工具鏈。客戶可以通過eIQ 從軟件數(shù)據(jù)采集、標注訓練、推理引擎優(yōu)化到部署控制，開發(fā)工具鏈。

第四點是數(shù)據(jù)安全。數(shù)據(jù)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(fā)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(tài)系統(tǒng)。AI 產(chǎn)品的實施涉及到不同領域的產(chǎn)業(yè)整合和未來邊緣AI 構建生態(tài)系統(tǒng)必然需要芯片供應商、算法供應商、設備制造商、系統(tǒng)集成商甚至云服務供應商共同提供專業(yè)服務。

3 計算能力和低功耗的挑戰(zhàn)

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(wǎng)絡需要根據(jù)應用場景和現(xiàn)有產(chǎn)品進行算法優(yōu)化。作為一家半導體芯片公司，恩智浦深入?yún)⑴c邊緣AI 的開發(fā)與場onsemi代理景觀應用，不斷優(yōu)化芯片設計，達到高效低功耗的目的。SoC 實現(xiàn)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(tǒng)，以確保計算能力，降低功耗。

(本文來源《IC2022年4月，代理雜志