“邊緣 AI 使嵌入式設備能夠更高效地使用傳感器數據，并提升我們的日常體驗。”

　　——嵌入式處理高級副總裁 Amichai Ron

　　在我們的日常生活中，各式各樣的產品正在為人類帶來便捷體驗：空調為我們帶來清涼；汽車載我們穿梭于各地之間；太陽能電池板能夠提供更清潔的電力。然而，若我們能進一步提升這些產品的用戶體驗，使其進一步融入豐富我們的生活，那將是一幅何等美好的圖景？試想，未來的HVAC（供熱、通風與空調）系統或許能夠適時提醒您更換濾網，以確保空調的高效運行，讓您整個夏季都能享受涼爽。

　　通過應用基于神經網絡的邊緣人工智能技術，我們可以在本地對產品進行深入了解與改進，即在事件發生的源頭直接提升用戶體驗。工程師可以設計并使用數據來訓練神經網絡算法，然后在嵌入式器件上執行這些算法來解決問題。因此，將邊緣 AI 融入到日常應用中將改善我們的生活，使產品更易于使用、更安全、更可持續。

　　如今，當提及“智能”設備時，人們大多會聯想到無線連接，以及將數據存儲在云中用于決策的概念。但是，“連接的設備”不一定等同于“智能的設備”。在邊緣做出決策，意味著將計算能力更接近數據源，從而在設備上完成即時決策。這有助于降低延遲、提高功效、增強穩健性和數據安全性，從而加快決策速度。

　　以智能家居安防攝像頭為例，如果您想要檢測后院中的物體是貓還是陌生人，使用云 AI 需要將數據發送到云端，進行處理，然后再發回本地進行決策。這一過程不僅耗時較長，而且能耗較高。而在邊緣進行決策時，高度集成的嵌入式設備會在本地運行神經網絡，從而降低功耗，提高安全性和隱私性。

　　使用邊緣 AI 適應未來需求

　　邊緣 AI 正逐步重塑我們與電子產品的交互方式——無需基于云資源即可在本地做出反應，使交互更靈敏，更高效，更安全。在本地（靠近數據收集位置）運行 AI 算法可加快決策速度，其重要性甚至可能關乎生命安危。以駕駛場景為例，視覺處理器可借助雷達檢測技術持續監控周圍環境，助力車輛迅速應對障礙，提升駕駛性能。

　　在工廠中，邊緣 AI 可以實現電機故障檢測——通過提前識別故障跡象，實施預測性維護。邊緣AI的集成能夠防止整個系統損壞，保障生產運行的可靠性、高效性及成本效益。

　　在日常生活中，隨著邊緣 AI 功能不斷演進，以及應用的智能化，互聯化，它將更好地適應及優化人類的生活方式。例如，空調可以使用雷達來定位家庭成員位置，優化到氣流路徑，提升能效；而當有人進入您的客廳時，雷達感應亦能自動開關電視。

　　在可再生能源領域，邊緣 AI可以幫助我們更具戰略性地調配資源，做出更高效明智的決策。比如，集成邊緣 AI 的太陽能電池板可通過故障檢測及電涌預防在系統點火之前將其關閉，不僅能夠提升系統安全性，還能促進可再生能源的廣泛使用。由此可見，邊緣 AI 不僅能為決策提供有力支持，保障行動安全，提高系統效率，更能引領我們邁向更可持續的未來。

　　用于增強智能的資源

　　邊緣 AI應用日廣，德州儀器致力于為客戶提供全面的軟硬件工具，助力工程師無論是否具備 AI 專業知識或相關經驗，都能輕松上手。秉承開源與易用軟件的承諾，德州儀器幫幫助設計人員使用數據，并為其系統增加有意義的智能。

　　德州儀器相信半導體技術可讓電子產品更經濟實用，從而改善世界。這份熱忱奠基已久。從高效執行語音和聲音的數學函數起步，德州儀器近半個世紀以來都在不斷優化數字信號處理技術，以應對日益復雜的挑戰。憑借在信號處理方面的深厚積累，德州儀器通過可擴展器件滿足邊緣 AI 需求，推動創新，并提高嵌入式處理器的集成度與經濟性，助力客戶輕松采用這項技術打造真正智能的應用，實現快速高效的決策，讓世界更安全、更可持續。

　　追憶往昔，展望未來，德州儀器以利用電子技術創新塑造未來的邊緣AI為豪。

　　本博客由德州儀器嵌入式處理高級副總裁  Amichai Ron  撰寫。

更多精彩內容歡迎點擊==>>電子技術應用-AET<<