边缘AI技术变革如何驱动产业新生-电子发烧友网

当下技术周期的“顶流”无疑是人工智能（AI）。而我们正在亲历一个新的黎明——AI从云端下沉到边缘，在每一台终端设备上睁开“眼睛”，并在工业物联网、智能家居、自动驾驶等众多应用场景中部署落地。自此，AI变得触手可及，并开启了重构边缘，进而重塑千行百业的新一轮智能化浪潮。

为什么需要边缘侧的算力？NXP 高级市场经理武鹏指出：集中侧的算力和边缘侧的算力是相互依赖的关系。而边缘侧的算力是要解决在大规模的行业应用场景里的一大刚需，即快速响应。因为如果每一次都需要通过采集数据，上传到云端集中算力分析处理，再下载到端侧，这个过程中的实时性就有很大风险。

比如，我国在新疆的戈壁利用熔盐系统，实现了24小时的绿色发电——新疆哈密50兆瓦熔盐塔式光热发电站在加入了熔盐系统之后，可以通过熔盐吸纳白天的光，把它转换成热，储到熔盐罐里面，在晚上持续发电。但其中的关键一步是，通过一个14500面镜子组成的巨型银色“向日葵”来实时“追光”，即把白天的光精准地反射到熔盐上，对熔盐进行加热。“实现这种追光的背后，需要通过电机驱动加上算力的加持，才能实时计算调整反射镜的角度，达到最大反射效率。” 武鹏这样解释其背后的技术原理。

这就是边缘侧算力发挥作用的时刻。总结起来，边缘AI计算具有以下几个主要特性：

实时响应

边缘AI计算使得人工智能模型可以直接部署在边缘设备上，在本地实时处理数据并决策。这种实时响应能力对于例如自动驾驶、智能物联网和工业自动化等许多需要实时反馈和决策的应用场景至关重要，有助于提高系统的效率和性能。

降低网络负载

边缘AI计算可以减少对网络带宽的需求，因为大部分计算任务在本地设备上执行，而不是通过网络传输到云端进行处理，不仅可以减少网络传输延迟，还能够降低数据传输成本和网络负载，让系统更加稳定可靠。

灵活的部署方式

边缘AI可以采用虚拟机、容器、裸机等多种部署方式，根据应用需求选择硬件，此外还可以在断网的情况下保证业务持续。

数据隐私和安全

因为边缘计算的数据不必传输到云端处理，这对于医疗保健、居家智能等安全需求高的应用场景具有重要意义。

值得关注的是，边缘计算不是简单的技术迁移，而是一场计算范式的颠覆：从集中式云计算到分布式边缘计算。而边缘 AI 设备的稳定性和能效比，将是决定用户体验和商业价值的核心变量。

“未来十年，谁掌握智能和能源，谁就赢”。OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼这样指出。而随着AI从云端走向边缘，其应用在各个垂直领域遍地开花，这项顶流技术才逐渐成为触手可及的日常。边缘AI的产业化临界点也由此显现。

边缘AI通过在设备端直联数据源，可以显著降低延迟、增强隐私与安全保障，已在工业自动化、汽车电子及机器人领域实现规模化应用，例如提升生产线效率与自动驾驶决策精度。但应用端的蓬勃发展也带来算力需求的指数级增长，由此伴随对能量供给问题的巨大挑战。YAGEO 技术产品经理李硕也强调，AI是耗能大户，未来能源的可及性是一大重点。尽管国内外都在加速AI数据中心的建设，但边缘侧仍困于电池续航桎梏，需产业链深度协同破解能效瓶颈。当前的行业共识指向——边缘AI是驱动智能制造转型升级的关键支点，但规模化落地亟待硬核技术突破。

从计算到连接，边缘算力是核心，边缘AI设备的稳定性和能效比是关键。功能安全、超低功耗、高性能的实时处理器和微控制器是将AI能力嵌入边缘的重要保障；而被动器件，则在高强度计算任务下保持设备的冷静与持久上发挥着不可或缺的作用。同时，更为棘手的能耗问题，则对核心供电电路设计提出严峻挑战。

在上述这些方面，恩智浦以低功耗高性能边缘处理器为核心，锚定工业场景；国巨集团凭借年营收近40亿美元的被动元件与传感器矩阵，筑牢算力能效基础。立足真实的应用场景，两家公司都在各自擅长的领域深入硬件创新，为智能世界铺就坚实的技术基地。

本期“贸泽与你大咖说”，我们携手恩智浦（NXP）和国巨集团（YAGEO），为你揭示边缘智能背后的“生存法则”。

2本期大咖说嘉宾

分享嘉宾：

NXP 高级市场经理武鹏

YAGEO 技术产品经理李硕

嘉宾主持：

是德科技电源和通用产品市场经理饶骞

3本期“贸泽与你大咖说”技术干货

多场景解决方案拆解

想深入了解NXP边缘AI的三大战略层级？