电子发烧友网报道（文/吴子鹏）通过将边缘计算与 AI进行深度融合，目前边缘AI已经成为工业制造、零售和医疗等领域打造差异化产品创新的主要手段之一。针对不同应用场景，边缘AI在芯片、模型、感知等层面都会有所不同，不过这些方案往往也会面临一些共性的问题，比如信息安全的保护，以及引入更高性能和更大系统规模之后带来的功耗挑战。 针对这两大全行业需要面临的共性问题，在恩智浦2024高管春季媒体沟通会上，恩智浦执行副总裁兼安全

电子发烧友网报道（文/李弯弯）以往边缘AI主要讲大量数据上传到云端进行处理和分析，而边缘AI则将数据处理的重心放在设备本地，利用边缘计算的优势进行实时反馈和智能决策。这种方式能够减少数据传输的延迟，并保护用户的隐私。此外，边缘AI还可以在没有互联网连接的情况下独立运行，这对于一些实时性要求较高的应用非常重要。   边缘AI 产业链及核心技术   边缘AI涉及的核心技术很多，包括但不限于网络技术、传感技术、运动检测技术、智

物联网 (IoT) 的战略潜力推动工程师部署了越来越多的边缘设备。这些设备可在没有持续互联网连接的情况下收集、处理和运行数据推断。

正值岁末年初之际，电子发烧友网策划的《2024年半导体产业展望》专题，收到三十多家国内半导体创新领袖企业高管的前瞻观点。此次，电子发烧友特别采访了博世传感器亚太区总裁王宏宇，以下是他对2024年半导体市场的分析与展望。