“边缘 AI 使嵌入式设备能够更高效地使用传感器数据，并提升我们的日常体验。”

　　——嵌入式处理高级副总裁 Amichai Ron

　　在我们的日常生活中，各式各样的产品正在为人类带来便捷体验：空调为我们带来清凉；汽车载我们穿梭于各地之间；太阳能电池板能够提供更清洁的电力。然而，若我们能进一步提升这些产品的用户体验，使其进一步融入丰富我们的生活，那将是一幅何等美好的图景？试想，未来的HVAC（供热、通风与空调）系统或许能够适时提醒您更换滤网，以确保空调的高效运行，让您整个夏季都能享受凉爽。

　　通过应用基于神经网络的边缘人工智能技术，我们可以在本地对产品进行深入了解与改进，即在事件发生的源头直接提升用户体验。工程师可以设计并使用数据来训练神经网络算法，然后在嵌入式器件上执行这些算法来解决问题。因此，将边缘 AI 融入到日常应用中将改善我们的生活，使产品更易于使用、更安全、更可持续。

　　如今，当提及“智能”设备时，人们大多会联想到无线连接，以及将数据存储在云中用于决策的概念。但是，“连接的设备”不一定等同于“智能的设备”。在边缘做出决策，意味着将计算能力更接近数据源，从而在设备上完成即时决策。这有助于降低延迟、提高功效、增强稳健性和数据安全性，从而加快决策速度。

　　以智能家居安防摄像头为例，如果您想要检测后院中的物体是猫还是陌生人，使用云 AI 需要将数据发送到云端，进行处理，然后再发回本地进行决策。这一过程不仅耗时较长，而且能耗较高。而在边缘进行决策时，高度集成的嵌入式设备会在本地运行神经网络，从而降低功耗，提高安全性和隐私性。

　　使用边缘 AI 适应未来需求

　　边缘 AI 正逐步重塑我们与电子产品的交互方式——无需基于云资源即可在本地做出反应，使交互更灵敏，更高效，更安全。在本地（靠近数据收集位置）运行 AI 算法可加快决策速度，其重要性甚至可能关乎生命安危。以驾驶场景为例，视觉处理器可借助雷达检测技术持续监控周围环境，助力车辆迅速应对障碍，提升驾驶性能。

　　在工厂中，边缘 AI 可以实现电机故障检测——通过提前识别故障迹象，实施预测性维护。边缘AI的集成能够防止整个系统损坏，保障生产运行的可靠性、高效性及成本效益。

　　在日常生活中，随着边缘 AI 功能不断演进，以及应用的智能化，互联化，它将更好地适应及优化人类的生活方式。例如，空调可以使用雷达来定位家庭成员位置，优化到气流路径，提升能效；而当有人进入您的客厅时，雷达感应亦能自动开关电视。

　　在可再生能源领域，边缘 AI可以帮助我们更具战略性地调配资源，做出更高效明智的决策。比如，集成边缘 AI 的太阳能电池板可通过故障检测及电涌预防在系统点火之前将其关闭，不仅能够提升系统安全性，还能促进可再生能源的广泛使用。由此可见，边缘 AI 不仅能为决策提供有力支持，保障行动安全，提高系统效率，更能引领我们迈向更可持续的未来。

　　用于增强智能的资源

　　边缘 AI应用日广，德州仪器致力于为客户提供全面的软硬件工具，助力工程师无论是否具备 AI 专业知识或相关经验，都能轻松上手。秉承开源与易用软件的承诺，德州仪器帮帮助设计人员使用数据，并为其系统增加有意义的智能。

　　德州仪器相信半导体技术可让电子产品更经济实用，从而改善世界。这份热忱奠基已久。从高效执行语音和声音的数学函数起步，德州仪器近半个世纪以来都在不断优化数字信号处理技术，以应对日益复杂的挑战。凭借在信号处理方面的深厚积累，德州仪器通过可扩展器件满足边缘 AI 需求，推动创新，并提高嵌入式处理器的集成度与经济性，助力客户轻松采用这项技术打造真正智能的应用，实现快速高效的决策，让世界更安全、更可持续。

　　追忆往昔，展望未来，德州仪器以利用电子技术创新塑造未来的边缘AI为豪。

　　本博客由德州仪器嵌入式处理高级副总裁  Amichai Ron  撰写。

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