边缘AI将智能部署到离数据源更近的地方。具备感知、分析和本地响应能力的设备，能够提供现代应用所需的实时性能。
人工智能（AI）初登场时，云端曾是创新的首选阵地。集中式服务器负责训练庞大的模型、执行复杂的推理，推动了一批改变我们生活与工作的智能应用。然而，随着越来越多的边缘设备涌现，如智能穿戴、工业传感器和车载系统，它们对实时智能的需求愈发迫切，云端模式的短板也日益暴露。
延迟。隐私。功耗。成本。个性化。这些都是每一家希望打造响应迅速、智能化现实世界设备的公司绕不开的挑战。
这，正是边缘AI（#EdgeAI）发挥价值的关键时刻。
边缘技术不是未来式。它已然到来。
如今，边缘产生的数据量前所未有地多。工厂传感器、车载摄像头、智能家居的麦克风——所有这些都在不断生成需要被处理、分析和响应的信息流。过去我们需要将数据传到云端，等待处理。
现在已经不需要了。
边缘AI将智能部署到离数据源更近的地方。具备感知、分析和本地响应能力的设备，能够提供现代应用所需的实时性能。无需云端往返处理带来的延迟；也无需担心隐私泄露；更不会拖累电池寿命或增加过多硬件成本。
这是一次巨大转变。并不是要取代云计算，而是重新分配价值链中的角色。推理任务正向设备端转移，而云端依然是模型训练和大模型（如ChatGPT）推理的平台。随着推理负载不断增长，围绕它的市场也在快速扩大。
市场动能不容忽视
根据ABI Research的数据，智能边缘市场如今已达到1270亿美元的规模，并在快速增长。神经处理单元（NPU）是嵌入式AI中增长最快的细分领域，预计到2030年的年均复合增长率将达到111%。这背后的核心驱动力是推理，而不是训练。从工厂的预测维护到可穿戴设备中的个性化音效体验，依赖推理的实时本地决策正成为增长的关键动力。事实上，未来几年，边缘AI的推理工作负载有望超过云端推理，这表明智能正向边缘迁移，在本地释放出最大的价值。
打造真正智能的边缘需要什么？
边缘AI并非某种单一能力，而是一项横跨硬件、软件与系统架构的系统性挑战。其成功依赖于多个层面的协同创新：
● 连接技术：能够在设备与云之间通过多种无线协议高效、可靠地传输处理后的数据。
● 感知能力：通过运动、声音、视觉或触觉来感知环境。
● 智能推理：高效、低功耗地处理数据并作出响应，支持执行最新一代模型。
● 全面赋能：借助软件平台、开发工具、参考设计与生态协作，将上述要素的无缝集成。
与此同时，AI模型的开发正日益商品化。越来越多的科技公司和创业团队都在发布性能强大的开源模型。尽管这些模型如今更易获取，但它们仍然是一项成本支出，而真正的价值取决于模型的运行位置和运行方式。
如今，大多数AI商业变现仍依赖云端。但趋势正在迅速向边缘侧转移，设备需要具备连接能力与智能化处理能力。真正的差异化优势在于，能否在设备本地高效、大规模地运行这些模型。而这恰恰是嵌入式NPU IP技术的核心价值所在。
让边缘智能真正普及
从零开始打造具备边缘计算能力的产品既昂贵又耗时，而且效率低下。希望实现产品差异化的公司，无法为每个核心能力重复造轮子。
这正是Ceva所倡导的可授权半导体IP与软件解决方案如此强大的原因。
Ceva的技术已应用于超过190亿台设备，提供了连接、感知和推理所需的关键构建模块，使OEM和半导体公司能够以更快、更智能、更具成本效益的方式开发产品。我们的客户可获得高度可扩展、经量产验证的IP，从而缩短产品上市周期、降低开发风险并加速创新步伐。
无论是在可穿戴设备中的TinyML、无线耳机中的音频智能，还是联网摄像头中的计算机视觉，Ceva的IP已深度嵌入正在塑造未来十年计算趋势的各类终端设备中。
真正适用于现实世界的人工智能
边缘AI的话题听起来常常停留在理论层面。但它带来的影响是真实可见的：
● 智能手表在嘈杂环境中也能精准识别语音。
● 智能电视可根据房间情况自动优化音画表现。
● 汽车可在驾驶员尚未反应前，主动识别潜在风险。
这些体验之所以成为可能，正是依靠边缘侧的高效推理能力以及背后强大的IP技术实现的。
为什么是现在？
边缘智能的兴起是“推力”与“拉力”共同作用的结果。科技公司在不断寻求产品差异化，边缘智能使曾经仅限旗舰设备的功能走向普及。与此同时，用户与企业也对更快、更安全、更注重隐私的体验提出更高要求。而边缘AI正好满足这些核心诉求，让世界因每一个智能设备变得更加智慧。
Ceva：赋能智能边缘
智能正在从云端向设备端转移，而Ceva正是这场变革的核心支撑者。我们的IP产品组合涵盖边缘连接、感知和推理所需的核心技术。我们的使命很简单：帮助全球最具创新力的公司更快速、更高效地实现智能产品的落地。
Ceva为智能边缘赋能。而边缘智能的浪潮，才刚刚启程。
