在智能边缘生态系统中，感测既是触发器、输入源，也是促使原始数据转化为智能决策的关键纽带。
虽然边缘设备的运行依赖于连接和计算能力，但没有感测，设备就仿佛眼盲、耳聋，无法与周围世界建立联系。
感测技术为边缘赋予了认知能力。它构建了环境理解的基础——理解环境中正在发生什么，谁在互动，以及发生了哪些变化。在智能边缘生态系统中，感测既是触发器、输入源，也是促使原始数据转化为智能决策的关键纽带。
从输入到体验
从本质上讲，边缘感测就是实时捕捉并解析各种信号，包括动作、声音、语音、图像、定位、触感及生命体征等。这些输入能够带来个性化且具前瞻性的响应，比如在通话时屏蔽嘈杂街道背景音、自动调暗家中灯光，或根据驾驶者身份调整车载音响设置。
这样的现实反馈循环不仅仅依赖传感器。它需要集成感测平台，融合信号处理、数据整合与AI模型，并且经过优化以确保低功耗、常驻运行。
为了让感测在各行业应用中释放出全部潜力，必须将其与人工智能和连接技术深度融合，共同构建边缘智能的三大核心力量。
源头感测：为何本地智能至关重要
根据ABI Research的数据，边缘AI领域最关键的转变之一，是推动超低功耗、传感器层级智能的普及。设备不再将所有数据发送至中央处理器，更不需要发送到云端，而是越来越多地在边缘端直接处理信号。
这种方式减少了延迟、保护了隐私、降低了成本，并节省了能耗。但这也意味着感测系统需要从“被动数据采集器”进化为“实时数据解析器”。
例如，超宽带（UWB）技术可实现高精度定位，不仅能识别设备是否在附近，还能了解其在房间中的具体位置和移动轨迹。将这种技术与持续运行的声音分析、手势识别或基于视觉的情境感知相结合，就可以打造出具备响应性、适应性甚至能预测用户行为的设备。
Ceva：赋能边缘多模态感知
Ceva的知识产权（IP）产品组合正是为这一时刻而打造——通过集成专用数字信号处理器（DSP）、神经处理技术和感测软件，帮助设备实现从“采集数据”向“理解并行动”的飞跃。
我们的感测与感知技术包括：
● MotionEngine™：利用惯性测量单元（IMU）实现精准的运动追踪和行为识别，适用于可穿戴设备、耳机、XR设备、机器人和智能遥控器。
● RealSpace®：结合多通道空间音频渲染和精准头部追踪，为耳机、助听设备及XR设备营造逼真沉浸的聆听体验。
● ClearVox™：采用先进的AI技术，实现噪声环境下的语音清晰传输，具备环境降噪、语音分离和关键词检测等能力。
● AI增强型数字信号处理器（DSP）：实现低功耗的视觉与音频处理，并支持传感器端的推理计算。
上述组件协同作用，使设备能够融合多种输入模态（语音、运动、视觉、定位），从而构建出丰富的实时用户环境感知能力。
现实呈现：实际用例展示
● 智能家居：智能电视遥控器利用MotionEngine精准识别用户手势，操控屏幕光标，实现自然直观的内容浏览体验。
● 物联网耳机设备：无线耳机通过RealSpace技术实现空间音效渲染，识别头部动作，并依据用户所处环境智能抑制背景噪声，无需唤醒主处理器。
● 机器人：消费级机器人和工业级机器人借助DSP融合多源传感数据，并通过MotionEngine获取精确的方向与朝向信息，从而更高效地在环境中导航。
● 汽车：车载传感器与音频DSP可依据驾驶员的语音、位置及在座情况个性化调整座椅、音响和车内环境设置。
上述实例展示了Ceva感测技术在智能边缘设备中的实际应用成果。
感测是下一层竞争优势
在一个连接已成标配、人工智能逐渐普及的今天，下一层竞争差异化的核心在于“情境感知”。能够识别用户身份、位置和行为的设备，才能创造自然、顺畅且贴合需求的体验。
而这种层级交互绝非偶然形成。它的背后需要具备以下能力的感测IP支撑：
● 足够节能，能够持续运行不间断
● 足够智能，能够筛选信息、融合数据并推断情境
● 足够灵活，能够与AI模型和无线连接系统高效协同
这正是Ceva的优势所在，也是其客户的机遇所在。
边缘体验始于感知
要实现智能化的结果，边缘设备必须先具备环境感知能力。感测技术正是这段旅程的第一步。
现代智能边缘设备不仅能处理数据、保持连接。它还具备理解能力。通过集成Ceva的感测与感知技术，设备能够实现实时、情境化、规模化的理解。
