在真实的应用环境中，设备要做到实时响应、智能适应，关键在于推理能力的部署。而且，AI推理正越来越多地从云端转向边缘端。
一谈到人工智能（AI），人们通常关注模型的设计开发、训练过程，以及大语言模型和生成式AI的技术突破。然而在真实的应用环境中，设备要做到实时响应、智能适应，关键在于推理能力的部署。而且，AI推理正越来越多地从云端转向边缘端。
为何推理如今至关重要
推理是让AI落地为行动的关键。无论是语音识别、图像分类、异常检测，还是手势控制，推理能力都使设备能即时理解数据并快速决策。但随着越来越复杂的神经网络模型（尤其是卷积网络和基于Transformer的网络）不断出现，传统的CPU或MCU架构已难以胜任。性能瓶颈导致体验迟缓、功能不足，甚至被迫依赖云端处理，进而引发延迟、隐私和费用上的顾虑。
边缘设备需要“更快地思考”。
部署设备端智能的价值所在
在本地——即设备端——运行推理具有明显优势：
实时响应，延迟更低
数据无需上传，隐私更有保障
减少对云端的依赖，节约成本并提升稳定性
能效更高，即使在资源受限的环境中也可实现持续运行的应用
这正是专用神经处理单元（NPU）大显身手的地方，这类专用架构专为加速AI工作负载而设计，其效率远胜于传统的通用处理器。如今，为边缘AI量身定制的NPU已不再局限于执行简单的规则模型或轻量级推理任务，连强大的生成式 AI 模型也越来越多地直接部署在边缘设备上。
一些新兴应用场景正在展示设备端推理的变革性价值。首先，基于大型语言模型（LLM）的个性化语音助手，已广泛用于可穿戴、智能家居与车载系统中，实现具备情境感知的实时互动，且无需将敏感数据上传云端。其次，采用大型视觉模型（LVM）的生成式视觉应用，正在增强现实场景中发挥作用，图像可直接在智能眼镜或手机上生成，带来零延迟的沉浸式视觉体验。
市场动能：边缘AI正在迅猛发展
根据ABI Research数据，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%。这一激增反映了多个行业对NPU的广泛需求——从消费级物联网、汽车，到工业监测和智慧医疗。
而且，这种增长并不仅限于高性能设备。它已广泛覆盖各种形态和价格层级的设备。正因如此，灵活性成为竞争的关键：每种设备所需的算力与功耗特性都各不相同。
Ceva的可扩展AI推理策略
针对这一多样化趋势，Ceva推出了独特的可扩展、节能AI处理架构。我们的NeuPro 系列 NPU可灵活应对从低算力到高算力的各类AI应用。
NeuPro Nano：非常适合用于电源受限、对能效要求极高的嵌入式机器学习（ML）与常驻运行感测应用。
NeuPro-M：这是一款高性能平台，可从不足1TOPS（万亿次操作每秒）扩展至数百TOPS，适用于车载系统、智能摄像设备和工业级AI模型。
Big/Little架构：Ceva提供独特的异构处理方案——在单一设计中结合高能效核心与高性能核心，实现动态平衡功耗与性能。
无论是手表中的语音唤醒词识别，还是车辆中的实时行人识别，Ceva的NPU都可精准匹配场景需求，实现最优AI部署。
不仅仅是硬件 - 更是赋能
在设备端部署AI不仅关乎功能实现，更关乎能否快速高效地将模型落地为产品。
Ceva提供的统一AI软件开发工具包（SDK），涵盖模型优化、仿真测试与部署工具，为开发者提供在Ceva NPU上构建、调试、优化和运行AI模型所需的一切。无论是使用TensorFlow、ONNX等主流框架，还是直接调用Ceva的模型库，我们的平台都能简化开发流程，同时最大化性能与可移植性。
正是这种开发支持，使客户能够加快产品上市步伐，降低风险，并将AI创新转化为实际竞争力。
无限可能
借助可扩展的推理框架与完善的开发工具，Ceva正在助力多个垂直领域的下一代智能边缘产品：
低功耗物联网设备中的语音控制
工业系统中的预测性维护
边缘摄像头与零售分析中的计算机视觉
汽车中的驾驶员监测与个性化体验
可穿戴与听戴设备中的手势与声音识别
这些应用场景都需要在数据生成的第一时间进行快速、可靠的决策。
真正可用的边缘AI，就在现在。
随着边缘设备数量不断增长，模型复杂性持续提升，本地推理早已不是可选项，而是设计中的硬性要求。
有了Ceva NeuPro系列NPU，开发者可以轻松应对这一设计挑战——在边缘侧实现面向真实应用的AI性能优化，而不仅限于数据中心运算，同时重塑用户体验。
智能边缘不仅会“思考”。它能“更快地思考”。有了Ceva的技术赋能，它已整装待发，应对未来挑战。
