AI應用的加速普及，使得「邊緣AI」成為行業共同關注的焦點。而隨著AI深入物理世界，既能擴展智慧、又能兼顧功耗、記憶體、安全性和系統複雜性的平台成為發展關鍵。
AI持續快速演進，但有一個趨勢變得明朗—智慧正逐步向資料產生的源頭靠攏。在機器人、工業自動化、智慧基礎設施和自主系統等領域，AI正從感知階段邁向生成與行動階段。系統越來越要求具備即時解析資訊、做出決策並迅速回應的能力，而無需依賴資料往返雲端。
隨著AI深入物理世界，開發人員需要既能擴展智慧、又能兼顧功耗、記憶體、安全性和系統複雜性的平台。
超越「邊緣AI」的範疇
隨著AI應用加速普及，「邊緣AI」已成為行業共同關注的焦點。如今幾乎每個平台都宣稱具備一定程度的AI推理能力。然而，對於嵌入式開發人員而言，挑戰往往不在於添加AI功能，而在於如何在現有功耗預算、安全要求和嵌入式架構內成功實現AI部署。
當團隊試圖在不增加功耗的前提下將智慧引入現有嵌入式系統時，往往會帶來整合複雜性，或引發新的資訊安全與功能安全問題。開發人員越來越需要同時平衡多項因素，包括：AI性能、高能效、嵌入式整合、硬體架構、儲存要求、資訊安全、開發便捷性及長期可擴展性。
AI的成功部署，取決於在提供智慧的同時，保留嵌入式系統最核心的特性：行為可預測、功耗預算可控，以及開發流程高效簡潔。
為何AI工作負載正在改變邊緣運算
AI正從孤立的感知任務，演進為能夠解析場景、做出決策，並即時行動的完整系統。語音、視覺、感測器和控制系統正日益動態地協同工作，推動邊緣側實現智慧化和自主化。
以在工業倉庫環境中導航的移動機器人為例，它可能需要：解析多路攝像頭資料流程、檢測物體並對其進行分類、融合多種感測器資訊、瞭解環境場景、即時做出導航決策，與周圍系統保持通信。
這些任務非常重要，因為它們通常需要同時運行並即時處理，從而給邊緣的處理、記憶體和電源資源帶來較大壓力。儘管應用處理器不斷進步，但對低延遲AI推理的需求增長通常更為迅速。挑戰是如何在無需完全重構系統架構的前提下提升AI能力。
邊緣AI正在改變物理空間，同時也為嵌入式開發人員帶來新的挑戰。
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在不增加複雜度的前提下擴展智慧
專用AI加速為系統設計引入了不同的模式。開發人員需要的系統架構，不僅要能支援神經網路推理，還要能支撐把業務邏輯與物理瀏覽或控制閘道連通起來的完整的端到端AI工作負載，而不是讓主處理器承擔所有任務。這要求專用AI加速硬體來運執行高級工作負載，同時由主處理器繼續承擔系統級管理職責。
恩智浦Ara240獨立神經處理單元(DNPU)正是基於這一理念設計而成。作為專用AI配套處理器，Ara240使開發人員能夠獨立於系統架構的其餘部分來擴展AI性能。
這種架構分離帶來的優勢，包括系統即時回應能力、能效優化、本地處理，增強隱私保護並降低頻寬要求、通過工作負載隔離提升安全性、隨工作負載演進而靈活擴展的AI性能，以及記憶體可靈活擴展。
在本地處理AI還可減少對雲資源的依賴，同時將敏感性資料始終保留在設備端。與恩智浦應用處理器配合使用，Ara240幫助開發人員建構更加靈活、朝向未來的邊緣AI系統，能夠緊跟AI模型與工作負載的演進步伐。
Ara240獨立神經處理單元。
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借由eIQ AI軟體發展環境讓AI落地實用
硬體加速只是解決方案的一部分。開發人員同樣需要軟體工具來簡化模型開發和優化，並支援在多種處理環境下可靠部署。恩智浦eIQ AI軟體發展環境提供模型優化、部署和性能調優工具，?明開發人員從實驗驗證走向量產階段，覆蓋恩智浦微控制器(MCU)、微處理器(MPU)和AI加速器產品線。
對常見AI框架的支援以及可擴展的部署工作流程，有助於降低整合複雜度，同時讓開發人員能夠在多代產品中複用AI方面的投入。結合恩智浦硬體平台與生態系統合作夥伴的支援，eIQ有助於加速從概念驗證(POC)到量產就緒系統的落地過程。
Ara軟體發展套件(SDK)將是eIQ AI軟體的組成部分，允許開發人員編譯模型以進行基準測試或部署，並在Hugging Face上的Ara240 Model Zoo模型庫中運行已針對Ara240優化的現有模型二進位檔案。
打通技術與部署之間的壁壘
僅靠強大的晶片不能解決當前AI開發面臨的所有挑戰。構建嵌入式系統的團隊仍然需要開發平台、軟體支援、系統整合指導以及長期產品策略(即生命週期支援)。這正是生態系統協作發揮關鍵作用之處。
F&S和Gateworks等系統供應商，連同其他生態系統合作夥伴，致力於將處理技術轉化為部署就緒的平台，從而在設計初期就降低複雜度。開發人員不必從零開始進行硬體設計，而是可以基於已經包含記憶體佈局、電源管理、散熱考量、軟體支援和生命週期規劃的解決方案起步。
攜手F&S加速機器人與功能安全發展
隨著AI工作負載不斷擴展，許多開發人員面臨一個熟悉的挑戰：將原本分散在不同領域的多重要求整合到一起。
現代系統越來越需要將Linux環境、AI架構、編譯器、即時回應能力和功能安全架構融合於單一平台之中。
這在機器人和智慧自主系統領域尤為突出，開發人員可能需要同時管理多路攝像頭資料流程、運行AI推理、支援Robot Operating System 2(ROS 2)等架構，並確保安全導向的操作。
整合式平台方案
F&S通過整合式嵌入式平台來應對這一挑戰，將硬體、軟體和長期支援整合為完整的開發方案。其支援不僅限於模組交付，而是延伸至整個項目生命週期，涵蓋硬體定制、Linux板級支援包(BSP)支持、散熱設計考量、安全整合和生命週期管理。
以i.MX 95應用處理器與Ara240 DNPU的組合為例，二者結合建構出一個可擴展平台，適用於機器人、機器視覺、自主系統及安全導向應用。在該架構中，i.MX 95負責系統級管理(如連接、安全和控制功能)，Ara240則為高級神經網路工作負載提供專用AI加速支援。
對開發人員而言，這意味著可以在不放棄熟悉的Linux和ROS開發環境的前提下，建構融合AI、即時回應與功能安全的系統。隨著自主系統能力的持續提升，平衡智慧、控制與可信度變得愈發重要。
F&S的M.2 Ara240 AI加速器為邊緣帶來真正的生成式AI性能。
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攜手Gateworks將工業AI落地於可部署系統
對於眾多嵌入式開發人員而言，挑戰不在於單純添加AI功能，而在於降低將AI系統推向生產環節的複雜度。Gateworks通過幫助將可擴展AI平台引入實際部署場景，為恩智浦的邊緣AI和機器人戰略提供有力支撐。
從零開始建構工業硬體，需要在電源管理、散熱設計、記憶體配置、軟體整合和長期維護等方面投入大量精力。隨著AI工作負載從傳統電腦視覺向多模態和生成式AI應用演進，這些挑戰愈發突出。
邊緣AI的部署就緒型平台
Gateworks通過其圍繞恩智浦技術打造的工業級單板電腦、AI加速模組和開發套件，有效簡化了這一流程。以GW11062-1開發套件為例，它將恩智浦i.MX 95應用處理器與Gateworks基於恩智浦Ara240 DNPU的GW16168 AI加速器相結合。
該整合平台為開發人員提供了即用型環境，可用於評估和部署高級邊緣AI應用，有助於顯著縮短開發週期並加快產品上市進程，尤其在前沿AI模型支援方面表現突出。
i.MX 95與Ara240的組合建構一種可擴展的架構，連接、安全、使用者介面和控制等系統功能保留在主處理器上運行，而AI推理工作負載則分流至專用加速硬體。這一方案使開發人員能夠在不重新設計整體系統架構的前提下，靈活提升AI能力。
通過提供部署就緒的硬體和軟體，Gateworks?明開發人員更快地從概念驗證(POC)邁向量產階段，應用場景涵蓋自主移動機器人、工業自動化、智慧能源系統和智慧基礎設施等領域。
Gateworks基於恩智浦Ara240 DNPU的M.2 AI加速器，在邊緣提供高性能、低功耗的AI推理能力。
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展望未來
邊緣AI正從概念驗證演示走向實際系統。
開發人員需要建構的產品，應該能夠在極短的回應視窗內完成觀察、聆聽、感知、理解和決策，同時平衡資訊安全、功能安全、性能和功耗等方面的約束。
滿足這些期望，僅靠增加計算資源遠遠不夠，還需要具備可擴展能力的系統架構，以及能夠幫助開發人員將創意轉化為可部署系統的生態合作體系。
行業正從單純增加AI功能，轉向建構能夠在物理世界中感知、推理和行動的系統。成功的關鍵在於平衡智慧與嵌入式設計的實際限制，這些限制涵蓋功耗、記憶體、資訊安全、功能安全，以及整體系統複雜度。
邊緣AI的未來，不會僅由模型規模或基準測試性能來定義，而取決於智慧如何高效地部署到安全、可擴展且注重節能的系統中，以解決實際問題，並加速產品上市進程。
(本文作者C.H.Chee為恩智浦半導體產品市場負責人)
