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作者：彭昭（智次方創(chuàng)始人、云和資本聯(lián)合創(chuàng)始合伙人）物聯(lián)網(wǎng)智庫(kù) 原創(chuàng)

這是我的第365篇專欄文章。

在上篇文章《巨頭入局TinyML，端側(cè)與邊緣AI迎來(lái)新拐點(diǎn)》中，我曾提到TinyML基金會(huì)進(jìn)行了品牌重塑，已更名為邊緣智能（Edge AI）基金會(huì)。

近日，邊緣智能基金會(huì)發(fā)布了2025年度最新版本的《2025邊緣AI技術(shù)報(bào)告》。該報(bào)告對(duì)邊緣智能以及微型機(jī)器學(xué)習(xí)TinyML的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了全面掃描和總結(jié)。

從報(bào)告內(nèi)容來(lái)看，TinyML的成熟度可能超出了很多人的預(yù)期，已經(jīng)在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中產(chǎn)生了眾多應(yīng)用案例。

報(bào)告的亮點(diǎn)如下：

邊緣AI的技術(shù)推動(dòng)因素：報(bào)告深入探討了支持邊緣AI部署的軟硬件進(jìn)步，重點(diǎn)關(guān)注了專用處理器和超低功耗設(shè)備的創(chuàng)新，這些創(chuàng)新正在克服資源受限環(huán)境中處理能力和可擴(kuò)展性的限制。

邊緣AI在行業(yè)轉(zhuǎn)型中的作用：報(bào)告揭示了邊緣AI如何通過(guò)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析和決策能力，影響各個(gè)行業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式。

未來(lái)技術(shù)與創(chuàng)新：報(bào)告的最后章節(jié)展望了可能影響邊緣AI未來(lái)發(fā)展的新興技術(shù)，例如聯(lián)合學(xué)習(xí)、量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算等。

因此，在今天這篇文章中，我們將一起梳理《2025邊緣AI技術(shù)報(bào)告》的精華內(nèi)容，全面了解TinyML以及邊緣AI的最新進(jìn)展和發(fā)展全貌。

實(shí)時(shí)、在地、高效：邊緣AI在六大行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用

隨著市場(chǎng)對(duì)低延遲、實(shí)時(shí)處理的需求日益增長(zhǎng)，邊緣AI正在各個(gè)行業(yè)掀起一場(chǎng)風(fēng)潮，尤其是在汽車、制造業(yè)、醫(yī)療、零售、物流和智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。邊緣AI通過(guò)在數(shù)據(jù)源處進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和決策，極大地提升了效率，優(yōu)化了資源配置，改善了用戶體驗(yàn)。

首先來(lái)看自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域。

隨著攝像頭分辨率達(dá)到千兆像素，激光雷達(dá)系統(tǒng)每秒可發(fā)射數(shù)百萬(wàn)個(gè)激光脈沖，邊緣人工智能可加快反應(yīng)時(shí)間，并增強(qiáng)安全性。例如，Waymo已擴(kuò)展模擬訓(xùn)練和評(píng)估，以處理罕見(jiàn)的駕駛情況。與此同時(shí)，理想汽車預(yù)計(jì)其端到端模型將在今年年底前從超過(guò)500萬(wàn)個(gè)駕駛數(shù)據(jù)片段中學(xué)習(xí)。

同樣，隨著人工智能市場(chǎng)的快速增長(zhǎng)，實(shí)時(shí)邊緣人工智能已成為提高效率和減少停機(jī)時(shí)間的關(guān)鍵。在繁忙的汽車生產(chǎn)車間：智能傳感器會(huì)立即標(biāo)記溫度峰值或機(jī)械應(yīng)力，使團(tuán)隊(duì)能夠在問(wèn)題升級(jí)之前防止中斷。從汽車行業(yè)汲取靈感，蔚來(lái)的NWM（NIO世界模型）展示了超快速AI預(yù)測(cè)的強(qiáng)大功能。同樣，基于邊緣AI的分析可以以驚人的精度檢測(cè)生產(chǎn)線上的微缺陷。

通過(guò)結(jié)合速度、可靠性和設(shè)備智能，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理正在改變自動(dòng)駕駛汽車的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)踐，為全面更具適應(yīng)性、更高效的未來(lái)鋪平了道路。

邊緣AI之所以對(duì)自動(dòng)駕駛汽車如此重要，主要有三個(gè)原因：

邊緣系統(tǒng)減少了對(duì)云中繼的依賴，實(shí)現(xiàn)了50ms以下的防撞響應(yīng)時(shí)間，這對(duì)于處理行人突然橫穿馬路，或高速公路突發(fā)事件尤為關(guān)鍵。

邊緣AI使得自動(dòng)駕駛汽車或半自動(dòng)駕駛汽車即使在蜂窩盲區(qū)，也能保持安全功能（例如車道保持、自適應(yīng)巡航控制）。5G汽車協(xié)會(huì)（5GAA）更新的蜂窩車聯(lián)網(wǎng)（C-V2X）技術(shù)路線圖，強(qiáng)調(diào)了混合V2X架構(gòu)，該架構(gòu)將邊緣處理與5G-V2X直接通信相結(jié)合。邊緣AI硬件和傳感器融合算法，使自動(dòng)駕駛汽車能夠?qū)�決策延遲縮短30-40%，實(shí)現(xiàn)低至20-50毫秒的響應(yīng)時(shí)間。

集成來(lái)自攝像頭、激光雷達(dá)和雷達(dá)等邊緣設(shè)備的數(shù)據(jù)可以提高感知可靠性，實(shí)現(xiàn)安全導(dǎo)航。例如，Innoviz的2024年激光雷達(dá)升級(jí)版采用了邊緣優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以每秒20幀的速度處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)，最大限度地減少了障礙物檢測(cè)的延遲。

接著來(lái)看制造業(yè)。

生產(chǎn)線每天可以生成大量數(shù)據(jù)，有研究顯示，智能工廠每周生成超過(guò)5PB的數(shù)據(jù)。邊緣AI系統(tǒng)可以在本地處理這些信息，提供即時(shí)洞察和自動(dòng)響應(yīng)。邊緣AI的影響體現(xiàn)在三個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：預(yù)測(cè)性維護(hù)、質(zhì)量控制系統(tǒng)和流程優(yōu)化。

據(jù)報(bào)道，利用實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)分析的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)可將維護(hù)成本降低30%，并將停機(jī)時(shí)間減少45%。通過(guò)持續(xù)監(jiān)控設(shè)備性能，邊緣AI算法可以在細(xì)微異常和潛在故障發(fā)生之前檢測(cè)到它們，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)維護(hù)并最大限度地減少意外停機(jī)時(shí)間。

在質(zhì)量方面，邊緣AI通過(guò)實(shí)時(shí)檢查和缺陷檢測(cè)增強(qiáng)了質(zhì)量控制。例如，一家大型食品飲料制造商在邊緣部署了視覺(jué)AI，用于質(zhì)量檢查和閉環(huán)質(zhì)量控制。該系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)控產(chǎn)品差異并建議調(diào)整設(shè)備設(shè)置，將檢查周期縮短50-75%，并提高準(zhǔn)確性。

第三，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，本地化AI可通過(guò)直接在設(shè)備中處理醫(yī)療數(shù)據(jù)，加速診斷并改善患者治療效果。

例如，邊緣AI驅(qū)動(dòng)的遠(yuǎn)程患者監(jiān)測(cè)設(shè)備（如便攜式心電圖和血壓監(jiān)測(cè)儀）可以實(shí)時(shí)分析心律和生命體征。這些設(shè)備（例如由AliveCor和Biobeat開(kāi)發(fā)的設(shè)備）使臨床醫(yī)生無(wú)需等待基于云的分析即可檢測(cè)心律失常和其他異常情況，從而縮短危急情況下的響應(yīng)時(shí)間。

第四，邊緣AI正在通過(guò)實(shí)時(shí)行為分析優(yōu)化店內(nèi)運(yùn)營(yíng)并增強(qiáng)客戶體驗(yàn)，從而改變零售業(yè)。

AI驅(qū)動(dòng)的智能貨架和結(jié)算系統(tǒng)可在本地處理客戶互動(dòng)，分析購(gòu)買模式并調(diào)整庫(kù)存預(yù)測(cè)，而無(wú)需依賴云同步。零售商正在部署AI驅(qū)動(dòng)的視頻分析來(lái)檢測(cè)客流量異常、監(jiān)控庫(kù)存水平并減少結(jié)賬時(shí)間，從而提高效率并降低運(yùn)營(yíng)成本。

在運(yùn)營(yíng)方面，基于人工智能的智慧零售已經(jīng)在2025年展現(xiàn)出應(yīng)用前景。人工智能驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以實(shí)現(xiàn)完全的非接觸式交易，將平均結(jié)賬時(shí)間縮短30%。Amazon Fresh已經(jīng)通過(guò)在貨架或手推車上安裝攝像頭，在顧客離開(kāi)時(shí)自動(dòng)結(jié)賬，并提供實(shí)時(shí)消費(fèi)預(yù)覽。

亞馬遜的Just Walk Out（JWO）系統(tǒng)是零售業(yè)邊緣AI的典范，它集成了傳感器陣列、設(shè)備分析和高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。所有計(jì)算都在定制邊緣硬件上本地處理，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策，并提高客戶便利性和運(yùn)營(yíng)效率。

第五，邊緣AI與物聯(lián)網(wǎng)傳感器集成，通過(guò)直接在配送中心、倉(cāng)庫(kù)和運(yùn)輸樞紐處理物流數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了物流的智能化。

智能傳感器無(wú)需將大量信息傳輸?shù)郊�中式服�?wù)器，而是現(xiàn)場(chǎng)分析溫度波動(dòng)、運(yùn)動(dòng)異常和庫(kù)存短缺，并在出現(xiàn)偏差時(shí)觸發(fā)即時(shí)警報(bào)。例如，P&O Ferry masters使用人工智能驅(qū)動(dòng)的船舶裝載程序?qū)⒇涍\(yùn)能力優(yōu)化了10%，從而保持了整個(gè)供應(yīng)鏈的實(shí)時(shí)可見(jiàn)性。此外，人工智能驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)有助于減少20%的物流費(fèi)用。

最后，邊緣AI正在幫助智慧農(nóng)業(yè)擴(kuò)大精準(zhǔn)種植，以滿足全球不斷增長(zhǎng)的糧食需求。

預(yù)計(jì)到2050年，全球人口將達(dá)到98億，農(nóng)業(yè)必須智能地?cái)U(kuò)大規(guī)模，以滿足不斷增長(zhǎng)的糧食需求，同時(shí)最大限度地減少對(duì)環(huán)境的影響。邊緣人工智能使農(nóng)場(chǎng)能夠在不增加復(fù)雜性的情況下擴(kuò)大其技術(shù)覆蓋范圍，分析土壤條件，監(jiān)測(cè)天氣模式，并實(shí)施自動(dòng)化灌溉系統(tǒng)。

先進(jìn)的傳感器和AI模型無(wú)需將數(shù)據(jù)發(fā)送到遠(yuǎn)程服務(wù)器，而是在檢測(cè)到土壤濕度或害蟲活動(dòng)等因素時(shí)對(duì)其進(jìn)行評(píng)估，從而迅速采取干預(yù)措施。CrackSense等項(xiàng)目展示了實(shí)時(shí)傳感如何確保柑橘、石榴和葡萄等作物的果實(shí)質(zhì)量，減少災(zāi)害和浪費(fèi)。

配備邊緣人工智能的智能灌溉系統(tǒng)已顯示出成效，可根據(jù)局部土壤水分分析動(dòng)態(tài)調(diào)整水分配，減少25%的用水量。同樣，人工智能驅(qū)動(dòng)的害蟲檢測(cè)可減少30%的農(nóng)藥使用量，確保精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，最大限度地減少浪費(fèi)。

邊緣AI生態(tài)系統(tǒng)：三層架構(gòu)下的協(xié)同創(chuàng)新

當(dāng)今的邊緣AI生態(tài)系統(tǒng)正處于一個(gè)關(guān)鍵階段：項(xiàng)目的成功取決于硬件供應(yīng)商、軟件開(kāi)發(fā)商、云提供商和行業(yè)利益相關(guān)者的共同協(xié)作。這種狀態(tài)可能將會(huì)持續(xù)較長(zhǎng)的一段時(shí)間，因此企業(yè)之間的互相協(xié)同成為重點(diǎn)。

如果沒(méi)有互操作性標(biāo)準(zhǔn)、可擴(kuò)展的部署模型和共享的研發(fā)工作，邊緣AI就有可能出現(xiàn)碎片化，從而限制其在制造業(yè)、醫(yī)療保健和物流等關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用。

邊緣AI的生態(tài)系統(tǒng)普遍公認(rèn)采用三層架構(gòu)，將計(jì)算工作負(fù)載分配到邊緣設(shè)備、邊緣服務(wù)器和云平臺(tái)。這種結(jié)構(gòu)允許AI模型在邊緣執(zhí)行實(shí)時(shí)推理，同時(shí)在需要時(shí)利用更高的計(jì)算能力。每一層在處理、匯總和優(yōu)化數(shù)據(jù)以進(jìn)行智能決策方面發(fā)揮著獨(dú)特的作用。

邊緣設(shè)備與終端設(shè)備是與現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)交互的第一個(gè)點(diǎn)。這些設(shè)備包括部署在制造業(yè)、醫(yī)療保健、汽車和零售環(huán)境中的物聯(lián)網(wǎng)傳感器、工業(yè)機(jī)器人、智能攝像頭和嵌入式計(jì)算系統(tǒng)。它們的主要功能是低延遲AI推理——無(wú)需依賴持續(xù)的云連接即可在現(xiàn)場(chǎng)處理數(shù)據(jù)。

邊緣服務(wù)器充當(dāng)邊緣設(shè)備和云之間的計(jì)算中介。這些服務(wù)器通常部署在工廠、醫(yī)院、零售店和自動(dòng)駕駛汽車網(wǎng)絡(luò)中，用于匯總來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，并執(zhí)行更為復(fù)雜的AI工作負(fù)載。邊緣服務(wù)器的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是本地化AI推理：無(wú)需將數(shù)據(jù)卸載到遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心即可運(yùn)行更重的模型。這減少了與云依賴相關(guān)的延遲、帶寬成本和安全風(fēng)險(xiǎn)。

這里需要區(qū)分邊緣計(jì)算和終端設(shè)備，盡管從整體上他們可以歸為一類，但由于功耗、尺寸和算力等約束條件截然不同，“邊緣”和“終端”具有顯著區(qū)別，不能使用同一個(gè)思路處理。邊緣設(shè)備（例如嵌入式攝像頭或工業(yè)傳感器）專為低功耗AI推理而設(shè)計(jì)，而功能更強(qiáng)大的邊緣服務(wù)器則充當(dāng)中介，在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到云端之前，處理復(fù)雜的AI工作負(fù)載。

云對(duì)于模型開(kāi)發(fā)、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和存儲(chǔ)仍然至關(guān)重要。它是深度學(xué)習(xí)模型在優(yōu)化和部署到邊緣之前進(jìn)行訓(xùn)練的支柱。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，AI模型將部署到邊緣設(shè)備和邊緣服務(wù)器，在生產(chǎn)環(huán)境中執(zhí)行推理任務(wù)。云還充當(dāng)AI模型監(jiān)控、分析和集中編排的骨干，確保部署在數(shù)千甚至數(shù)百萬(wàn)個(gè)邊緣端點(diǎn)上保持高效。

雖然三層架構(gòu)涵蓋了邊緣AI的全貌，但是企業(yè)之間的跨界合作正在更加密切的進(jìn)行。

半導(dǎo)體公司正在與AI開(kāi)發(fā)人員合作以提高專用硬件上的模型效率；云提供商正在集成邊緣原生計(jì)算解決方案；研究機(jī)構(gòu)正在與行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者合作推進(jìn)可擴(kuò)展架構(gòu)。

在硬件和云協(xié)作方面，英特爾通過(guò)其邊緣AI合作伙伴支持包推動(dòng)邊緣AI的采用，該計(jì)劃為企業(yè)提供工具、框架和技術(shù)資源，以加速邊緣AI的部署。

另一項(xiàng)值得注意的合作涉及高通和Meta，他們致力于將Meta的Llama大型語(yǔ)言模型直接集成到高通的邊緣處理器上。這種合作關(guān)系減少了對(duì)基于云的LLM的依賴，使設(shè)備能夠在現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)行生成AI工作負(fù)載。

MemryX和Variscite也宣布建立了合作伙伴關(guān)系，旨在提高邊緣AI效率。通過(guò)將MemryX的AI加速器與Variscite的系統(tǒng)模塊（SoM）解決方案相結(jié)合，簡(jiǎn)化了邊緣設(shè)備上的AI部署，尤其針對(duì)工業(yè)自動(dòng)化和醫(yī)療保健的應(yīng)用。

Google與Synaptics合作開(kāi)發(fā)了邊緣人工智能系統(tǒng)。Google的Kelvin MLIR兼容機(jī)器學(xué)習(xí)核心將集成到Synaptics Astra AI-Native IoT計(jì)算平臺(tái)中。兩家公司將共同努力，為可穿戴設(shè)備、家電、娛樂(lè)和監(jiān)控等應(yīng)用定義IoT Edge情境感知計(jì)算多模式處理的最佳實(shí)現(xiàn)。

政產(chǎn)學(xué)研合作在推進(jìn)邊緣AI研究和部署方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，一些國(guó)家推出了邊緣AI的試點(diǎn)項(xiàng)目和協(xié)作平臺(tái)。

在英國(guó)，國(guó)家邊緣人工智能中心是一個(gè)協(xié)作平臺(tái)，聯(lián)合學(xué)術(shù)界、工業(yè)界和公共部門推進(jìn)邊緣人工智能技術(shù)。該中心由紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)牽頭，匯集了來(lái)自英國(guó)各地機(jī)構(gòu)的多學(xué)科團(tuán)隊(duì)，其使命是提高醫(yī)療保健和自動(dòng)駕駛電動(dòng)汽車等時(shí)間關(guān)鍵型應(yīng)用的數(shù)據(jù)質(zhì)量和決策準(zhǔn)確性。

同樣，美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)的NAIRR試點(diǎn)項(xiàng)目是一項(xiàng)旨在實(shí)現(xiàn)AI普及的大型計(jì)劃。英特爾、英偉達(dá)、微軟、Meta、OpenAI和IBM等行業(yè)參與者為開(kāi)發(fā)安全節(jié)能的AI應(yīng)用程序的研究人員貢獻(xiàn)了計(jì)算能力和AI工具。

從聯(lián)邦學(xué)習(xí)到神經(jīng)形態(tài)計(jì)算：邊緣AI的5大前沿趨勢(shì)

技術(shù)的發(fā)展日新月異，邊緣AI的5個(gè)新興趨勢(shì)正在重塑人工智能系統(tǒng)，包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)、邊緣原生AI模型、量子增強(qiáng)智能和邊緣生成AI。這些趨勢(shì)彼此結(jié)合，讓自動(dòng)駕駛汽車可以相互訓(xùn)練，無(wú)需依賴集中式數(shù)據(jù)集；醫(yī)院可以部署基于患者數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)演進(jìn)的AI模型，確保高度個(gè)性化的治療；工業(yè)機(jī)器人將以預(yù)測(cè)智能運(yùn)行，在故障發(fā)生之前檢測(cè)并修復(fù)。

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)和后量子密碼學(xué)等領(lǐng)域的新興創(chuàng)新也在重新定義邊緣AI的各種可能性，使人工智能系統(tǒng)變得更快、更安全、效率更高。

1. 聯(lián)邦學(xué)習(xí)：邊緣的去中心化智能

聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FL）正在從隱私保護(hù)發(fā)展成為去中心化智能的基石。未來(lái)5年，聯(lián)邦框架有望積極增強(qiáng)模型適應(yīng)性、自主性和跨行業(yè)協(xié)作。市場(chǎng)預(yù)測(cè)到2030年，聯(lián)邦學(xué)習(xí)有望實(shí)現(xiàn)近3億美元的市場(chǎng)價(jià)值，預(yù)計(jì)復(fù)合年增長(zhǎng)率為12.7%。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)演進(jìn)的另一個(gè)主要驅(qū)動(dòng)力是與6G等下一代網(wǎng)絡(luò)的集成。隨著邊緣部署規(guī)模的擴(kuò)大，超低延遲網(wǎng)絡(luò)將使AI模型能夠更有效地在分布式設(shè)備之間同步，從而減少優(yōu)化和部署更新所需的時(shí)間。量子聯(lián)邦學(xué)習(xí)（QFL）的出現(xiàn)也正在被探索，以減少設(shè)備之間的通信負(fù)擔(dān)，使大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的通信過(guò)程更加高效。

2. 邊緣量子計(jì)算和量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

量子計(jì)算將重新定義邊緣AI的功能。雖然當(dāng)今的邊緣AI依賴于優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)模型和低功耗硬件加速器，但量子計(jì)算引入了一種完全不同的方法：利用量子態(tài)來(lái)處理指數(shù)級(jí)增大的數(shù)據(jù)集，并以傳統(tǒng)方法無(wú)法達(dá)到的速度優(yōu)化決策。隨著量子處理單元（QPU）超越基于云的基礎(chǔ)設(shè)施，混合量子-經(jīng)典AI將在邊緣出現(xiàn)，增強(qiáng)金融、醫(yī)療保健、能源和工業(yè)自動(dòng)化等行業(yè)的實(shí)時(shí)決策能力。

量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（QNN）是一種新型AI模型，它利用量子特性來(lái)檢測(cè)數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系，而“傳統(tǒng)AI”則難以做到這一點(diǎn)。與需要增加功率和內(nèi)存來(lái)提高性能的現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，QNN可以以更緊湊、更高效的方式處理信息。

到目前為止，量子計(jì)算由于其硬件要求（包括極端冷卻）而僅限于基于云的數(shù)據(jù)中心。然而，移動(dòng)QPU的最新進(jìn)展很可能使在室溫下運(yùn)行量子算法成為可能。在未來(lái)幾年，量子計(jì)算將不僅限于云端，還可以嵌入到邊緣的自主系統(tǒng)、工業(yè)機(jī)器人和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中。

3. 自主人形機(jī)器人的邊緣人工智能

人形機(jī)器人的下一階段將由具身智能定義，其中人工智能模型變得更具適應(yīng)性、響應(yīng)性，并能夠自我改進(jìn)。

在零售環(huán)境中，人形機(jī)器人可以通過(guò)回答口頭詢問(wèn)、分析面部表情和瀏覽商店布局來(lái)協(xié)助消費(fèi)者。同時(shí)，在醫(yī)院和養(yǎng)老院中，人工智能機(jī)器人可以監(jiān)測(cè)患者、協(xié)助行動(dòng)并檢測(cè)可能預(yù)示醫(yī)療緊急情況的細(xì)微行為變化，所有這些都通過(guò)設(shè)備端處理來(lái)確保數(shù)據(jù)隱私和安全。

4. 人工智能驅(qū)動(dòng)的AR/VR：下一個(gè)進(jìn)化方向

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）已不再局限于游戲和娛樂(lè)，邊緣AI是這一發(fā)展的關(guān)鍵推動(dòng)因素。下一代AR/VR設(shè)備將在本地處理信息，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)響應(yīng)并提高能源效率。

AI驅(qū)動(dòng)的空間計(jì)算將允許AR眼鏡和VR耳機(jī)根據(jù)上下文動(dòng)態(tài)調(diào)整疊加、深度感知和環(huán)境交互。

在工業(yè)環(huán)境中，這意味著AR驅(qū)動(dòng)的工作空間將為工程師提供免提、AI生成的指令，這些指令可實(shí)時(shí)適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界的情況。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，AR輔助手術(shù)將集成AI能力，以提高精度，根據(jù)外科醫(yī)生的動(dòng)作在幾毫秒內(nèi)更新，而不會(huì)出現(xiàn)云引起的延遲。

5. 神經(jīng)形態(tài)計(jì)算：低功耗人工智能的未來(lái)

通過(guò)引入大腦啟發(fā)式架構(gòu)，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算有望在邊緣AI領(lǐng)域變得越來(lái)越流行，這些架構(gòu)在能源效率和處理能力方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。與將內(nèi)存和處理單元分開(kāi)的傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)不同，神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)集成了這些功能，模仿了人腦的并行和事件驅(qū)動(dòng)特性。這種設(shè)計(jì)使它們能夠以最小的能耗處理復(fù)雜的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理任務(wù)，使其成為邊緣應(yīng)用的理想選擇。

例如，2022年《自然》雜志的一項(xiàng)研究中推出的NeuRRAM芯片模擬計(jì)算架構(gòu)的能效，是最先進(jìn)的“內(nèi)存計(jì)算”芯片的兩倍，可以在沒(méi)有云連接的情況下在邊緣設(shè)備上執(zhí)行復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)。這一飛躍反映了從臺(tái)式電腦到智能手機(jī)的轉(zhuǎn)變，解鎖了曾經(jīng)被認(rèn)為不可能的便攜式應(yīng)用程序。

研究和早期商業(yè)部署表明，神經(jīng)形態(tài)芯片可以重新定義智能在邊緣的部署方式。

寫在最后

邊緣AI正在重塑各行各業(yè)，從自動(dòng)駕駛汽車到智能制造，從醫(yī)療保健到零售物流，再到智慧農(nóng)業(yè)。通過(guò)將人工智能的力量帶到數(shù)據(jù)源頭，邊緣AI實(shí)現(xiàn)了前所未有的實(shí)時(shí)洞察、自主決策和資源優(yōu)化。

它的崛起標(biāo)志著人工智能從集中式云模型向分布式智能的根本性轉(zhuǎn)變。

隨著邊緣AI生態(tài)系統(tǒng)的不斷成熟，創(chuàng)新的步伐正在加快。從聯(lián)邦學(xué)習(xí)到神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，從量子增強(qiáng)智能到人工智能驅(qū)動(dòng)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，前沿技術(shù)正在重新定義邊緣AI的可能性。展望未來(lái)，邊緣AI有望成為推動(dòng)行業(yè)變革和社會(huì)進(jìn)步的關(guān)鍵力量。

       原文標(biāo)題 : 2025邊緣AI報(bào)告:實(shí)時(shí)自主智能,從范式創(chuàng)新到AI硬件的技術(shù)基礎(chǔ)