早上 6:42，闹钟响了。您看上去气色不错，这多亏了床头柜上的睡眠周期监测器，这款监测器采用内置边缘人工智能 (AI) 和雷达技术，通过监测您的心率和呼吸，可帮助您优化计算出的唤醒时间。　　

　　在您走向厨房时，智能冰箱使用摄像头系统扫描其中储存的食物，然后根据您的饮食限制数据和偏好提供建议，帮助您决定午餐吃什么。　

　　在去上班时，您无需触摸任何事物即可进入和启动汽车。室外摄像头在识别出您之后自动解锁汽车，汽车会根据您的偏好预设车内温度、调整座椅和音乐音量。　　
　　这样的未来并非遥不可及，相关赋能技术已然出现。边缘 AI、低功耗微处理器和易于使用的软件有助于实现上述愿景，虽然很少像热门的生成式 AI 和云计算那样频上头条，但有潜力改变我们日常的技术交互方式，并以意想不到的方式改善我们的生活。　　
　　什么是边缘 AI？　
　　当工程师们提到“边缘”，并不是指一个遥远的抽象地点。我们的家里、办公室里和工厂里就存在边缘。边缘是捕获和计算数据所在的本地环境或设备，如机器人或智能家居设备。边缘 AI 能在本地设备上实现实时智能和响应，无需将数据发送到局域网以外的云。　　
　　与基于云的 AI 资源相比，在边缘实现这种级别的智能可以使电子产品对环境做出更快、更安全的响应，从而对汽车、医疗应用和个人电子产品等各个行业产生影响。例如：整个工厂的摄像头持续监测设备，用于检测和预测机械故障，这样便可在需要时瞬间停止组装过程。　　
　　产品线经理 Artem Aginskiy 说：“AI 能够非常快速且安全可靠地实现图形识别。如果您实现了边缘 AI，设备不会丢失任何东西。边缘 AI 可以非常可靠地保护隐私。”
　　由于边缘 AI 能对本地环境进行预测和响应，无需将数据传输到云，可降低泄露数据（如睡眠监测示例中的健康信息）的风险。　　
　　边缘 AI 嵌入式处理器　　
　　直到近，许多组织缺乏人工智能所需的技能和经验，使得人工智能部署遥不可及。而且，随着 AI 的变革性影响愈发明显，几乎各个行业的公司，无论规模大小，都在寻找在其产品中集成 AI 的方法。嵌入式处理器和软件的创新使得边缘 AI 更易使用和广泛部署。　
　　边缘 AI 取决于嵌入式处理器运行 AI 算法和收集数据的能力，但需要在能效和成本方面进行权衡。对于扫地机器人和门铃等电池供电型系统，需要能提供更优性能同时更大程度减少能源消耗的低成本处理器。　　
　　对于工厂自动化、监控或机器人等高性能系统，需要更高的处理性能，但成本和能耗仍是重要因素。　
　　芯片设计方面的进步（如集成硬件加速器、低功耗 Arm Cortex微处理器等）有利于促进以更实惠的价格实现边缘 AI 所需的性能、速度和能效。通过降低边缘 AI 系统的成本和功耗，设计人员可在更多应用中添加先进的 AI 功能，帮助人们充分利用我们的电子产品及其产生的数据。
　　　　“低代码”软件开发工具　
　　在创建、训练和部署 AI 模型时，借助新的用户友好型边缘 AI 软件开发工具与半导体创新技术，设计人员对编程知识的需求有所降低。这些工具可帮助设计人员在其应用中添加智能，无需深层次的编码知识，这在过去是阻碍边缘 AI 部署的一大障碍。　　
　　德州仪器 (TI) 的 Edge AI Studio 等工具可提供“低代码”体验，支持设计人员在不编写代码的情况下开发和测试 AI 模型，结束了非人员使用 GUI 类工具开发人工智能的历史。设计人员无需知识或技能，即可构建神经网络，或 AI 算法来充当设备的智能和“大脑”。　
　　Artem 表示：“德州仪器 (TI) 正在使 AI 大众化，世界上的任一开发人员都可以开发出一个智能系统。一行代码都不需要写，便可使用该工具训练和部署 AI 模型。”　　
　　随着边缘 AI 越来越容易使用，各个场景中的电子产品将更智能、更安全、更可靠且更具成效，以我们意想不到的全新方式改变我们的生活。