过去几年，互联设备已广泛部署于智能家居、智能工厂、智能城市等诸多领域，但这些设备在边缘侧的智能水平始终处于较低水平。那么，什么才是真正的智能？恩智浦半导体执行副总裁兼安全连接边缘业务总经理Charles Dachs给出了明确答案：“真正的智慧意味着这些设备不仅能进行主动的预判，更要能实现自主决策。”
近期，中国信息通信研究院发布的《新一代智能终端蓝皮书（2025年）——从“人工智能+终端”到人工智能终端》显示，人工智能不再是终端的附加功能，而是深度融入芯片、操作系统、感知交互与连接架构的智能内核。
目前，AI技术的赋能已让部分终端设备开始展现出真正的“智慧”，这也为半导体企业带来了巨大的市场机遇，预计到2030年，相关市场规模将达到1.3万亿美元。值得注意的是，过去几年AI能力的发展很大程度上由云端智能推动，而如今，随着越来越多的AI能力向边缘迁移，边缘侧不再仅仅负责数据的采集、聚合与分析，更可以发挥决策职能。
当前市场对AI边缘计算的关注度空前高涨，Charles Dachs认为，这主要源于四个方面的核心因素：首先是带宽。将计算留在边缘侧，意味着海量数据无需上传至云端存储与处理，极大减轻了带宽压力；其次是实时性。很多复杂系统之所以部署边缘AI能力，主要是为了处理实时的敏感数据，这类应用对环境响应速度的要求达到毫秒级，而边缘AI可以支持超低时延；第三是能耗。相较于将数据发送至云端处理，在边缘侧多个节点进行分布式处理，能耗大幅降低；最后是数据安全保障。边缘系统处理的数据往往具有高度敏感性，如果数据在本地处理，那么这些数据就没有必要再发送至云端。当数据处理是分布式的、遍及各个边缘设备，就会大幅降低被黑客攻击的风险，提升数据安全性。
面对边缘AI终端市场的庞大需求，恩智浦（NXP）已做好完全准备，以软硬件协同的布局，迎接市场需求的爆发式增长。
据Charles Dachs介绍，针对客户多样化的应用需求，恩智浦提供了极具独特性的可扩展产品组合，从简单的微控制器到复杂的应用处理器，均可实现人工智能功能。尤其是在去年对Kinara的收购，让恩智浦现有的处理器产品组合可集成非常高性能的AI加速器，同时也让恩智浦拥有了专门的独立NPU，当应用场景需要更多AI加速时，可以将其和应用处理器搭配使用。
除了硬件产品外，恩智浦也提供一套完整的软件框架——eIQ®。在今年年初的CES上，恩智浦进一步推出了eIQ®产品组合中的eIQ® AI Hub和eIQ® Agentic AI框架，前者可让开发人员能够非常便捷地访问和使用产品当中任何所需的工具和模型，降低开发门槛；后者则可帮助在边缘实现AI智能体的部署。
随着边缘AI能力的不断提升，越来越多的新应用场景成为可能。Charles Dachs表示：“恩智浦将主要聚焦五大应用领域，分别为医疗、电力、工厂、楼宇和机器人。”
工厂自动化领域是边缘AI最早得以部署的领域之一。对于大型制造商而言，工厂停工意味着数十亿美元的损失，而边缘AI可以帮助显著缩短工厂停工时间。Charles Dachs以工厂漏水场景为例，展示了边缘AI智能体是如何响应行动的。当工厂发生严重漏水时，配备了AI智能体的摄像头和湿度传感器共同检测到了漏水的情况，随即通知中央编排AI智能体。这一智能体随后触发了一系列行动：调度专门的AI智能体去关闭供水阀门；触发管理门禁系统的AI智能体把门锁起来，防止水蔓延到工厂的其它区域；启动清理流程来排出积水。若情况严重，它还会第一时间通知工厂内部和外部的相关负责人员。而以上所有操作无需访问云端处理，恰好契合了上述带宽、实时低时延、安全性以及能效这四个因素。
Charles Dachs强调，“非常有意思的一点是，协同AI智能体在协调不同AI智能体的同时，其自身也在不断进行自主学习。随着它应对情况的不断发展变化，协同角色的智能体能够真正理解并在下一次任务中完成得更好。”
物理AI代表着创新的下一前沿，其特点在于系统能够精确、可靠且安全地感知、理解并与周围环境交互。而机器人是最接近真正意义上的物理AI的应用场景。机器人的构造非常复杂，如其手部就需要相应的芯片去驱动手指和传感器节点的动作，这就需要AI处理能力达成这个目的。这个信号也会在机器人的整个身体中传播，需要把所有的来自多个节点的信号传递至机器人的大脑。想要实现这点，低延迟的网络分外重要。在机器人大脑中，也需要低延迟的解决方案，因为它可能需要处理多模式，在AI感知和动作方面也需要考虑到能耗的问题。
针对机器人领域的需求，恩智浦也有非常全面的处理器产品组合，并叠加AI能力，能很好应对机器人领域的发展需求。近期，恩智浦推出了创新机器人解决方案，其中它与英伟达联合开发的可直接部署的解决方案，将英伟达Holoscan Sensor Bridge与恩智浦高集成度片上系统（SoC）相结合，可减少分立器件数量，显著减小占用空间，降低功耗和成本，同时简化机器人感知与执行的软件复杂性。该方案也同样适用于人形机器人形态。
从终端智能的内核升级，到边缘AI的市场爆发，半导体企业正成为推动产业变革的核心力量。恩智浦以“软硬件协同”为核心，凭借可扩展的硬件产品组合、完整的软件框架，聚焦五大关键应用领域，在工厂自动化、机器人等场景实现了边缘AI的深度落地。
随着边缘AI技术的持续迭代与应用场景的不断拓展，恩智浦通过持续创新与跨界合作，将助力更多领域实现智能化转型，解锁边缘智能的无限可能，推动终端智能进入“自主决策”的全新阶段。
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