在真實的應(yīng)用環(huán)境中，設(shè)備要做到實時響應(yīng)、智能適應(yīng)，關(guān)鍵在于推理能力的部署。而且，AI推理正越來越多地從云端轉(zhuǎn)向邊緣端。
一談到人工智能（AI），人們通常關(guān)注模型的設(shè)計開發(fā)、訓(xùn)練過程，以及大語言模型和生成式AI的技術(shù)突破。然而在真實的應(yīng)用環(huán)境中，設(shè)備要做到實時響應(yīng)、智能適應(yīng)，關(guān)鍵在于推理能力的部署。而且，AI推理正越來越多地從云端轉(zhuǎn)向邊緣端。
為何推理如今至關(guān)重要
推理是讓AI落地為行動的關(guān)鍵。無論是語音識別、圖像分類、異常檢測，還是手勢控制，推理能力都使設(shè)備能即時理解數(shù)據(jù)并快速決策。但隨著越來越復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（尤其是卷積網(wǎng)絡(luò)和基于Transformer的網(wǎng)絡(luò)）不斷出現(xiàn)，傳統(tǒng)的CPU或MCU架構(gòu)已難以勝任。性能瓶頸導(dǎo)致體驗遲緩、功能不足，甚至被迫依賴云端處理，進(jìn)而引發(fā)延遲、隱私和費用上的顧慮。
邊緣設(shè)備需要“更快地思考”。
部署設(shè)備端智能的價值所在
在本地——即設(shè)備端——運行推理具有明顯優(yōu)勢：
實時響應(yīng)，延遲更低
數(shù)據(jù)無需上傳，隱私更有保障
減少對云端的依賴，節(jié)約成本并提升穩(wěn)定性
能效更高，即使在資源受限的環(huán)境中也可實現(xiàn)持續(xù)運行的應(yīng)用
這正是專用神經(jīng)處理單元（NPU）大顯身手的地方，這類專用架構(gòu)專為加速AI工作負(fù)載而設(shè)計，其效率遠(yuǎn)勝于傳統(tǒng)的通用處理器。如今，為邊緣AI量身定制的NPU已不再局限于執(zhí)行簡單的規(guī)則模型或輕量級推理任務(wù)，連強(qiáng)大的生成式 AI 模型也越來越多地直接部署在邊緣設(shè)備上。
一些新興應(yīng)用場景正在展示設(shè)備端推理的變革性價值。首先，基于大型語言模型（LLM）的個性化語音助手，已廣泛用于可穿戴、智能家居與車載系統(tǒng)中，實現(xiàn)具備情境感知的實時互動，且無需將敏感數(shù)據(jù)上傳云端。其次，采用大型視覺模型（LVM）的生成式視覺應(yīng)用，正在增強(qiáng)現(xiàn)實場景中發(fā)揮作用，圖像可直接在智能眼鏡或手機(jī)上生成，帶來零延遲的沉浸式視覺體驗。
市場動能：邊緣AI正在迅猛發(fā)展
根據(jù)ABI Research數(shù)據(jù)，神經(jīng)處理單元（NPU）是嵌入式AI中增長最快的細(xì)分領(lǐng)域，預(yù)計到2030年的年均復(fù)合增長率將達(dá)到111%。這一激增反映了多個行業(yè)對NPU的廣泛需求——從消費級物聯(lián)網(wǎng)、汽車，到工業(yè)監(jiān)測和智慧醫(yī)療。
而且，這種增長并不僅限于高性能設(shè)備。它已廣泛覆蓋各種形態(tài)和價格層級的設(shè)備。正因如此，靈活性成為競爭的關(guān)鍵：每種設(shè)備所需的算力與功耗特性都各不相同。
Ceva的可擴(kuò)展AI推理策略
針對這一多樣化趨勢，Ceva推出了獨特的可擴(kuò)展、節(jié)能AI處理架構(gòu)。我們的NeuPro 系列 NPU可靈活應(yīng)對從低算力到高算力的各類AI應(yīng)用。
NeuPro Nano：非常適合用于電源受限、對能效要求極高的嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）與常駐運行感測應(yīng)用。
NeuPro-M：這是一款高性能平臺，可從不足1TOPS（萬億次操作每秒）擴(kuò)展至數(shù)百TOPS，適用于車載系統(tǒng)、智能攝像設(shè)備和工業(yè)級AI模型。
Big/Little架構(gòu)：Ceva提供獨特的異構(gòu)處理方案——在單一設(shè)計中結(jié)合高能效核心與高性能核心，實現(xiàn)動態(tài)平衡功耗與性能。
無論是手表中的語音喚醒詞識別，還是車輛中的實時行人識別，Ceva的NPU都可精準(zhǔn)匹配場景需求，實現(xiàn)最優(yōu)AI部署。
不僅僅是硬件 - 更是賦能
在設(shè)備端部署AI不僅關(guān)乎功能實現(xiàn)，更關(guān)乎能否快速高效地將模型落地為產(chǎn)品。
Ceva提供的統(tǒng)一AI軟件開發(fā)工具包（SDK），涵蓋模型優(yōu)化、仿真測試與部署工具，為開發(fā)者提供在Ceva NPU上構(gòu)建、調(diào)試、優(yōu)化和運行AI模型所需的一切。無論是使用TensorFlow、ONNX等主流框架，還是直接調(diào)用Ceva的模型庫，我們的平臺都能簡化開發(fā)流程，同時最大化性能與可移植性。
正是這種開發(fā)支持，使客戶能夠加快產(chǎn)品上市步伐，降低風(fēng)險，并將AI創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為實際競爭力。
無限可能
借助可擴(kuò)展的推理框架與完善的開發(fā)工具，Ceva正在助力多個垂直領(lǐng)域的下一代智能邊緣產(chǎn)品：
低功耗物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中的語音控制
工業(yè)系統(tǒng)中的預(yù)測性維護(hù)
邊緣攝像頭與零售分析中的計算機(jī)視覺
汽車中的駕駛員監(jiān)測與個性化體驗
可穿戴與聽戴設(shè)備中的手勢與聲音識別
這些應(yīng)用場景都需要在數(shù)據(jù)生成的第一時間進(jìn)行快速、可靠的決策。
真正可用的邊緣AI，就在現(xiàn)在。
隨著邊緣設(shè)備數(shù)量不斷增長，模型復(fù)雜性持續(xù)提升，本地推理早已不是可選項，而是設(shè)計中的硬性要求。
有了Ceva NeuPro系列NPU，開發(fā)者可以輕松應(yīng)對這一設(shè)計挑戰(zhàn)——在邊緣側(cè)實現(xiàn)面向真實應(yīng)用的AI性能優(yōu)化，而不僅限于數(shù)據(jù)中心運算，同時重塑用戶體驗。
智能邊緣不僅會“思考”。它能“更快地思考”。有了Ceva的技術(shù)賦能，它已整裝待發(fā)，應(yīng)對未來挑戰(zhàn)。
