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作者：萊迪思 規劃與執行之間往往橫亙著巨大的鴻溝。一個在理論上看似簡單明了的項目，即便預算可控、進度有序、技術可行，一旦落地卻會遇到重重阻礙。將構想轉化為現實并非總是一帆風順，成功很大程度上取決于我們預判并駕馭未知的能力。 在日新月異的邊緣人工智能（AI）領域，這種構想與落地之間的差距尤為顯著。 邊緣AI的興起 隨著技術不斷向個性化與交互化發展，企業正在發掘更多的設備端智能應用場景。不論是用來優化工業流程和系統、增強汽車安全性能，還是打造更智能、響應能力更強的消費產品，邊緣部署正從孤立的概念轉變為至關重要的產品功能。 這需要開發并部署越來越多的邊緣AI解決方案，以支持近邊緣計算和處理任務，尤其是在人機界面（HMIs）領域。在某種程度上，這是AI滲透至各行各業以及不同學科領域的結果。誠然，AI確實為邊緣計算帶來了諸多關鍵優勢。通過在傳感器內部或傳感器附近進行本地化數據處理，開發人員能夠減少對云基礎設施的依賴、降低能耗并提升帶寬效率，同時增強離線功能、可靠性以及實時響應能力。 即便如此，設計符合邊緣設備限制條件的AI模型仍非易事。傳統模型往往體積龐大且能耗驚人，根本無法匹配邊緣設備的低功耗和有限算力的需求。要從目前在邊緣端部署專用AI加速器的模型轉變為非依賴云端的超高效“近傳感器”計算架構，實屬知易行難。這要求開發人員設計出更小巧的邊緣原生AI模型，既能精準滿足特定邊緣應用的需求，又不會耗盡本就不多的功率和空間。而從這些設計到實際部署的過程，正是從構想到落地之間差距最為顯著的環節。 從概念驗證到投入生產所面臨的挑戰 雖然開發人員清楚他們需要設計高效、可靠的邊緣AI模型，但概念驗證（PoC）與模型部署之間的差距往往難以彌補。這個問題存在已久，只是換了一種說法：構建一個PoC模型并不難，任何人都能進行設計，關鍵在于能否讓該模型落地，擴展為完整的生產級解決方案？ 將邊緣AI的PoC原型引入真實應用場景的過程通常會面臨諸多嚴峻挑戰，包括： • 將數據導入/導出系統級芯片（SoC）。當涉及各種不同的傳感器、通訊協議、接口以及引腳數量較多時，在邊緣組件與AI模型之間傳輸數據會變得十分復雜。要想將這些不同的數據源連接到邊緣計算模型，需要細致的規劃與執行，而且還要能夠大規模復制。 • PoC與生產環境之間的顯著差異。PoC旨在驗證、測試和演示邊緣算法，因此會配置充沛的資源，包括算力、能源、資金和空間，而實際的邊緣設備并不一定具備這些資源。如果這些PoC依賴云端處理能力、超大體積的硬件或未優化的模型，便難以成功轉換成具體的生產級解決方案。 • 實驗室數據難以反應出真實場景的復雜性。除擁有額外的技術資源外，邊緣AI的PoC模型通常采用合成數據集、在模擬測試環境中進行訓練。盡管這有助于應對開發階段遇到的難題，但往往無法反映出現場的邊緣用例、傳感器噪聲以及整體差異性。以家庭安防系統為例，雖然模型經過訓練可以識別出合成的“玻璃破碎”聲，但真實環境中的聲音必然會比測試數據集更具多樣性。 構建專用的AI解決方案 上述挑戰清晰地表明了：邊緣AI架構必須從一開始就為最終部署而量身打造，而非在脫離實際的環境中進行設計，再懷揣僥幸進行部署。與通用AI模型不同，邊緣部署場景要求解決方案能夠針對其具體任務、運行條件和資源限制進行深度優化。通過從零開始構建而非簡單壓縮現有模型，開發團隊能夠有效節約時間、成本與開發資源，進而支持更具針對性、更貼合實際應用場景的操作。 為了支持邊緣開發人員，萊迪思與合作伙伴攜手推出多項經過預先驗證的解決方案，如萊迪思sensAI 解決方案集合，其中包含經過驗證的硬件、預先訓練的模型以及實用的開發工具。這些解決方案為開發人員提供了可靠的構建模塊，以便針對特定應用場景進行搭建和定制，有助于加快開發進程并降低風險。 賦能的專用邊緣HMI系統： • tinyVision的智能眼鏡解決方案采用萊迪思CrossLink-NX FPGA，在極其有限的空間內實現攝像頭傳感器及抬頭顯示的橋接和同步。通過將FPGA設計為靈活、低成本的小尺寸聚合樞紐，這款智能眼鏡能夠在邊緣端執行關鍵運算并支持傳感器融合，且無需占用極大功耗和/或物理空間。 • Aizip的語音識別系統同樣采用CrossLink-NX FPGA來支持個性化語音識別和處理。通過設計符合FPGA器件限制的AI模型，開發人員能夠銜接麥克風傳感器和計算能力，從而實現諸如定制化車載人員識別等任務。 憑借小尺寸、低功耗以及部署前后的靈活性，CrossLink-NX等FPGA產品成為專用邊緣AI開發的重要組件。開發人員能夠輕松配置這些芯片，以適應特定邊緣應用的計算需求，融合來自不同傳感器的數據，加快處理速度，并以極低延遲處理自定義I/O協議。FPGA的并行處理能力有助于實現本地化處理，而且僅向顯示器或其他組件傳輸必要數據，有助于減少帶寬占用、提升整體的隱私安全性。 支持邊緣創新 要將邊緣AI模型從概念轉化為產品，僅靠可運行的原型還遠遠不夠。成功的關鍵在于，從初始階段就基于成熟的硬件與軟件進行設計，使方案能夠真正契合現實場景的需求與限制，而非事后對僅在實驗室驗證過的模型進行修補。憑借基于動態FPGA的專用邊緣AI解決方案，開發人員能夠獲得所需的靈活性和效率，從而設計出具備可靠性和可擴展性的邊緣AI應用。 |
