在人工智慧這一宏大的新興領域中，邊緣人工智慧是其中的一塊，而邊緣人工智慧正逐漸成為硬體產品相關行業矚目的焦點。 那麼，邊緣人工智慧究竟是什麼呢？它為何能在數據的邊緣地帶展現出如此強大的能力，為何能夠引領著硬體產品的智能化轉型與發展？讓我們一同深入探索。 人工智慧分為雲端與邊緣兩大類。雲端人工智慧側重於在遠程雲端服務器上執行數據的計算與處理任務； 相對而言，若數據處理不依賴雲端服務器，則可在邊緣或終端進行。 邊緣位於數據生成的近鄰位置，而終端則直接為數據產生的源頭/產品。我們通常將在邊緣或終端進行數據處理的人工智慧稱為邊緣人工智慧。 因為雲端的人工智慧，是需要把數據上傳到雲端，所以延時、數據安全都是有風險的，也會占用帶寬，也需要服務器、雲端存儲等資源的費用 且實時上傳下行導致整體的功耗偏高 反過來說，這些就是邊緣的優勢，低延時，實時性，數據安全，能耗低。 邊緣人工智慧的優勢：
大家都知道，人工智慧的計算、數據處理依賴於晶片硬體，那麼人工智慧算法有什麼特殊硬體需求嗎？ 人工智慧算法主要是做數學計算，不需要特殊的硬體，任何 MCU 或 MPU 都能做到。 而我們平常在市場資訊看到的 AI 晶片是指針對人工智慧算法做了特殊加速設計的晶片，比如 NPU（神經網絡處理單元）、TPU 等。
根據上述圖表可以了解到，即是都是邊緣人工智慧應用，邊緣和端的性能要求都不一樣，邊緣場景要求的性能更高，端場景要求的功能更高。 邊緣的產品主要結合在網關、路由器、PLC 等產品，具有管理、控制“一批”設備/產品的功能，類似於結合在中央控制器中。 而端場景的產品，更多的是實際的終端消費類產品，對功能、交互、功耗要求更高。 那麼專注於邊緣人工智慧的產品主要有哪些呢？世平集團代理的恩智浦邊緣處理器則是 Focus 在邊緣人工智慧的產品中，包括 MPU 和 MCU。 MPU 產品主要是 IMX9 系列，包括 IMX93 和 IMX95 都有 NPU，主要是針對於視覺類的功能來做。
但是就像文章前面所說的，其實做人工智慧運算，並不需要特殊的硬體，因此普通的 MCU 也可以做，當數據量較小，或者對完成時間不敏感的應用，其實應用普通的 MCU 也可以可以實現的，比如 MCX N947 系列產品，主頻 150MHZ，帶有 NPU，在處理神經網絡算法速度有很大優勢，且功耗更低。詳細可以參考我的這篇博文《恩智浦新系列產品 MCX N 邊緣安全智能微控制器》  另外如果數據量更小的時候，其實也不需要 NPU 來做運算，本身高主頻的 Cortex 內核即可以實現，比如 MCX A 系列的產品，因為主頻 96M HZ，且是 M33 內核，因此在處理多維數據時，數據量不是太大，也是可以應用的，成本會更加有優勢。
如上是本期簡單的邊緣人工智慧淺解，在此領域，我們會給推薦恩智浦的邊緣處理器產品，包括 MPU. IMX9 系列，以及 MCU MCX N 系列和 MCX A 系列，具體的應用都可以探討，也可以觀看我的直播《邊緣智控，微顯大智：恩智浦MCX N系列MCU在AI應用中的創新》以及方案《基於恩智浦 MCX N947 MCU 通過 NPU 實現 AI 咖啡膠囊識別方案》歡迎來大大通找江小流玩兒～ |
