一个 MCU 和两个融合处理器构成了 Alif Semiconductor 开发的第二代微控制器。Ensemble E4、E6 和 E8 使用通用架构。Ensemble E4 （MCU） 使用 Arm 双 Cortex-55 内核，Ensemble E6 和 E8 融合处理器分别基于 Arm Cortex-32 内核和双 Cortex-32 内核。Alif 表示，它是第一家使用 Arm Ethos-U85 NPU（神经处理单元）的芯片供应商，该单元支持基于 Transformer 的机器学习网络。“人工智
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Alif 生成式 边缘AI 单一架构
人工智能 (AI) 正在以惊人的速度发展。企业不再仅仅是探索 AI，而是积极推动 AI 的规模化落地，从实验性应用转向实际部署。随着生成式模型日益精简和高效，AI 的重心正从云端转向边缘侧。如今，人们不再质疑边缘 AI 是否能实现规模化——它已然成为现实。Arm 最新发布了《AI效率热潮：更小的模型与加速的计算正驱动 AI无处不在》报告，该报告深度解析了驱动这一转变的核心因素，以及其如何重塑半导体、AI 和终端设备生态系统。更智能的模型正推动计算能力的爆发
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Arm 边缘AI
开发人员可以求助于模型优化框架和库、模型优化、蒸馏和压缩工具，以及特定于硬件的优化工具和开发平台来优化边缘 AI 性能。Kubernetes 和容器化为优化 AI 边缘性能提供了额外的工具。框架和库是预先编写的代码的集合。库是开发人员可用于实现特定功能的组件、类和方法的集合。框架提供的代码已经执行了特定功能。库提供灵活性和控制力，但在构建代码时需要更多的手动工作。另一方面，框架可以提供结构和更完整的解决方案，但可能会限制灵活性。框架可以包括库（图 1）。图 1.框架调用代码，代码可以从框架内或独立调用库。
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边缘AI
在本系列博文的第一部分，我探讨了恩智浦i.MX 95系列如何将新功能安全技术应用于工业环境、汽车领域及其他边缘应用。在接下来的文章中，我将进一步阐述i.MX 95系列如何赋能边缘计算，实现先进的AI功能。近年来，AI创新呈指数级增长。其中，大量关注点集中在基于云的生成式AI应用(如ChatGPT)。然而，这些应用的运行成本高，并伴随高能耗问题。相比之下，边缘处理通过本地化存储数据和隐私信息，提供了一种快速、高效且安全的信息管理解决方案。恩智浦在边缘处理领域拥有深厚的积累，而全新i.MX 95系列更是将这一
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恩智浦 i.MX 95 边缘AI
当您准备在家度过一个放松的夜晚时，您可能会要求您的智能手机播放您最喜欢的歌曲或告诉您的家庭助理调暗灯光。这些任务感觉很简单，因为它们是由人工智能 （AI） 提供支持的，人工智能 （AI） 现在已融入我们的日常生活。这些流畅交互的核心是边缘人工智能——直接在智能手机、可穿戴设备和物联网设备等设备上运行的人工智能，提供即时、直观的响应。什么是边缘人工智能？边缘AI是指将AI算法直接部署在网络“边缘”的设备上，而不是依赖中心化的云数据中心。这种方法利用边缘设备（例如笔记本电脑、智能手机、智能手表和家用电器）的处
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AI模型 边缘AI 硬件受限 优化模型
当部分人仍在探索AI的应用方式时，恩智浦已着眼未来，提出关键问题：如何确保AI以安全、可靠且负责任的方式运行？通过与技术、政府及商界精英的合作，使其真正落地，正是负责任AI(Responsible AI)成为焦点的关键。想象一下，您正在驾车前往与朋友的聚会，满怀期待享受一顿美味的晚餐。您已经有一段时间没见过他们了，因此希望展现最佳状态。然而，在行驶过程中，警报声不断响起，让你困惑不已。此时，您收到来自车辆驾驶员监测系统(DMS)的提醒，提示你虽然驾驶表现良好，但未能保持足够的注意力。您可能未曾意识到，这一
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负责任 边缘AI 恩智浦
人工智能 （AI） 不仅仅是一项技术突破，它还是软件编写、理解和执行方式的永久演变。建立在确定性逻辑和大部分顺序处理之上的传统软件开发正在让位于一种新的范式：概率模型、训练有素的行为和数据驱动的计算。这不是一个转瞬即逝的趋势。AI 代表了计算机科学的根本性和不可逆转的转变 — 从基于规则的编程到基于学习的自适应系统，这些系统越来越多地集成到更广泛的计算问题和功能中。这种转变需要对为其提供支持的硬件进行相应的更改。在 AI 架构和算法不断变化的世界中（现在和将来），为狭义定义的任务构建高度专业化芯片的旧模型
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超低功耗无线物联网连接领域的全球领先企业 Nordic Semiconductor近日宣布收购边缘设备全自动 TinyML 解决方案先驱 Neuton.AI 的知识产权和核心技术资产。此次收购将 Nordic 业界领先的 nRF54L 系列超低功耗无线 SoC 与 Neuton 革命性的神经网络框架相结合，开启边缘机器学习的新纪元，即使是资源受限的设备也能拥有可扩展的高性能人工智能 (AI)。Nordic Semiconductor首席执行官兼总裁Vegard Wollan表示：“这是嵌入式计算能力和效率
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当前全球制造业正经历从“自动化”到“智能化”的深刻跃迁，机器人技术早已成为国际竞争的“新焦点”。据国际机器人联合会（IFR）数据，2024年全球工业机器人安装量突破500万台，中国已连续九年蝉联全球最大机器人消费市场。在机器人产业加速向智能化转型的当下，全球工业物联网与人工智能领域的领导者——研华以其自主系统与机器人（AS&R，Autonomous Systems and Robotics）解决方案，正为行业革新注入强劲动能。5月29日，以“技术创新 聚势生态”为主题的2025研华嵌入式设计论坛上
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据Deeplite CEO Nick Romano在LinkedIn上宣布的消息，意法半导体（ST）近期完成了对多伦多初创公司Deeplite的收购。目前，双方尚未披露具体的交易条款。Deeplite表示，公司现已成为意法半导体的子公司，并将致力于开发先进的边缘AI解决方案。Deeplite在模型优化、量化和压缩方面的技术专长，将助力意法半导体为边缘设备提供高效、高性能的AI支持。通过结合Deeplite的边缘AI软件与意法半导体领先的MCU和NPU，意法半导体计划推出全球领先的边缘AI平台。此次收购的核
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从合作到创新：芯科科技和Arduino携手2024年1月，Silicon Labs（芯科科技）和Arduino近日宣布建立合作伙伴关系，旨在通过Arduino Nano Matter开发板（基于芯科科技的MGM240系列多协议无线模块）的两阶段合作来简化Matter协议的设计和应用，同时通过这一功能强大且支持人工智能和机器学习（AI/ML）硬件加速器的开发板，帮助开发人员更容易实现创新的边缘AI和ML产品，进而开启下一代物联网（IoT）的崭新局面。在双方合作的第一阶段，Arduino发布了一个全面的Mat
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在英特尔Vision大会上，Network Optix首次展示了自然语言提示原型，该方案将重新定义视频管理，为各行各业由AI驱动的洞察和效率提速。表面上看，航空制造商、购物中心、大学、警察部门和汽车厂商似乎并没有太多共同之处。实际上，它们在各自的范围内，都使用和管理着成百上千个摄像头。此外，它们也都使用着Network Optix。Network Optix是一家总部位于加州的全球软件开发公司，专门开发帮助各行业管理、记录和分析海量视频数据的平台。Network Optix与英特尔合作，基于英特尔® 酷睿
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过程控制不仅限于传统的过程工业。它正在成为“智能”制造的代名词，确保范围广泛且通常松散耦合的活动能够顺利地协同工作。这包括加强边缘，减少对中央分层控制的依赖，以及转向响应速度更快、实时、适应性更强的运营。边缘计算实现了这一转变，提供了实时监控，并为基于算法的边缘控制打开了大门。在边缘更快地访问更多数据是减少延迟的直接产物。现在甚至可以做出决策。边缘计算的趋势已经确立，即在数据或进程活动处或附近进行尽可能多的处理。但现在，随着更多计算密集型和耗电的边缘应用（包括生成式 AI）的出现，系统设计人员需要重新考虑
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流程应用中 高能效 边缘AI
作为华为重要的APN合作伙伴，研华受邀参与“华为中国合作伙伴大会”，展示了基于昇腾310P平台打造的边缘AI解决方案及产品。3月20日-21日，以“因聚而生 众智有为”为主题的“华为中国合作伙伴大会2025”在深圳举行。此次大会设置了超3万平米的展厅，展示“伙伴+华为”体系与创新解决方案。作为华为重要的APN合作伙伴，研华重磅展示了基于昇腾（Ascend）310P平台打造的边缘AI解决方案及产品，为智能制造、智慧城市、能源管理等领域提供高效、可靠的智能化转型路径。昇腾310P赋能边缘AI 研华打造场景化创
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英特尔发布全新英特尔®AI边缘系统、边缘AI套件和开放边缘平台计划。通过简化与现有基础设施的集成，这些解决方案精简并加速了AI在边缘的应用，包括在零售、制造、智慧城市、媒体和娱乐等行业的部署。英特尔公司副总裁兼边缘计算事业部总经理Dan Rodriguez表示：“我们的客户希望在现有边缘基础设施和工作流程中扩展AI的应用，从而满足他们优化TCO、功耗和性能的需求。凭借在边缘领域多年的经验，英特尔推出了英特尔AI边缘系统、边缘AI套件和开放边缘软件，进一步增强了对边缘AI的产品支持，为生态系统交付AI解决方
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