‌嵌入式AI处理器在全场景应用中发挥着至关重要的作用，其涵盖了高性能计算、边缘AI计算、人机协作等多个方面。随着技术的不断进步，嵌入式AI处理器将在更多领域发挥关键用途，为人们的生活和工作带来更多便利和效率提升。

• 什么是嵌入式AI处理器

  嵌入式AI处理器‌是一种专门设计用于在嵌入式系统或设备中实现人工智能功能的处理器。该处理器能够直接处理AI相关的计算任务，而不需要通过外部服务器或云计算服务进行。嵌入式AI处理器能够适应低功耗、实时处理和特定应用的需求，广泛应用于自动驾驶、智能家居、医疗影像分析等领域，提供高性能AI处理的同时，保持低功耗和实时响应的特性。

• 从云端到终端，嵌入式AI将大数据转变为智能数据

  ‌嵌入式AI通过数据的采集和预处理、复杂智能的AI算法、硬件加速器的使用等多步骤实现将传感器数据在本地转换为智能数据，实现感知、理解和决策的能力，从而提升系统的智能化水平和性能。此外，与直接将传感器数据传输到边缘或云端相比，数据流更低，因此功耗也更低。这种转变在智能家居、自动驾驶汽车、医疗保健等领域有着广泛的应用，实现了更高级的功能和智能。

• 嵌入式AI为未来交互设定新标准

  随着智能喇叭、自动驾驶系统等新技术逐渐进入人们的生活，在不需要屏幕的情况下，人们也能够轻松地与运算系统沟通。这表明嵌入式AI通过自然语言处理和机器学习，使技术更加直观、更易于操作，并将在未来的用户界面和用户体验上取代屏幕。嵌入式AI除了在企业的后端发挥重要作用外，还可以在技术接口方面发挥更重要的作用。嵌入式人工智能让界面更简单、更智能，为未来的交互设定了高标准。

• 嵌入式AI技术的挑战

  人工智能对嵌入式技术提出新的挑战。一方面深度神经网络对计算能力和资源的要求较高，这必然导致系统功耗的增加，如何平衡计算性能和能量消耗是一项巨大挑战；另一方面在某些情况下，多个智能设备需要与边缘设备甚至云端设备协作，如何实现设备间的任务协作成为方案设计中的重中之重；其次，嵌入式的人工智能设备，不但具有自主学习能力还具有执行能力，一旦这些设备受到攻击，会导致非常严重的安全威胁，如何防范攻击是系统面临的安全挑战。