人工智能（AI）正迅速從數(shù)據(jù)中心走向現(xiàn)實世界，賦能于工業(yè)機器人、自動駕駛汽車，以及智能基礎(chǔ)設(shè)施等。邊緣設(shè)備已成為人工智能的新前沿，推動著工廠向智能化轉(zhuǎn)型、車輛向安全化升級、城市向響應(yīng)式演進。滿足邊緣應(yīng)用的需求需要使用高效、可適應(yīng)且可擴展的人工智能，因為這些場景往往涉及特別的技術(shù)限制和可能性。

隨著人工智能工作負載從云中心轉(zhuǎn)移到邊緣，各行業(yè)面臨著新的挑戰(zhàn)：

· 當每一毫秒都至關(guān)重要時，如何獲得實時結(jié)果？

· 如何讓設(shè)備僅靠一次電池充電就能全天運行？

· 當數(shù)據(jù)從不離開設(shè)備時，如何保護敏感數(shù)據(jù)？

· 如何為數(shù)百萬次獨特的部署擴展和適配人工智能？

答案并不是用龐大、通用的AI模型來解決所有問題，這就像用大錘去拍蒼蠅。相反，未來屬于智能、依據(jù)目標定制化的AI，它高效、適應(yīng)性強且可以在數(shù)百萬臺設(shè)備上擴展。

為何依據(jù)目標定制化的AI在邊緣領(lǐng)域勝出

邊緣設(shè)備通常需要即時處理數(shù)據(jù)并做出決策，而無需依賴云連接。對于這些場景，通用AI模型通常效率低下。

最新版萊迪思sensAI?解決方案套件（8.0版）通過提供一系列用于缺陷檢測、駕駛員監(jiān)控和手勢識別等任務(wù)的專用預(yù)訓(xùn)練模型庫來解決這一問題。這些模型高效、易于組合，并且可以根據(jù)需求變化快速調(diào)整。而且，處理過程在本地進行，因此數(shù)據(jù)保持私密，延遲也較低。

萊迪思sensAI 8.0 全新特性

擴展的模型庫與拓撲結(jié)構(gòu)支持

· 依據(jù)目標定制化的預(yù)訓(xùn)練模型：最新版本為人機界面（HMI）、多目標檢測和質(zhì)量控制等任務(wù)新增了更多預(yù)訓(xùn)練模型。每個模型都附帶訓(xùn)練腳本和模型說明卡，助您快速上手。

· 更廣泛的人工智能兼容性：新增人工智能層和拓撲結(jié)構(gòu)支持，讓您更輕松地將前沿研究成果應(yīng)用于邊緣設(shè)備。

增強易用性

· 優(yōu)化推理流程：通過改進機器學(xué)習(xí)編譯器和推理流水線，而非更改硬件加速器IP，實現(xiàn)了更高的性能和更優(yōu)的功耗效率。

· 集成化開發(fā)流程：全新的GUI和Python API集成，讓您在真實的FPGA硬件上驗證模型變得更加簡便。

· 自動化的FPGA兼容：對于支持模型，開箱即可部署。

靈活部署與快速原型開發(fā)

· 精簡的RISC-V?集成：針對RISC-V控制邏輯，優(yōu)化了對應(yīng)的API和參考固件，讓您無需大量手動編碼，即可輕松連接FPGA資源和定制系統(tǒng)級行為。

· 基于YAML的自動化：快速定義和制作新模型原型，支持快速迭代。

· 參考設(shè)計：提供目標檢測、多目標檢測等端到端的實操指南，并附有性能基準測試，您可以親身體驗。

在最新的發(fā)布中，萊迪思sensAI推出了全新的萊迪思CrossLink?-NX、CertusPro?-NX和載板SoM開發(fā)板，這些開發(fā)板提供高帶寬連接和靈活的擴展選項，是快速原型開發(fā)和部署的理想選擇。集成化工作流程允許開發(fā)者使用TensorFlow、Keras或ONNX等框架訓(xùn)練模型，然后統(tǒng)一將這些模型量化、編譯并部署到萊迪思低功耗FPGA上。

將先進的人工智能引入邊緣領(lǐng)域

萊迪思sensAI解決方案套件為工廠提供可靠、實時的智能支持，提升車輛的安全性和性能，并為智能家居和智慧城市帶來即時、安全的人工智能體驗。這種多功能性在各種邊緣環(huán)境中均有所體現(xiàn)，例如Mitsubishi Electric等行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者將基于萊迪思FPGA的人工智能加速與可擴展、安全的自動化解決方案相結(jié)合，應(yīng)用于下一代工業(yè)設(shè)備。

在此基礎(chǔ)上，萊迪思sensAI旨在滿足邊緣人工智能不斷變化的需求，無論是打造更智能的工廠、更安全的車輛，還是構(gòu)建響應(yīng)更快的城市。最新版sensAI通過專用模型、靈活的硬件以及簡化的開發(fā)流程，使得在這些需求最為迫切的地方部署高效、安全且可擴展的人工智能解決方案變得更加容易。