网络边缘AI正在改变机器与世界的交互方式，它可以直接在数据源附近实现智能，带来实时、情境感知的决策。在汽车和工业环境中，这一转变推动了更智能的传感器、自动化和更先进的人机交互界面（HMI）。但在边缘部署AI面临着计算能力有限、严格的功耗预算和紧凑的硬件尺寸等挑战。
在我们最近的LinkedIn Live小组讨论中，莱迪思的专家们探讨了工程师如何利用莱迪思的FPGA以及Lattice sensAI™解决方案集合，实现具备高性能、安全性和灵活性的智能、实时嵌入式体验。
边缘AI为何势头迅猛
AI不再局限于云端。通过将智能嵌入到边缘设备，工程师可以降低延迟、增强隐私，并避免带宽瓶颈，这对现实应用中的安全和性能至关重要。
边缘AI广泛应用的主要驱动力包括：
爆炸式增长的传感器数据需要本地处理
嵌入式和移动系统的能耗限制
安全关键环境对实时响应性的需求
云依赖带来的隐私与安全问题
降低部署成本的压力
边缘AI让道路和工厂上的机器变成能实时学习与响应的自适应系统。
FPGA在边缘AI中的角色
工程师不必为边缘场景重做AI模型——他们需要可靠高效的部署方案。莱迪思FPGA 在性能、灵活性和低功耗之间实现了平衡。FPGA可重新配置，能直接集成传感器及其他硬件组件，分担AI工作负载，实现极低延迟任务执行。其确定性、实时处理能力，使其尤其适用于时间敏感的网络边缘应用。
莱迪思推出了Lattice sensAI™解决方案集合，可加速基于FPGA的AI应用开发。该套件包含模型压缩、实时推理和硬件集成工具，帮助开发者高效设计并部署边缘AI。Lattice sensAI提供一整套针对具体应用场景预优化、预训练且可量产的模型，能够在莱迪思的低功耗、高可靠性、小尺寸FPGA硬件上高效运行，包括超小型设备及可应对极端环境的产品。
Lattice sensAI集成视觉与音频AI，打造低功耗边缘原生HMI
更智能的汽车：路上的实时智能
现代汽车正转变为智能平台——实际上是“车轮上的服务器”，配备了越来越多的传感器与AI模型。边缘AI支持高级驾驶辅助系统（ADAS）、驾驶员与车辆监测、车内个性化体验，同时保持数据本地化，提升隐私和响应速度。
该技术应用涵盖激光雷达、毫米波雷达与视觉传感器处理（用于ADAS）、视线追踪（驾驶员监测）、人员检测、年龄估算和安全带状态识别（提升车内安全）。此外，语音与手势控制实现具备情境感知的娱乐体验，周界监控增强安全性及防篡改能力。
这些功能的行业驱动力包括安全与实时响应、驾驶员监测和ADAS的合规要求、提升用户体验的个性化，以及通过低功耗、持续监控加强安全。FPGA以极低能耗实现这些功能，非常适合需要始终在线的系统，即使车辆停驶也能正常运行。
Lattice sensAI支持汽车自适应HMI
更智能的工厂：在网络边缘实现效率与安全
边缘AI也加速了工业环境的数字化转型，在这里每毫秒都关乎生产力与安全。FPGA为工厂带来实时智能，支持视觉流程检测（质量控制）、机器人导航与障碍物检测、操作员合规监测和预测性维护（减少停机）。
例如，高速生产线可借助FPGA视觉系统实时验证标签位置与对齐，通过本地摄像头数据处理，延迟降低至微秒级，确保只有正确贴标的产品才继续流转。前置过滤方式减少计算压力，支持可扩展、经济高效的检测系统。工业边缘AI的核心驱动力包括通过实时监控提升工人安全、提高运营效率和减少停机、自动化降低人工成本，以及高效利用资源促进可持续发展。
Lattice sensAI实现工业实时HMI
FPGA实现高效、可扩展的边缘AI部署
边缘运行AI需要在尺寸、速度和能耗之间寻找最佳平衡。许多模型虽在云端训练，但并未针对嵌入式系统优化。莱迪思FPGA通过低功耗、高性能计算填补了这一空白，专为边缘工作负载设计。其可重配置特性支持确定性处理与现场模型升级。结合Lattice sensAI™解决方案套件——包含预训练模型、压缩工具和实时推理能力——工程师能够高效部署AI于汽车和工业领域。
想了解更多莱迪思如何赋能边缘AI创新，请访问我们的边缘AI解决方案网页或立即联系我们的团队。
文章来源：莱迪思