人工智能（AI）正迅速从数据中心走向现实世界，赋能于工业机器人、自动驾驶汽车，以及智能基础设施等。边缘设备已成为人工智能的新前沿，推动着工厂向智能化转型、车辆向安全化升级、城市向响应式演进。满足边缘应用的需求需要使用高效、可适应且可扩展的人工智能，因为这些场景往往涉及特别的技术限制和可能性。

随着人工智能工作负载从云中心转移到边缘，各行业面临着新的挑战：

· 当每一毫秒都至关重要时，如何获得实时结果？

· 如何让设备仅靠一次电池充电就能全天运行？

· 当数据从不离开设备时，如何保护敏感数据？

· 如何为数百万次独特的部署扩展和适配人工智能？

答案并不是用庞大、通用的AI模型来解决所有问题，这就像用大锤去拍苍蝇。相反，未来属于智能、依据目标定制化的AI，它高效、适应性强且可以在数百万台设备上扩展。

为何依据目标定制化的AI在边缘领域胜出

边缘设备通常需要即时处理数据并做出决策，而无需依赖云连接。对于这些场景，通用AI模型通常效率低下。

最新版莱迪思sensAI™解决方案套件（8.0版）通过提供一系列用于缺陷检测、驾驶员监控和手势识别等任务的专用预训练模型库来解决这一问题。这些模型高效、易于组合，并且可以根据需求变化快速调整。而且，处理过程在本地进行，因此数据保持私密，延迟也较低。

莱迪思sensAI 8.0 全新特性

扩展的模型库与拓扑结构支持

· 依据目标定制化的预训练模型：最新版本为人机界面（HMI）、多目标检测和质量控制等任务新增了更多预训练模型。每个模型都附带训练脚本和模型说明卡，助您快速上手。

· 更广泛的人工智能兼容性：新增人工智能层和拓扑结构支持，让您更轻松地将前沿研究成果应用于边缘设备。

增强易用性

· 优化推理流程：通过改进机器学习编译器和推理流水线，而非更改硬件加速器IP，实现了更高的性能和更优的功耗效率。

· 集成化开发流程：全新的GUI和Python API集成，让您在真实的FPGA硬件上验证模型变得更加简便。

· 自动化的FPGA兼容：对于支持模型，开箱即可部署。

灵活部署与快速原型开发

· 精简的RISC-V®集成：针对RISC-V控制逻辑，优化了对应的API和参考固件，让您无需大量手动编码，即可轻松连接FPGA资源和定制系统级行为。

· 基于YAML的自动化：快速定义和制作新模型原型，支持快速迭代。

· 参考设计：提供目标检测、多目标检测等端到端的实操指南，并附有性能基准测试，您可以亲身体验。

在最新的发布中，莱迪思sensAI推出了全新的莱迪思CrossLink™-NX、CertusPro™-NX和载板SoM开发板，这些开发板提供高带宽连接和灵活的扩展选项，是快速原型开发和部署的理想选择。集成化工作流程允许开发者使用TensorFlow、Keras或ONNX等框架训练模型，然后统一将这些模型量化、编译并部署到莱迪思低功耗FPGA上。

将先进的人工智能引入边缘领域

莱迪思sensAI解决方案套件为工厂提供可靠、实时的智能支持，提升车辆的安全性和性能，并为智能家居和智慧城市带来即时、安全的人工智能体验。这种多功能性在各种边缘环境中均有所体现，例如Mitsubishi Electric等行业领导者将基于莱迪思FPGA的人工智能加速与可扩展、安全的自动化解决方案相结合，应用于下一代工业设备。

在此基础上，莱迪思sensAI旨在满足边缘人工智能不断变化的需求，无论是打造更智能的工厂、更安全的车辆，还是构建响应更快的城市。最新版sensAI通过专用模型、灵活的硬件以及简化的开发流程，使得在这些需求最为迫切的地方部署高效、安全且可扩展的人工智能解决方案变得更加容易。