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超越感知:感测如何驱动边缘体验

关键词:感测 边缘体验

时间:2025-07-29 15:11:38      来源:Ceva

感测技术为边缘赋予了认知能力。它构建了环境理解的基础——理解环境中正在发生什么,谁在互动,以及发生了哪些变化。在智能边缘生态系统中,感测既是触发器、输入源,也是促使原始数据转化为智能决策的关键纽带。

Chad Lucien,感测与音频事业部副总裁兼总经理,Ceva

 

 

虽然边缘设备的运行依赖于连接和计算能力,但没有感测,设备就仿佛眼盲、耳聋,无法与周围世界建立联系。

感测技术为边缘赋予了认知能力。它构建了环境理解的基础——理解环境中正在发生什么,谁在互动,以及发生了哪些变化。在智能边缘生态系统中,感测既是触发器、输入源,也是促使原始数据转化为智能决策的关键纽带。

 

从输入到体验

从本质上讲,边缘感测就是实时捕捉并解析各种信号,包括动作、声音、语音、图像、定位、触感及生命体征等。这些输入能够带来个性化且具前瞻性的响应,比如在通话时屏蔽嘈杂街道背景音、自动调暗家中灯光,或根据驾驶者身份调整车载音响设置。

这样的现实反馈循环不仅仅依赖传感器。它需要集成感测平台,融合信号处理、数据整合与AI模型,并且经过优化以确保低功耗、常驻运行。

为了让感测在各行业应用中释放出全部潜力,必须将其与人工智能和连接技术深度融合,共同构建边缘智能的三大核心力量。

 

源头感测:为何本地智能至关重要

根据ABI Research的数据,边缘AI领域最关键的转变之一,是推动超低功耗、传感器层级智能的普及。设备不再将所有数据发送至中央处理器,更不需要发送到云端,而是越来越多地在边缘端直接处理信号。

这种方式减少了延迟、保护了隐私、降低了成本,并节省了能耗。但这也意味着感测系统需要从“被动数据采集器”进化为“实时数据解析器”。

例如,超宽带(UWB)技术可实现高精度定位,不仅能识别设备是否在附近,还能了解其在房间中的具体位置和移动轨迹。将这种技术与持续运行的声音分析、手势识别或基于视觉的情境感知相结合,就可以打造出具备响应性、适应性甚至能预测用户行为的设备。

 

Ceva:赋能边缘多模态感知

Ceva的知识产权(IP)产品组合正是为这一时刻而打造——通过集成专用数字信号处理器(DSP)、神经处理技术和感测软件,帮助设备实现从“采集数据”向“理解并行动”的飞跃。

 

我们的感测与感知技术包括:

  • • MotionEngine™:利用惯性测量单元(IMU)实现精准的运动追踪和行为识别,适用于可穿戴设备、耳机、XR设备、机器人和智能遥控器。
  • • RealSpace®:结合多通道空间音频渲染和精准头部追踪,为耳机、助听设备及XR设备营造逼真沉浸的聆听体验。
  • • ClearVox™:采用先进的AI技术,实现噪声环境下的语音清晰传输,具备环境降噪、语音分离和关键词检测等能力。
  • • AI增强型数字信号处理器(DSP):实现低功耗的视觉与音频处理,并支持传感器端的推理计算。

上述组件协同作用,使设备能够融合多种输入模态(语音、运动、视觉、定位),从而构建出丰富的实时用户环境感知能力。

 

现实呈现:实际用例展示

  • • 智能家居:智能电视遥控器利用MotionEngine精准识别用户手势,操控屏幕光标,实现自然直观的内容浏览体验。
  • • 物联网耳机设备:无线耳机通过RealSpace技术实现空间音效渲染,识别头部动作,并依据用户所处环境智能抑制背景噪声,无需唤醒主处理器。
  • • 机器人:消费级机器人和工业级机器人借助DSP融合多源传感数据,并通过MotionEngine获取精确的方向与朝向信息,从而更高效地在环境中导航。
  • • 汽车:车载传感器与音频DSP可依据驾驶员的语音、位置及在座情况个性化调整座椅、音响和车内环境设置。

上述实例展示了Ceva感测技术在智能边缘设备中的实际应用成果。

 

感测是下一层竞争优势

在一个连接已成标配、人工智能逐渐普及的今天,下一层竞争差异化的核心在于“情境感知”。能够识别用户身份、位置和行为的设备,才能创造自然、顺畅且贴合需求的体验。

而这种层级交互绝非偶然形成。它的背后需要具备以下能力的感测IP支撑:

  • • 足够节能,能够持续运行不间断
  • • 足够智能,能够筛选信息、融合数据并推断情境
  • • 足够灵活,能够与AI模型和无线连接系统高效协同

这正是Ceva的优势所在,也是其客户的机遇所在。

 

边缘体验始于感知

要实现智能化的结果,边缘设备必须先具备环境感知能力。感测技术正是这段旅程的第一步。

现代智能边缘设备不仅能处理数据、保持连接。它还具备理解能力。通过集成Ceva的感测与感知技术,设备能够实现实时、情境化、规模化的理解。

 

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