“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:
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
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:
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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