边缘人工智能，从传感器融合到深度神经网络

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AI 在边缘领域的优势现在是显而易见的。在这些领域中，实时响应起到决定性的作用。比如说，在安全敏感型应用中，既要将原始数据传输到云的通信成本降至最低，又要降低功耗、保护隐私并提高对多个边缘节点的可扩展性。对于以上这些要求，我们建议通过边缘设备内的人工智能而不是远程云服务来满足。然而，一个 AI 引擎无法服务我们现在所知的边缘应用范围。家用电器可能只需要识别一组简单的语音命令或食品容器上的图片。更复杂的监控系统或工业机器人系统则可能需要融合图像传感器、麦克风、运动传感器等的多方输入。就高端领域而言，自动或半自动驾驶识别系统需要用到非常复杂的深度神经网络 (DNN)。CEVA SensPro2 和 NeuPro-M 平台恰能满足这些需求。

www.eefocus.com/, Feb. 06, 2023 – 

边缘 AI 市场

自现在起至本世纪末，边缘 AI 处理器芯片市场的年复合增长率预计将达到 20% 左右。这一增长是由智能设备采用率/发展程度不断提高推动的，具体涉及：摄像头、可穿戴设备和家庭自动化领域消费者；安全和自动化程度日益提高的汽车行业；行业监控、机器人、机器/工厂控制和预测性维护。

最有可能在这些领域取得成功的产品自然必须功能十足、性能强大，如此才能满足应用这些产品的认可需求。此类产品必须根据消费者定价和/或在大规模部署时具有成本效益，同时还应该最大限度地减少现有无线基础设施的增量负载。此类产品的软件还必须可以升级，如此才能适应快速发展的 AI 技术领域的新兴解决方案。

传感器融合和 SensPro2

除了最简单的智能边缘设备之外，其他所有设备现在都使用多个传感器。两个或更多传感器的融合信息通常可让智能系统提供准确性度更高的信息或补充信息。例如，在自动平行泊车或自动代客泊车系统中，可结合使用探测可用空间的视觉传感技术/雷达与超声波测距技术，另外也可以结合使用 IMU 输入，进一步细化定位估计结果。SLAM 算法可以对这些功能形成补充，在停车场内导航以便自动代客泊车。

CEVA SensPro2 传感器中枢 DSP 是传感器中枢/融合应用的完美答案。SensPro2 是第二代 CEVA 传感器中枢 DSP，允许图像传感器、麦克风、雷达、飞行时间、IMU 等的多个传感器输入。基于神经网络的软件可在这种 DSP 架构上快速运行。因为这种架构提供整套丰富的硬件支持功能，包括：具有灵活 MAC 操作范围的矢量单元、整数和浮点运算支持、针对应用的 ISA 扩展和全面的非线性指令集。SensPro2 可利用这些功能提供 2 倍的 AI 速度、6 倍的 SLAM 速度、8 倍的雷达速度、10 倍的音频速度（相较于上一代 SensPro 而言）。

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