行业洞察 | 多模态智能边缘，下一步该如何布局？

全球正经历一场由人工智能驱动的巨变。最初，这股浪潮主要集中在云端，而如今，一股更强劲的力量正涌向边缘。随着AI技术的快速渗透，物联网（IoT）设备与应用正在被重新定义，无论是更智能的家居系统，还是更高效的工业环境，都在迎来新一轮的智能化升级。

然而，这一演进过程也带来了前所未有的市场碎片化。许多现有芯片供应商选择在原本为传统应用场景设计的硬件上“外挂”AI功能，以此追赶趋势。这种临时拼接式的方案导致性能不稳定、工具链不兼容，开发者在构建边缘AI解决方案时面临着复杂而割裂的生态。

要真正释放边缘AI的变革潜力，行业必须转变方向，摒弃事后改造的做法，从底层设计阶段就将AI融入架构。唯有采用“AI原生”的整体方法，将硬件与软件深度融合，才能构建面向未来的智能计算基石。

“AI原生”不仅仅是一个营销术语，而是一种核心架构理念：让人工智能成为系统设计的出发点，而非事后补充。它代表着一种全新的系统思维，从硬件到软件，AI都是核心考量。

随着IoT工作负载从单一类型发展到多模态，涵盖视觉、语音、音频及时间序列数据，底层芯片架构必须具备灵活、安全且高效的处理能力。芯片需要以AI为中心进行设计，采用可扩展的NPU架构，并深度集成视觉、语音、视频和显示等处理通路，满足复杂的边缘智能需求。

要推动IoT AI的创新并减少系统碎片化，业界必须拥抱开放标准。尽管模型格式和框架的“语言”正在逐步标准化，但边缘AI编译器生态仍主要由厂商自有或封闭方案构成。AI工作负载的高效执行在很大程度上依赖于标量、向量及矩阵加速域之间的数据流与处理优化。通过开放编译器源码，企业能够促成更广泛的社区参与，加速创新进程，为开发者提供更高的灵活性，并构建更稳健的“设备到云端”开发体验。

Synaptics正积极推动这一开放生态的建设。我们通过开源边缘AI工具链与软件，加速产业协作，并推出与Google Research合作开发的最新Synaptics Torq™边缘AI平台，为行业带来真正的AI原生基础架构。

AI原生芯片的出现，正在为全新的设备形态注入动力。真正围绕AI架构设计的新型终端正在崛起，例如智能眼镜、智能手表与智能腕带等可穿戴设备。并且许多此类设备已不再依赖智能手机的持续连接，而是通过一个专用的小型计算单元运行，例如可放入口袋、独立存在的“智能节点”，无需查看传统手机屏幕即可完成推理与决策。这标志着一个更分布化的智能生态系统的到来。

这一快速演进的设备格局极为复杂，需要系统性、整体化的解决思路。智能处理能力必须与安全、可靠的连接技术紧密结合，才能带来流畅一致的用户体验。连接型IoT设备需要支持多种通信标准，覆盖从最新的Wi-Fi与蓝牙，到Thread与ZigBee，实现多场景下的高效互联。

在这种多设备、多租户部署AI模型的应用环境中，安全性成为核心要求。芯片、设备乃至系统层面的安全防护，必须在设备的整个运行周期中持续有效。对于智能IoT设备，尤其是电池供电或可穿戴产品，设备在不同功耗状态之间切换时，安全性同样必须得到保障。算力、安全与能效三者的协同，是实现可信边缘智能的关键。

迈向AI边缘时代，需要一次根本性的思维转变，就是从“改造既有技术”到“以AI为中心进行原生设计”。

Synaptics SL2610处理器正是这一理念的实践成果之一。它是业界首批支持Transformer模型、专为边缘智能设计的AI原生处理器之一，运行于Linux平台之上，充分体现了未来智能设备所需的核心硬件与软件原则。SL2610结合了Synaptics Astra™处理架构与Veros™连接方案，为智能IoT设备提供了完整、协调的系统级解决方案。

通过采用专为AI打造的硬件架构、拥抱开放的软件生态，并在自研与战略协作之间保持平衡，行业将能够突破当前的碎片化局限，开启下一代真正智能、高效、安全的边缘设备新时代。