消费电子

If you’re looking at ways to implement Edge AI, be sure to read about the use cases for the Lattice sensAI solution stack for always-on Edge devices covered at the end of our white paper.

了解莱迪思半导体消费电子市场最新进展：莱迪思sensAI赋予网络边缘解决方案更高性能、全新Radiant IP和参考设计、嵌入式视觉峰会演示视频、sensAI获奖情况及行业报道

如果您没能去参观2019年嵌入式视觉峰会，请查看莱迪思sensAI最新的演示示例，了解智能视觉能在网络边缘设备上的应用。

一年前，我们发布了莱迪思sensAI解决方案。自那以后，网络边缘AI的需求与日俱增。让我们看一组来自Tractica的数据：截止2025年，网络边缘AI芯片组的市场规模将达到516亿美元（是基于云端AI芯片预计收入的三倍多）。市场为何对支持网络边缘AI的芯片如此感兴趣呢？

在上周举行的Embedded World展会上，纽伦堡展览中心人头攒动，到处可见人们热切谈论着AI等当今最热门的科技话题。嵌入式设计工程师们不停穿梭于会场，希望找到简单快速地将AI功能添加到未来产品中的方法。幸运的是，莱迪思半导体有他们想要的解决方案。

随着智慧城市、智能家居和智能工厂的不断演化，越来越多的应用场景需要准确的人员侦测方案，不仅检测是否有人存在，还包括检测对象的位置和动作。在采用工业物联网/工业4.0技术的现代化工厂中，安全绝对是不可或缺的要素。

低功耗特性何时才能成为致胜的决定因素？当然是在设计网络边缘设备上实时在线的AI推理解决方案时。在此情况下，功耗必须低至毫瓦级别。试想一下：网络边缘AI可以解决现实生活中的各种问题，它将变得无处不在。

新一代基于AI的网络边缘计算应用需要满足广泛的性能要求。那么开发人员如何构建功耗低、尺寸小、成本低而又不影响性能的网络边缘解决方案呢？

在不久的将来，大多数家庭都将拥有Siri、Alexa和Google Home和其他类似的智能家居设备。而很多家庭这三样统统都有了。接纳如此复杂的人工智能系统作为日常居家生活的一部分，正是人们想象、构思、创新、实验……

近几十年来系统设计的处理器拓扑结构不断演化，从集中式架构转变为分布式架构，而后又回归集中式，如此反复，旨在寻找最为理想的解决方案。