莱迪思联手英伟达推出Sensor Bridge方案加速边缘AI产品落地

当下各大厂商争相研发高性能 AI 大模型，很多从业者习惯观望等待主流模型定型后再做产品开发。但对产品设计师而言，不必一味观望，应主动利用现有技术，把 AI 模型能力落地为可用、可靠、具备实际价值的商业化产品。

莱迪思半导体 与 英伟达 的合作，标志着 AI 时代产品设计思路迎来转变。双方推出 Sensor Bridge 参考设计，标准化了从传感器到 AI 推理的完整数据链路，大幅降低了开发近实时感知、分析与响应系统的门槛。采用模块化搭建方式，能有效加快研发进度，打造更智能、响应更快的终端产品。

随着智能算力向数据产生的边缘端下沉，开发重点不再只是优化 AI 模型本身，而是定义模型嵌入实际系统后的运行逻辑。系统如何感知信息、优先级如何划分、哪些数据可以忽略，这些核心设计参数，直接决定 AI 产品的可靠性、可预测性与实用价值。

开发者可基于莱迪思LF-SNR-ETH-EVN开发板(如图1）实现这套参考设计。这款搭载 CertusPro-NX FPGA 的传感器转以太网桥接板，可把不同类型的异构传感器信号，转换成标准化低延迟以太网数据流，供给后端 边缘 AI 系统处理。

图1：格子半导体的LF-SNSR-ETH-EVN接收异构传感器的输入，并将其转换为快速结构化的数据流，供NVIDIA边缘模块处理。（图片来源：Lattice Semiconductor） 

这套基于低功耗 FPGA 的边缘硬件平台，负责采集各类底层传感器原始数据，做归一化和封包处理，转为高速结构化数据流，通过以太网传输至 GPU 平台，实现低延迟、高吞吐的实时运算。

莱迪思开发板可无缝对接 英伟达 Holoscan Sensor Bridge 及边缘计算模块，搭建起实时传感 AI 系统的端到端完整架构，方便开发者快速接入各类新传感器，高效把数据导入 IGX Orin、AGX Orin 等 边缘 AI 平台的推理链路。

这种架构重新划分了云端与边缘的分工：云端侧重模型训练、全域数据汇总、版本更新与长期系统优化；边缘终端专注实时感知、数据分析与智能响应。

设计师可以快速搭建传感至 AI 的应用链路，打通从物理传感输入到 英伟达 推理架构的数据流转。不再依赖模拟信号或抽象推演，而是基于真实传感器实时数据流做产品原型验证。

例如工业传感器、摄像头等设备采集的数据，经 CertusPro-NX 桥接板通过以太网传输，交由边缘硬件上的 Holoscan 应用做实时 AI 推理。传统方案新增传感器时，需要开发定制驱动、做内核层级适配、搭建专属数据通道，工作量极大；而 Holoscan 通过标准化 API 和传输层，在边缘端持续处理传感数据，省去大量底层开发工作。

所有传感器数据统一纳入实时数据流管理，新增传感设备无需重构整体应用架构，即可快速接入现有 AI 业务流水线。

莱迪思 FPGA 开发板 相当于物理硬件与后端系统之间的可编程适配中转层，后续新增传感器无需重新设计硬件。板载预设 FPGA 功能模块可适配处理各类传感数据，搭配完整软件栈，支持在英伟达 边缘 AI 硬件上完成数据采集、传输与运算。

这种设计把传感器集成从硬件硬性适配变成软件可配置选型，产品需求迭代时，系统灵活性大幅提升。研发过程中可随时新增传感器与信号输入，不用大规模改动整体架构。

还能在量产系统上线前，提前调试优化产品逻辑，减少定制化适配工作量，方便在检测机制、触发逻辑、异常处理等方面做迭代优化。

总而言之，产品设计师不必等待 AI 模型竞争尘埃落定，当下就可基于实时真实传感数据，开发具备感知、决策、执行能力的 AI 应用。莱迪思与英伟达的联合方案，提供了超低延迟的端到端数据通路，助力更多领域诞生全新品类的边缘 AI 产品。

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