边缘AI

这种需求目前正在直接推动边缘AI硬件和软件的加速开发。

与基于云的AI不同，边缘AI模型的独特之处在于无需依赖云端连接即可实现实时决策。

边缘AI的未来发展不仅在于其自身的处理能力和易用性，也在于该技术与其他AI领域（特别是数据中心AI和物理AI）的联系。

助力边缘AI普及的主要进步包括：

这种设计理念持续为TI现代边缘AI处理器和微控制器(MCU)提供指引，为工业自动化、汽车安全、医疗监护和可再生能源等领域的应用提供动力——在这些领域，器件端智能、低延迟和高能效是不可或缺的要素。

在本期《创新者技术》中，我们将讨论边缘AI的处理端，这要追溯到一些意想不到的起源。

支持边缘AI处理的模拟和功率器件的演进

边缘AI器件在其环境中感知、处理和响应数据的每一个环节，都发生在现实世界中，而非遥远的数据中心。

这些进步有助于降低边缘AI设计所需的专业知识门槛和整体实施成本，使AI工作负载能够在资源受限的应用中运行。

汽车中支持边缘AI的高级驾驶辅助系统与20世纪70年代的一款益智玩具之间有什么共同点？

半导体集成和AI硬件加速的进步正使边缘AI变得更加普及，并与数据中心及物理AI的联系日益紧密。