邊緣人工智能 (Edge AI) 不僅是我們的未來，更是我們的當下。這項技術直接在電子設備上處理數據，而非依賴云端，從而確保真實場景的高效穩定運轉。

“基于云端的 AI 存在諸多局限。例如若使用中央處理器來執行簡單的接近感應或關鍵詞識別，系統延遲和功耗都會大幅增加。在這些使用場景下，邊緣 AI 就能體現出顯著的優勢。”——德州儀器 (TI) 樓宇自動化與家電總經理 Patrick Zeng

邊緣 AI 已全面賦能 TI 的嵌入式產品，持續激發工程師的創新潛能。為深入理解邊緣 AI 的實際影響與價值，我們與多位TI 的 AI 專家一起，共同探討這些創新技術如何重塑醫療、可再生能源及樓宇自動化領域中電子設備的能力與潛力。

讓醫療更普惠，讓健康更可及

邊緣 AI 技術正在推動醫療保健從以醫院和專科診所為中心的模式，轉向一種更快速、便捷的，以患者為中心的模式。

TI 系統與應用工程部總經理 John Varela Munoz 表示：“如今，許多日常設備已經能夠提供我們以往只有通過醫生問診才能獲得的健康洞察。”

可穿戴心臟監測設備就是一個很好的例子。借助邊緣 AI，設備能夠在本地分析用戶心律、過濾噪聲并實時識別異常。通過在設備端運行 AI 模型。它還能學習用戶個人的生理基線并精準生成個性化提醒，從而提供更加穩定、可靠的高質量健康監測服務。

當前，我們正利用 AI 來提升一到兩種傳感器數據的精確度。然而，放眼未來五到十年，AI 模型將能夠整合來自溫度、壓力和電生理信號等多維傳感器信息，從而更全面地洞察患者的健康狀況。

“未來，AI 將有潛力更快地識別每個人的獨特特征，并據此調整算法，從而提供更加個性化的體驗。” ——TI 系統與應用工程總經理 John Varela Munoz

例如，臨床診斷往往基于這樣一個規律“90% 的相似癥狀患者通常患有同一種疾病”。但如果某患者恰好屬于剩下的10% ，AI 便可調取該患者更詳盡的病史與其他健康數據，提取個體化細微差異，為診斷提供更細致的參考信息。

讓助力可持續能源的普及與創新

隨著可持續能源在日常應用中的日益普及，邊緣 AI 技術也在助力其進一步推廣。預計到 2030 年，可再生能源將成為全球最大的能源來源。TI 正在開發能夠支持系統運行并提升可靠性的邊緣 AI 方案。

以太陽能電池板為例，TI 通過預訓練模型利用邊緣 AI 實現更高精度的電弧檢測，可提升近 20% 的電弧檢測準確率。基于邊緣 AI 的電弧故障檢測技術，系統可靠性得以增強，同時也可減少因誤觸發導致的系統停機，避免終端用戶因判斷是否為電弧故障而產生的額外時間和成本。

在光伏逆變器和儲能系統 (ESS) 的功率轉換架構中，常采用“單級變換器”等復雜拓撲結構。要在如此寬泛的輸入輸出范圍內實現高效率，是極具挑戰性的。通過在搭載邊緣 AI 加速的微控制器上運行神經網絡，不僅可以加速此類系統方案的實現，還能通過“軟開關”（在電流為零時關斷電路）技術來維持變換器性能，從而降低功率損耗并提升終端用戶系統的效率與可靠性。

此外，邊緣 AI 還能加速 ESS 中的電化學阻抗譜 (EIS) 算法運算，提供更加精確的電池荷電狀態與健康狀態估算，以延長電池壽命。EIS 也能實現更優秀的熱失控預測，從而提升系統安全性。

“TI 是率先推出搭載 AI 加速器的微控制器的半導體企業之一。這些 AI 加速器能幫助客戶在過往難以實現的場景中應用 AI。” ——TI 電網基礎設施部門總經理Henrik Mannesson

這些微控制器中集成的神經處理單元 (NPU)，能夠助力系統實現超過 99% 的故障檢測準確率。

Henrik 補充道：“我們將持續拓展在能源基礎設施領域的相關應用場景。同時，我們也認識到構建通用型開發工具的重要性。它能夠讓客戶借助邊緣 AI 進行進一步創新，探索更多我們未曾設想過的應用場景。”

讓建筑更舒適、安全與節能

在樓宇自動化領域，一個普遍挑戰在于如何兼顧性能、隱私與功耗，在保證用戶的使用體驗與實現效能最大化之間取得最佳平衡。Patrick 表示：“邊緣 AI 能夠讓工程師直接在設備端實現這種平衡。”

以運動探測器為例，傳統的被動紅外傳感器可能會因暖通空調 (HVAC) 通風口的一陣風或穿過房間的寵物而觸發誤報，這不僅浪費能源，也給使用者帶來困擾。將邊緣 AI 集成于紅外傳感器后，運動探測器便能精準識別人類活動、背景噪音或物體移動，使照明、安防及環境舒適控制系統更加精準可靠。

這一理念同樣適用于其他場景。在音頻事件檢測中，搭載邊緣 AI 的高性能嵌入式處理器能夠在安防攝像頭或玻璃破碎檢測器等設備上本地執行語音識別，在確保精度的同時實現低功耗。邊緣 AI 還能賦能暖通空調系統學習人員活動模式，識別溫度與濕度等環境狀態，從而自動優化調節，以提升舒適度并節能。

盡管應用場景多種多樣，但它們都指向一個共同優勢：預測能力。Patrick 表示：“工程師在采用 AI 時應當思考：我的設備應該解決哪些預測性問題？”

其可能性無窮無盡。醫療、樓宇自動化和可再生能源領域僅僅是一個開端。

John 表示：“隨著我們與開發人員的持續合作，我們正在為他們更輕松地采用邊緣 AI 打下基礎，也為下一波邊緣 AI 的創新鋪路。如今，邊緣 AI 已讓設備變得更加便捷、易用且高效。那么，下一個變革會是什么，又將發生在何處？”