根據市場調研機構Semico Research提供的數據顯示，未來五年內，使用人工智能的網絡邊緣設備數量將以110％的復合年增長率呈爆發式增長。無疑給設備廠商和芯片廠商的機會巨大，也成為眾多廠商的關注點，一場卡位大戰已經打響，目前我們看到首先爆發的是手機的AI芯片，相信接下來還會擴散到更廣泛的終端設備市場。其中FPGA因為其產品特性，一直被認為在云端和網絡端的AI技術方面更有發揮空間，而近日，作為低功耗、小尺寸、低成本FPGA的代言人，萊迪思公司宣布進入網絡邊緣計算市場的AI領域。

“過去幾年里，我們在傳感器橋接部分發展很快，像很多的影像，聲音控制連接很多都會采用我們的FPGA，在這些傳感器的不同、不相融的接口上做一些轉換，萊迪思的FPGA產品已經在數百萬臺網絡邊緣設備中實現傳感器橋接，這是我們進入AI領域的一個優勢。”萊迪思半導體亞太區資深事業發展經理陳英仁在接受與非網記者采訪時如是說。

而陳英仁也坦言，阻礙用戶采用萊迪思的FPGA產品用于AI技術實現的一個因素，也是萊迪思需要解決的是，如何用FPGA實現計算，這可能是很多萊迪思的現有客戶未曾想過或不具備的技術。萊迪思給出的答案是新近推出的SensAI產品。SensAI包括了萊迪思現有的UltraPlus FPGA產品系列和ECP5 FPGA產品系列，在此基礎上提供全新的BNN、CNN神經網絡加速器IP核，以及萊迪思自主開發的神經網絡編譯器，其中神經網絡加速器IP幫助客戶實現FPGA的計算，借助神經網絡編譯器，則讓用戶可將通過TensorFlow或Caffe等標準開發工具實現的訓練模型導入FPGA，將浮點模型轉換成定點模型，進而完成深度學習的推理和輸出部分。

可以看出，萊迪思希望通過SensAI提供一個完整的產品鏈。萊迪思提供開發平臺、IT、軟件工具和參考設計，同時與生態系統的一些合作伙伴一起為客戶提供定制化的設計服務。此外因為是導入針對已有FPGA產品進行了優化設計的神經網絡加速器IP，可以讓已采用其UltraPlus FPGA和ECP5 FPGA產品的客戶不需要進行全新的系統設計，就能快速實現具備AI功能的新產品開發，體現出時間和系統成本效益。

陳英仁解釋，出于個人隱私保護和低延遲的考慮，AI深度學習的訓練和推理部分不需要都在云端實現。借助在傳感器橋接技術和市場滲透方面的先天優勢，萊迪思的FPGA產品要做的就是在邊緣端實現推理部分，這部分也能最大程度的發揮萊迪思產品低功耗、小尺寸、低成本和低延遲的特性，而訓練部分則還是要靠CPU、GPU等來實現。

無疑，萊迪思找準了一個最適合它進入AI這個風口的切入點，從產品和技術上做好了準備，而我們也知道，技術固然好，最重要的還是要有需求和落地的場景。陳英仁表示，目前接觸的客戶中，來自物聯網領域的客戶在產品中導入AI技術的需求相對較強，而這其中消費電子類的終端產品因為產品迭代速度更快，應該會先行一步。萊迪思提供的5大類參考設計包括人臉檢測、關鍵字檢測、臉部追蹤、對象計數和速度標志牌檢測，這些技術確實也都有實際的市場需求和應用場景。

對萊迪思在AI領域可能遭遇的競爭，陳英仁表示，“全新神經網絡加速器IP針對萊迪思現有FPGA產品進行了優化設計，同時萊迪思FPGA產品具有超低功耗、靈活的接口特性，不同產品系列在邏輯單元數和性能配置上的靈活度很高，讓萊迪思產品的性能功耗比達到最優。通過SensAI，萊迪思幫助客戶解決了怎樣用FPGA實現計算的問題，相信在接下來的兩年里，我們在AI領域將有非常大的成長。”