说起边缘AI，不禁让我想起十年前刚听到物联网的时刻，那时我家的洗衣机还不能联网，每天用着笨拙的钥匙包开门，换了一个又一个拖把也不甚满意。
直到现在，我家连到Wifi热点的设备已经数不清了，连到蓝牙的东西也已经突破到了两位数，扫地机器人满地跑，我终于相信了当时以为的一句口号：“万物互联”，原来真的实现了。
万物互联已经实现了，接下来几年明显将是万物智能化的时代。
从智能手机到自动驾驶汽车，从工业传感器到医疗设备，边缘AI正在赋予每一个设备思考和决策的能力。现在的每一个东西，未来可能都会装上思考的引擎，变得更聪明，这已经不是一句口号，我越来越确信这一点。
全球现在的LoT边缘设备数量是188亿个，如果它们都智能化了，相当于全球人口平均每人有10个智能小助手。边缘设备可以是智能手机、智能摄像头、工业传感器、智能家居设备等。
边缘设备的智能能力可以分为5个等级。
最最轻量级的Level 1代表基础响应层面：
- ⚡ 响应时间：< 10ms
- 🔋 功耗：~1W
- 📟 应用场景：智能传感器、基础开关
Level 2: 模式识别
- ⚡ 响应时间：< 50ms
- 🔋 功耗：~5W
- 📟 应用场景：智能摄像头、语音识别
更高的级别更复杂，需要更多的算力，包括工业机器人、自动驾驶等。
以Level1-2的应用场景来看，目前我看到可能会最快起量的主要是两个领域：
1、制造业
众多的工业设备场景需要边缘AI来进行预测性维护，即通过振动传感器实时监控设备状态，AI模型本地分析预测故障，目标是减少非计划停机时间，降低维护成本。
2、家电
不管是白电黑电，统统在智能化的路上，小家电和佩戴式设备则已经走在了前面。
要完成传统“东西”的AI化，主要挑战：
1. ⚡ 功耗限制：电池供电设备的严格功耗要求
2. 💾 计算资源有限：边缘设备的计算能力和内存约束
3. 🔒 数据安全隐私：敏感数据的本地处理安全
4. 🔧 系统集成复杂：多层面集成的技术挑战
因此在开发过程中需要创新的解决方案，比如：
1. 模型压缩优化：量化、剪枝、知识蒸馏技术
2. 专用AI芯片：NPU、TPU等专用硬件架构
3. 标准化平台：统一的开发和部署工具链
这些边缘小东西里的大脑，不再是我们现在耳熟能详的所谓“大模型”，而是根据应用场景定制训练的“小模型”，洗衣机有洗衣机的小模型，筋膜枪有筋膜枪的小模型，吹风机又有吹风机的小模型，每家厂商的产品在外表上可以差不多，但是因为其核心智能模型的差异化，就可以体现出巨大的功能和体验差异，有助于破局现在的内卷化困境。
万物即将学会思考，这不是遥远的科幻，而是正在发生的现实。智能化的浪潮正在席卷每一个角落。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，我们正站在一个全新智能时代的门槛上。
长远来看，边缘 AI 的深度价值，在于推动人工智能从 “工具属性” 向 “场景属性” 延伸。当智能不再依赖云端的远程支撑，而是嵌入到生活与生产的具体场景中 —— 从家庭温控器根据用户习惯动态调温，到工厂机器人自主优化作业路径，再到可穿戴设备为用户定制健康方案，人工智能才算真正融入产业肌理与生活日常。这种转变，既规避了技术泡沫化的风险，也让人工智能的价值在实际应用中落地生根。
传统厂商迟早要进入AI，按照多年来的规矩，先进来的先吃肉，后进来的汤都喝不成。但是对于传统产品设计公司来说，边缘AI开发是相对陌生的领域，目前市面上还没有成熟的解决方案和Turnkey的方案商，初期招几个人解决不了问题，要交的学费实在太多。
鉴于这个现状，我们AGM主业虽然是做芯片的，今年也成立了边缘AI部门，可以帮助客户提供从芯片选型、硬件设计到软件研发的咨询和服务，破解多场景下的低功耗设计、实时性控制与兼容性难题。有实际兴趣的客户可以先加我们聊聊。
