在智能邊緣生態(tài)系統(tǒng)中，感測既是觸發(fā)器、輸入源，也是促使原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能決策的關(guān)鍵紐帶。
雖然邊緣設(shè)備的運行依賴于連接和計算能力，但沒有感測，設(shè)備就仿佛眼盲、耳聾，無法與周圍世界建立聯(lián)系。
感測技術(shù)為邊緣賦予了認知能力。它構(gòu)建了環(huán)境理解的基礎(chǔ)——理解環(huán)境中正在發(fā)生什么，誰在互動，以及發(fā)生了哪些變化。在智能邊緣生態(tài)系統(tǒng)中，感測既是觸發(fā)器、輸入源，也是促使原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能決策的關(guān)鍵紐帶。
從輸入到體驗
從本質(zhì)上講，邊緣感測就是實時捕捉并解析各種信號，包括動作、聲音、語音、圖像、定位、觸感及生命體征等。這些輸入能夠帶來個性化且具前瞻性的響應(yīng)，比如在通話時屏蔽嘈雜街道背景音、自動調(diào)暗家中燈光，或根據(jù)駕駛者身份調(diào)整車載音響設(shè)置。
這樣的現(xiàn)實反饋循環(huán)不僅僅依賴傳感器。它需要集成感測平臺，融合信號處理、數(shù)據(jù)整合與AI模型，并且經(jīng)過優(yōu)化以確保低功耗、常駐運行。
為了讓感測在各行業(yè)應(yīng)用中釋放出全部潛力，必須將其與人工智能和連接技術(shù)深度融合，共同構(gòu)建邊緣智能的三大核心力量。
源頭感測：為何本地智能至關(guān)重要
根據(jù)ABI Research的數(shù)據(jù)，邊緣AI領(lǐng)域最關(guān)鍵的轉(zhuǎn)變之一，是推動超低功耗、傳感器層級智能的普及。設(shè)備不再將所有數(shù)據(jù)發(fā)送至中央處理器，更不需要發(fā)送到云端，而是越來越多地在邊緣端直接處理信號。
這種方式減少了延遲、保護了隱私、降低了成本，并節(jié)省了能耗。但這也意味著感測系統(tǒng)需要從“被動數(shù)據(jù)采集器”進化為“實時數(shù)據(jù)解析器”。
例如，超寬帶（UWB）技術(shù)可實現(xiàn)高精度定位，不僅能識別設(shè)備是否在附近，還能了解其在房間中的具體位置和移動軌跡。將這種技術(shù)與持續(xù)運行的聲音分析、手勢識別或基于視覺的情境感知相結(jié)合，就可以打造出具備響應(yīng)性、適應(yīng)性甚至能預(yù)測用戶行為的設(shè)備。
Ceva：賦能邊緣多模態(tài)感知
Ceva的知識產(chǎn)權(quán)（IP）產(chǎn)品組合正是為這一時刻而打造——通過集成專用數(shù)字信號處理器（DSP）、神經(jīng)處理技術(shù)和感測軟件，幫助設(shè)備實現(xiàn)從“采集數(shù)據(jù)”向“理解并行動”的飛躍。
我們的感測與感知技術(shù)包括：
● MotionEngine?：利用慣性測量單元（IMU）實現(xiàn)精準的運動追蹤和行為識別，適用于可穿戴設(shè)備、耳機、XR設(shè)備、機器人和智能遙控器。
● RealSpace?：結(jié)合多通道空間音頻渲染和精準頭部追蹤，為耳機、助聽設(shè)備及XR設(shè)備營造逼真沉浸的聆聽體驗。
● ClearVox?：采用先進的AI技術(shù)，實現(xiàn)噪聲環(huán)境下的語音清晰傳輸，具備環(huán)境降噪、語音分離和關(guān)鍵詞檢測等能力。
● AI增強型數(shù)字信號處理器（DSP）：實現(xiàn)低功耗的視覺與音頻處理，并支持傳感器端的推理計算。
上述組件協(xié)同作用，使設(shè)備能夠融合多種輸入模態(tài)（語音、運動、視覺、定位），從而構(gòu)建出豐富的實時用戶環(huán)境感知能力。
現(xiàn)實呈現(xiàn)：實際用例展示
● 智能家居：智能電視遙控器利用MotionEngine精準識別用戶手勢，操控屏幕光標，實現(xiàn)自然直觀的內(nèi)容瀏覽體驗。
● 物聯(lián)網(wǎng)耳機設(shè)備：無線耳機通過RealSpace技術(shù)實現(xiàn)空間音效渲染，識別頭部動作，并依據(jù)用戶所處環(huán)境智能抑制背景噪聲，無需喚醒主處理器。
● 機器人：消費級機器人和工業(yè)級機器人借助DSP融合多源傳感數(shù)據(jù)，并通過MotionEngine獲取精確的方向與朝向信息，從而更高效地在環(huán)境中導(dǎo)航。
● 汽車：車載傳感器與音頻DSP可依據(jù)駕駛員的語音、位置及在座情況個性化調(diào)整座椅、音響和車內(nèi)環(huán)境設(shè)置。
上述實例展示了Ceva感測技術(shù)在智能邊緣設(shè)備中的實際應(yīng)用成果。
感測是下一層競爭優(yōu)勢
在一個連接已成標配、人工智能逐漸普及的今天，下一層競爭差異化的核心在于“情境感知”。能夠識別用戶身份、位置和行為的設(shè)備，才能創(chuàng)造自然、順暢且貼合需求的體驗。
而這種層級交互絕非偶然形成。它的背后需要具備以下能力的感測IP支撐：
● 足夠節(jié)能，能夠持續(xù)運行不間斷
● 足夠智能，能夠篩選信息、融合數(shù)據(jù)并推斷情境
● 足夠靈活，能夠與AI模型和無線連接系統(tǒng)高效協(xié)同
這正是Ceva的優(yōu)勢所在，也是其客戶的機遇所在。
邊緣體驗始于感知
要實現(xiàn)智能化的結(jié)果，邊緣設(shè)備必須先具備環(huán)境感知能力。感測技術(shù)正是這段旅程的第一步。
現(xiàn)代智能邊緣設(shè)備不僅能處理數(shù)據(jù)、保持連接。它還具備理解能力。通過集成Ceva的感測與感知技術(shù)，設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)實時、情境化、規(guī)模化的理解。
