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情境感知AI:利用FPGA技術增強邊緣智能
- 網絡邊緣人工智能——即在邊緣設備端部署AI模型進行本地化算法處理,而非依賴云端等集中式計算平臺——已成為人工智能領域發(fā)展最快的方向之一,受到業(yè)界高度關注。據測算,2024年網絡邊緣AI市場規(guī)模約為210億美元,預計到2034年將突破1430億美元。這一增長態(tài)勢表明各行業(yè)將持續(xù)加大基于AI的邊緣系統(tǒng)研發(fā)投入。網絡邊緣AI的應用前景廣闊且充滿創(chuàng)新機遇,涵蓋自動駕駛汽車、智能家居設備、工業(yè)自動化機械等多個領域。但開發(fā)者在實踐中需要應對硬件限制、功耗優(yōu)化和處理復雜度等獨特挑戰(zhàn)。例如,設計人員必須確保嵌入式AI模型
- 關鍵字: 情境感知 AI FPGA 邊緣智能 Lattice sensAI
以10倍計提升帶寬與算力,sensAI 6.0為低功耗機器視覺應用立標桿

- 根據IoT Analytics報告,2020年,制造業(yè)和工業(yè)中的人工智能機器視覺市場規(guī)模約為41億美元,預計到2025年將增加至152億美元,年復合年增長率(GAGR)為30%,而傳統(tǒng)機器視覺部署的年復合增長率僅為6.5%。如此高的年復合增長率是因為下一代實時邊緣人工智能機器視覺的應用,不僅限于質量保證和產品檢測應用,還要幫助制造商和使用者獲得更多的正常運行時間、獲得預防性維護的能力、提高生產力和確保工人安全等諸多受益。為順應這一趨勢,sensAI 6.0對硬件平臺的支持從最初的iCE40/CrossLi
- 關鍵字: 算力 sensAI 6.0 低功耗機器視覺
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