網絡邊緣AI的核心價值在于將智能決策下沉至網絡邊緣，解決云端AI在實時性、隱私安全和帶寬成本上的固有瓶頸。例如，自動駕駛需在10毫秒內響應突發路況，工業質檢要求對生產線瑕疵進行實時識別…..等等，這些場景均依賴邊緣設備的本地化智能處理能力。

據測算，2024年網絡邊緣AI市場規模約為210億美元，預計到2034年將突破1430億美元。這一增長態勢表明各行業將持續加大基于AI的邊緣系統研發投入。

然而，開發者在實踐中不但需要應對硬件限制、功耗優化和處理復雜度等獨特挑戰，還要考慮情境智能的同步發展。所謂情境智能，是指通過在網絡邊緣設備端運行AI模型，使系統能夠處理環境數據、持續學習并優化性能。隨著邊緣端處理的數據量激增，這些設備需要更高算力支撐，同時還要保障數據隱私安全并降低網絡威脅風險。

傳統CPU/GPU的高功耗(數十瓦級)與MCU的低算力(僅支持簡單算法)形成矛盾，而現場可編程門陣列(FPGA)憑借硬件可編程的靈活性、現場升級能力與能效比優勢，正成為邊緣AI更理想的載體。萊迪思半導體的Lattice SensAI正是基于FPGA構建的完整技術棧，通過“硬件+軟件+生態”的深度協同，打通邊緣AI從開發到落地的全鏈條。

作為萊迪思推出的業界第一款用于網絡邊緣設備端AI處理的完整解決方案集合，SensAI提供了供開發人員評估、開發和部署基于FPGA的機器學習/人工智能解決方案所需的全部資源，包括模塊化硬件平臺、演示示例、參考設計、神經網絡IP核、軟件開發工具和定制化設計服務，旨在解決系統對于日益嚴格的功耗和小尺寸(5mm2到100mm2)的要求。

Lattice SensAI解決方案集合

從最初的iCE40/CrossLink-NX/ECP5/CertusPro-NX，到最新的中端FPGA Avant，Lattice SensAI的硬件平臺在場景適配方面展現出了巨大的靈活性優勢。這些硬件通過統一的FPGA架構，實現了跨消費電子、工業設備的復用，降低了企業研發門檻。

萊迪思sensAI解決方案集合中的IP核包括多種類型的卷積神經網絡(CNN)加速器——CNN、CNN Plus、CNN Compact、Advanced CNN、以及一個CNN協處理器引擎，能讓開發人員使用其他人發布的廣泛使用的各類CNN，或者根據需要自定義CNN模型，再依托萊迪思FPGA的并行處理能力、分布式存儲器和DSP資源，極大簡化了超低功耗AI設計的實現。

軟件工具層面，sensAI Studio設計環境是一種基于圖形用戶界面(GUI)的工具，擁有AI模型庫，經過配置和訓練可適用于各類主流應用場景，可幫助開發人員快速構建機器學習應用。萊迪思Propel和Radiant設計軟件可用于創建合適的電路組合，以盡可能高能效的方式加速這些模型的運行。

在應用場景中，萊迪思FPGA經配置可執行特定的AI任務，使開發人員能夠根據不同的環境定制應用，并處理特定的邊緣數據。這有助于優化邊緣AI應用，實現最高的效率和可靠性，同時保持FPGA的靈活性，支持不斷發展的AI模型。FPGA還配備了可定制的I/O接口，支持跨設備和環境(如攝像頭、雷達、環境傳感器)連接到各種邊緣人工智能應用，并實現更簡化的互操作性。

未來，隨著異構計算成為趨勢，Lattice SensAI將進一步釋放邊緣AI的潛力：通過支持Transformer模型的下一代FPGA架構，推動端云協同向“本地優先、云端輔助” 進化；毫瓦級功耗設計契合碳中和目標，使太陽能供電的物聯網設備實現可持續智能；而算力普惠化則讓中小廠商能在千元級設備中部署定制AI模型，加速智能門鎖、環境監測傳感器等邊緣設備的智能化進程。

Lattice SensAI與邊緣AI的結合，不僅是技術的突破，更是一場從“云端集權”到“邊緣自治”的智能革命，正在重新定義人與設備、設備與世界的交互方式。