作者：Sophia物聯(lián)網(wǎng)智庫(kù) 原創(chuàng)

在生成式人工智能掀起全球技術(shù)浪潮的同時(shí)，另一個(gè)更為“低調(diào)”卻同樣關(guān)鍵的技術(shù)方向正悄然崛起，那就是邊緣 AI，或者說(shuō)有個(gè)今年更為流行的名字——端側(cè) AI。如果說(shuō)邊緣 AI 聚焦于計(jì)算資源的下沉，那么端側(cè) AI 則主要涉及在設(shè)備端直接部署和運(yùn)行人工智能模型、實(shí)現(xiàn)快速數(shù)據(jù)處理和智能決策，二者同屬“分布式智能計(jì)算”的不同層級(jí)，內(nèi)涵方面有很大的重合。

過(guò)去一段時(shí)間，無(wú)論是 NXP 重金收購(gòu) Kinara，還是高通宣布收購(gòu) Edge Impulse，科技巨頭們的頻繁動(dòng)作揭示了一個(gè)清晰信號(hào)：邊緣 AI/端側(cè) AI 正在從“概念驗(yàn)證”走向“戰(zhàn)略支柱”。這場(chǎng)技術(shù)遷徙的背后，不僅是算力重構(gòu)的必然趨勢(shì)，更是圍繞數(shù)據(jù)主權(quán)、實(shí)時(shí)決策與能效平衡的新一輪全球競(jìng)爭(zhēng)。因此，本文將基于此，來(lái)聊聊科技巨頭不惜巨資拿下邊緣 AI/端側(cè) AI 領(lǐng)域明星企業(yè)，主要基于哪些戰(zhàn)略考量。

科技巨頭爭(zhēng)先布局邊緣 AI/端側(cè) AI

2025 年 2 月 11 日，荷蘭芯片制造商恩智浦 (NXP) 宣布斥資 3.07 億美元收購(gòu)美國(guó)加州邊緣 AI 芯片初創(chuàng)公司 Kinara Inc.，后者專(zhuān)注于為網(wǎng)絡(luò)邊緣的人工智能工作負(fù)載開(kāi)發(fā)神經(jīng)處理單元 (NPU)。

據(jù)悉，Kinara 的分立 NPU (包括 Ara-1 和 Ara-2) 在性能和能效方面位居行業(yè)前列，因此非常適合用于視覺(jué)、語(yǔ)音、手勢(shì)等新興 AI 應(yīng)用，以及其他各種由生成式 AI 驅(qū)動(dòng)的多模態(tài)實(shí)現(xiàn)。這兩款器件均采用創(chuàng)新架構(gòu)，能夠映射推理圖，以便在 Kinara 的可編程專(zhuān)有神經(jīng)處理單元上高效執(zhí)行，更大限度地提高邊緣 AI 性能。此外，Kinara 還提供豐富的軟件開(kāi)發(fā)套件，便于客戶(hù)優(yōu)化 AI 模型性能及簡(jiǎn)化部署流程。

恩智浦表示，通過(guò)將 Kinara 的離散 NPU 與其自身的處理器、連接和安全軟件產(chǎn)品組合相結(jié)合，此次收購(gòu)將幫助其提供“從 TinyML 到生成式 AI 的完整且可擴(kuò)展的 AI 平臺(tái)”。

看重 TinyML 的不只恩智浦，2025 年 3 月 11 日，高通宣布收購(gòu)邊緣 AI 技術(shù)公司 Edge Impulse，旨在整合 Edge Impulse 的邊緣 AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái)，增強(qiáng)高通在人工智能 (AI) 和物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 領(lǐng)域的能力。

Edge Impulse 是 TinyML (微型機(jī)器學(xué)習(xí)) 領(lǐng)域的明星公司，由 Zach Shelby 和 Jan Jongboom 于 2019 年創(chuàng)立，彼時(shí)，他們意識(shí)到微控制器的計(jì)算能力已經(jīng)發(fā)展到可以運(yùn)行特定領(lǐng)域的 AI 模型，從而可以在設(shè)備上直接執(zhí)行這些模型。盡管硬件條件成熟，但缺乏一個(gè)簡(jiǎn)單的方法來(lái)構(gòu)建、優(yōu)化并將邊緣和領(lǐng)域特定的 AI 模型部署到這些設(shè)備上。因此，Edge Impulse 應(yīng)運(yùn)而生，其構(gòu)建的 AIoT 平臺(tái)，可以大大縮短為傳感器、微控制器和攝像機(jī)等小型設(shè)備創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的時(shí)間。

通過(guò)此次收購(gòu)，高通能夠?qū)?Edge Impulse 的端到端邊緣 AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái)納入其物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。

除了最近幾個(gè)月這幾筆引發(fā)廣泛關(guān)注的大額收購(gòu)案之外，再往前看——

2024 年 8 月，亞馬遜以 8000 萬(wàn)美元現(xiàn)金收購(gòu)芯片制造商和 AI 模型壓縮公司 Perceive ，Perceive 是一家開(kāi)發(fā)突破性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理解決方案的公司，專(zhuān)注于在邊緣設(shè)備上提供大型人工智能模型的技術(shù)，旗艦產(chǎn)品是 Ergo AI 處理器，它可以在各種環(huán)境中運(yùn)行數(shù)據(jù)中心級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即使在電力受限的情況下。

2023 年 7 月，英偉達(dá)已收購(gòu)人工智能初創(chuàng)公司 OmniML，后者推出了一個(gè)名為 Omnimizer 的平臺(tái)，該平臺(tái)可以壓縮機(jī)器學(xué)習(xí)模型的大小，以便大模型在更小的設(shè)備上運(yùn)行，而非依賴(lài)于云端算力。

當(dāng)未來(lái)趨勢(shì)愈發(fā)明顯，科技巨頭們的動(dòng)作也愈加迅速，通過(guò)收購(gòu)和整合邊緣 AI/端側(cè) AI 技術(shù)，持續(xù)鞏固自身在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位，滿(mǎn)足不斷增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求，并推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地。

出于哪些戰(zhàn)略考量？

通過(guò)分析上述的幾起收購(gòu)案，我們也能得到一些基本洞察：

①半導(dǎo)體巨頭們的行動(dòng)最為積極

在諸多科技巨頭中，半導(dǎo)體巨頭們是對(duì)邊緣 AI/端側(cè) AI 反應(yīng)最為強(qiáng)烈和迅速的群體。半導(dǎo)體巨頭通過(guò)并購(gòu)快速獲取核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)搶占高增長(zhǎng)市場(chǎng)的目標(biāo)。

從戰(zhàn)略意義上來(lái)看，一方面，云端 AI 面臨算力成本高、延遲和隱私風(fēng)險(xiǎn)等挑戰(zhàn)，而邊緣 AI/端側(cè) AI 通過(guò)本地化處理數(shù)據(jù)，顯著降低了帶寬需求和響應(yīng)時(shí)間，增強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)并降低成本。半導(dǎo)體企業(yè)通過(guò)提供邊緣端芯片和解決方案，幫助客戶(hù)突破云端限制。同時(shí)，在傳統(tǒng) PC 與移動(dòng)終端市場(chǎng)趨于飽和的背景下，邊緣 AI/端側(cè) AI 為芯片廠商提供了全新的增量市場(chǎng)，包括工業(yè)自動(dòng)化、智慧城市、智能駕駛、智能安防等高潛力場(chǎng)景。對(duì)于像高通、恩智浦、英特爾、AMD這類(lèi)半導(dǎo)體廠商來(lái)說(shuō)，布局邊緣 AI/端側(cè) AI 不僅是搶占下一代 AI 算力入口，更是延長(zhǎng)“摩爾定律”紅利的現(xiàn)實(shí)路徑。

比如，恩智浦巨資拿下的 Kinara，其產(chǎn)品可在包括傳統(tǒng) AI 和生成式 AI 等一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)高能效的 AI 性能，滿(mǎn)足工業(yè)與汽車(chē)市場(chǎng)快速增長(zhǎng)的 AI 需求。同樣，高通收購(gòu)的 Edge Impulse，也將提高其為零售、安全、能源和公用事業(yè)、供應(yīng)鏈管理和資產(chǎn)管理等關(guān)鍵領(lǐng)域提供全面技術(shù)的能力。

顯然，邊緣 AI 發(fā)展正推動(dòng)硬件生態(tài)變革，成為芯片企業(yè)的“增長(zhǎng)跳板”。

另一方面，邊緣 AI/端側(cè) AI 對(duì)高性能芯片、低延遲處理和安全性的要求，直接依賴(lài)于半導(dǎo)體制程進(jìn)步和硬件創(chuàng)新。當(dāng) AI 從云端向邊緣滲透，半導(dǎo)體企業(yè)通過(guò)技術(shù)投資和生態(tài)合作，不僅鞏固了自身在產(chǎn)業(yè)鏈的核心地位，也推動(dòng)了整個(gè)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。未來(lái)，隨著邊緣 AI 設(shè)備（如智能手機(jī)、具身機(jī)器人）的普及，半導(dǎo)體行業(yè)將進(jìn)一步受益于這一技術(shù)浪潮。

②TinyML 是巨頭眼中端側(cè) AI 的重要實(shí)現(xiàn)路徑

上述的幾起收購(gòu)案中，都涉及一項(xiàng)重要技術(shù)—— TinyML。所謂 TinyML，是指將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署在資源受限的嵌入式設(shè)備(如微控制器、傳感器模塊等)上，實(shí)現(xiàn)本地化、低功耗、低延遲的智能推理的技術(shù)。

從巨頭們的動(dòng)作可以看出，隨著技術(shù)的不斷成熟，TinyML 將成為邊緣 AI/端側(cè) AI 的重要實(shí)現(xiàn)路徑，未來(lái)會(huì)廣泛應(yīng)用于智能家居、可穿戴設(shè)備、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等對(duì)成本、功耗與響應(yīng)速度高度敏感的場(chǎng)景中。

TinyML 的核心目標(biāo)是在毫瓦 (mW) 級(jí)功耗的微控制器 (MCU) 上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型，是目前唯一能夠在毫瓦級(jí)能耗+KB 級(jí)存儲(chǔ)+極低成本硬件上穩(wěn)定運(yùn)行 AI 模型的技術(shù)路徑，天然適配邊緣 AI/端側(cè) AI 最典型的部署需求。

隨著 AI 應(yīng)用從“集中式云推理”向“邊緣智能、端側(cè)智能”遷移，智能的部署重心發(fā)生遷移，而 TinyML 所支持的部署平臺(tái)（如 Cortex-M 系列、RISC-V MCU、DSP 核等），正是分布式智能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中的最末端節(jié)點(diǎn)，TinyML 使這些極小節(jié)點(diǎn)也具備基本 AI 感知與判斷能力，實(shí)現(xiàn)真正的“泛在智能”。

而且，以往的 AI 往往局限于云端大模型和高性能算力中心，技術(shù)門(mén)檻高、開(kāi)發(fā)成本大，而 TinyML 生態(tài)正在推動(dòng)：①低代碼/可視化建模工具：非 AI 專(zhuān)業(yè)人員也可訓(xùn)練部署模型；②硬件平臺(tái)通用化：模型一鍵遷移；③訓(xùn)練推理分離：模型可在云上訓(xùn)練、設(shè)備端獨(dú)立推理，降低設(shè)備成本。這都讓 AI 真正具備了“像嵌入式軟件一樣開(kāi)發(fā)和部署”的可能性，極大加速了邊緣智能的普及。

基于在低功耗、實(shí)時(shí)性、隱私保護(hù)、硬件適配性以及廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，可以說(shuō) TinyML 是邊緣/端側(cè) AI 的最核心技術(shù)支撐之一。沒(méi)有 TinyML，就沒(méi)有真正意義上的“邊緣泛智能”與“端側(cè)普適 AI”。

③看重大小模型互補(bǔ)+邊云協(xié)同

邊緣/端側(cè) AI 雖好，我們也需認(rèn)識(shí)到其理解能力有限，難以處理復(fù)雜推理、語(yǔ)義理解等高級(jí)任務(wù)；大模型能力強(qiáng)，但算力開(kāi)銷(xiāo)巨大，難以在邊緣或終端部署，也不適合實(shí)時(shí)響應(yīng)。因此，大模型主導(dǎo)認(rèn)知推理、復(fù)雜生成任務(wù)，邊緣輕量模型主導(dǎo)實(shí)時(shí)感知、本地響應(yīng)，兩者協(xié)同恰好互補(bǔ)。

在未來(lái)的泛在智能架構(gòu)中，邊緣輕模型是響應(yīng)之“快”，大模型是理解之“深”，兩者協(xié)同才能構(gòu)建一個(gè)既高效又可靠的 AI 系統(tǒng)�？萍季揞^正是看中這一演進(jìn)趨勢(shì)，才加快了對(duì)邊緣部署能力與模型管理平臺(tái)的全面布局。

舉例而言，就在高通收購(gòu) Edge Impulse 過(guò)去沒(méi)多久的 4 月 2 日，其又通過(guò)官網(wǎng)宣布收購(gòu)越南人工智能（AI）新創(chuàng)企業(yè)——MovianAI。該公司前身是 VinAI 應(yīng)用與研究股份公司 (VinAI) 的生成式人工智能部門(mén)，作為一家領(lǐng)先的人工智能研究公司，VinAI 以其在生成式人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理方面的專(zhuān)業(yè)知識(shí)而聞名。

這起交易將和高通此前收購(gòu) Edge Impulse 形成協(xié)同效應(yīng)：MovianAI 專(zhuān)注于智能手機(jī)和汽車(chē)的大規(guī)模人工智能模型，而 Edge Impulse 則針對(duì)資源受限的小型設(shè)備優(yōu)化人工智能，這為高通提供了整個(gè)人工智能價(jià)值鏈的全新“端到端”專(zhuān)業(yè)知識(shí)。

寫(xiě)在最后

根據(jù) Future Market Insights 的新研究，到 2032 年底，邊緣人工智能市場(chǎng)將達(dá)到 396 億美元，在預(yù)測(cè)期內(nèi)，市場(chǎng)將以 20.8% 的 CAGR 擴(kuò)張。

隨著市場(chǎng)的增長(zhǎng)，邊緣/端側(cè) AI 的發(fā)展正邁向更高層次的智能協(xié)同階段，而芯片架構(gòu)優(yōu)化、TinyML技術(shù)成熟及云邊協(xié)同機(jī)制的不斷演進(jìn)，將促成形成“本地即智能、云端更智能”的泛在 AI 格局。對(duì)于希望在 AIoT 時(shí)代搶占先機(jī)的企業(yè)而言，提早布局邊緣智能與模型協(xié)同架構(gòu)，已成為不可或缺的戰(zhàn)略選擇。

參考資料：

高通收購(gòu)邊緣 AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái) Edge Impulse強(qiáng)化AIoT，電子工程專(zhuān)輯

恩智浦?jǐn)M收購(gòu)邊緣AI先鋒企業(yè)Kinara，重新定義智能邊緣，NXP

NXP 以 3.07 億美元收購(gòu) Kinara，布局邊緣網(wǎng)絡(luò) AI 計(jì)算業(yè)務(wù)，至頂網(wǎng)

Qualcomm buys MovianAI to boost generative AI capabilities，RCRWirelessNews

巨頭入局TinyML,端側(cè)與邊緣AI迎來(lái)新拐點(diǎn)，物聯(lián)網(wǎng)智庫(kù)

       原文標(biāo)題 : 豪擲巨款收入囊中！半導(dǎo)體巨頭盯上邊緣AI/端側(cè)AI明星企業(yè)