芝能智芯出品

嵌入式人工智能與視覺技術(shù)正站在從概念驗(yàn)證走向大規(guī)模應(yīng)用的關(guān)鍵拐點(diǎn)上，2025年嵌入式視覺峰會(huì)給大家?guī)��?lái)很多的啟發(fā)。

當(dāng)前兩大關(guān)鍵趨勢(shì)：

◎ 其一是嵌入式視覺系統(tǒng)與人工智能從實(shí)驗(yàn)室原型快速走向大規(guī)模商用部署，體現(xiàn)出技術(shù)的成熟度和現(xiàn)實(shí)落地的緊迫性；◎ 其二是多模態(tài)智能的崛起，尤其是視覺語(yǔ)言模型（VLM）和AI代理技術(shù)的實(shí)用化，正極大擴(kuò)展嵌入式AI系統(tǒng)的理解與推理能力。

Part 1

趨勢(shì)一：規(guī)模化部署

從原型走向產(chǎn)業(yè)落地

過(guò)去十年中，嵌入式視覺技術(shù)從算法創(chuàng)新逐步邁向系統(tǒng)集成，但2025年標(biāo)志著一個(gè)明確的轉(zhuǎn)折點(diǎn)：從“可行”走向“可用”、從試點(diǎn)走向全面商業(yè)化。

嵌入式計(jì)算機(jī)視覺如今已大規(guī)模地支持全球2億Prime Video用戶的內(nèi)容優(yōu)化與推薦系統(tǒng)，說(shuō)明AI視覺不僅可以在邊緣設(shè)備上運(yùn)行，還能服務(wù)數(shù)億級(jí)用戶。

在視覺AI技術(shù)不斷成熟與普及的趨勢(shì)下，多個(gè)細(xì)分行業(yè)正以端到端的方式構(gòu)建穩(wěn)定且可擴(kuò)展的AI視覺產(chǎn)品。

◎ 例如，在農(nóng)業(yè)與工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，Blue River Technology 展示了如何從農(nóng)田中的AI原型系統(tǒng)出發(fā)，逐步打造出能適應(yīng)各種天氣和作物狀態(tài)變化的穩(wěn)健視覺模型；◎ 在安防與監(jiān)控場(chǎng)景中，Deep Sentinel 通過(guò)邊緣部署賦予攝像頭即時(shí)判斷與響應(yīng)威脅的能力，實(shí)現(xiàn)了從感知到行動(dòng)的完整閉環(huán)；◎ 而在汽車零售與體驗(yàn)方面，SKAIVISION 利用嵌入式視覺技術(shù)優(yōu)化經(jīng)銷商的客戶接待與庫(kù)存管理流程，顯著提升了實(shí)體運(yùn)營(yíng)效率。

這些案例體現(xiàn)了視覺AI正從單一功能向系統(tǒng)化、場(chǎng)景化解決方案演進(jìn)。

這些案例共同傳遞一個(gè)信號(hào)：嵌入式視覺系統(tǒng)的成功，不再只是算法本身的突破，而是從“端到端系統(tǒng)能力”、“邊緣部署優(yōu)化”以及“行業(yè)場(chǎng)景適配性”的系統(tǒng)工程勝利。

視覺AI的規(guī)模化落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)。在峰會(huì)的小組討論中，行業(yè)專家指出了三大核心難題：

◎ 一是系統(tǒng)異構(gòu)性與硬件限制，面對(duì)FPGA、VPU到SoC等多樣化設(shè)備，必須對(duì)推理模型進(jìn)行高度優(yōu)化，以避免性能瓶頸；◎ 二是魯棒性測(cè)試與泛化能力，在復(fù)雜多變的光照、天氣和背景條件下，模型需保持高穩(wěn)定性，防止出現(xiàn)識(shí)別“脫靶”現(xiàn)象；◎ 三是從PoC（概念驗(yàn)證）走向真正的產(chǎn)品生命周期管理，如何構(gòu)建可持續(xù)迭代與維護(hù)的系統(tǒng)，將原型轉(zhuǎn)化為可工程化、可服務(wù)化的成熟方案，成為嵌入式AI落地的關(guān)鍵。這也意味著，工程師不僅要關(guān)注模型性能，還需掌握低功耗部署、軟硬件協(xié)同優(yōu)化能力，并具備與業(yè)務(wù)端緊密協(xié)作的產(chǎn)品化思維。

Part 2

趨勢(shì)二：多模態(tài)智能

為嵌入式系統(tǒng)

插上理解與推理的“腦”

如果說(shuō)規(guī)模化是嵌入式AI邁向現(xiàn)實(shí)的“基礎(chǔ)設(shè)施”，那么多模態(tài)智能則是未來(lái)系統(tǒng)智能化“進(jìn)化”的核心引擎。

“視覺語(yǔ)言模型”（VLM）正在成為連接視覺輸入與語(yǔ)言輸出的橋梁。在邊緣設(shè)備上，VLM能讓系統(tǒng)不僅識(shí)別圖像，還能理解并自然語(yǔ)言輸出解釋，推動(dòng)嵌入式視覺系統(tǒng)從“看得懂”邁向“說(shuō)得出”。

視覺-語(yǔ)言模型（VLM）的興起，正推動(dòng)嵌入式系統(tǒng)發(fā)生三方面的深刻變革：

◎ 首先，語(yǔ)義理解能力顯著增強(qiáng)，傳統(tǒng)系統(tǒng)多停留在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等基礎(chǔ)感知任務(wù)，而VLM能夠在識(shí)別場(chǎng)景的基礎(chǔ)上生成文字描述，實(shí)現(xiàn)更高層次的語(yǔ)義建模。◎ 其次，系統(tǒng)開始邁向真正的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，在智能制造、智能倉(cāng)儲(chǔ)等場(chǎng)景中，VLM支持對(duì)視頻流、語(yǔ)音指令和環(huán)境數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理，構(gòu)建起“統(tǒng)一模型+多輸入”的新型系統(tǒng)架構(gòu)。◎ 最后，人機(jī)交互變得更加自然，嵌入式設(shè)備不再只是冷冰冰的傳感器終端，而是進(jìn)化為“聽得懂、看得見、說(shuō)得出”的智能體，在安防、零售乃至智能座艙等領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊應(yīng)用前景。

在“視覺LLM與多智能體協(xié)作系統(tǒng)”中展示了自動(dòng)化質(zhì)檢和智能倉(cāng)儲(chǔ)中的應(yīng)用場(chǎng)景，系統(tǒng)通過(guò)視覺LLM與多個(gè)代理協(xié)同完成任務(wù)，大大提升自主性與適應(yīng)性。

進(jìn)一步引入“AI代理”概念，即每個(gè)嵌入式設(shè)備不再只是一個(gè)感知節(jié)點(diǎn)，而是具備一定自主任務(wù)規(guī)劃與協(xié)作能力的智能個(gè)體，這正引導(dǎo)嵌入式AI進(jìn)入“自組織系統(tǒng)”時(shí)代。

要真正推動(dòng)多模態(tài)智能在邊緣設(shè)備上落地，仍面臨多重挑戰(zhàn)。

◎ 首先，在資源受限的環(huán)境下，如何讓龐大的視覺-語(yǔ)言模型（VLM）在算力有限的邊緣設(shè)備上高效運(yùn)行？答案在于模型的小型化技術(shù)，如模型蒸餾、低比特量化（int8/4bit）以及Transformer結(jié)構(gòu)的裁剪與優(yōu)化等前沿手段正成為關(guān)鍵突破口。◎ 其次，數(shù)據(jù)與訓(xùn)練體系的建設(shè)同樣不可忽視，企業(yè)級(jí)多模態(tài)AI系統(tǒng)的開發(fā)需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)對(duì)齊以及高效的數(shù)據(jù)管線管理，這對(duì)工程能力提出了更高要求。◎ 最后，安全性和可信度問(wèn)題也不容忽視，多模態(tài)系統(tǒng)容易因模態(tài)間干擾或語(yǔ)義不一致而產(chǎn)生“幻覺”輸出，因此提升模型輸出的可控性與可解釋性，是實(shí)現(xiàn)其在邊緣場(chǎng)景中穩(wěn)定應(yīng)用的重要前提。

小結(jié)

邁向未來(lái)的嵌入式視覺智能，成長(zhǎng)為推動(dòng)農(nóng)業(yè)、制造、安防、零售、流媒體等多個(gè)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心力量。

今天，我們正站在一個(gè)新時(shí)代的起點(diǎn)上——在規(guī)模化部署的推動(dòng)下，嵌入式視覺正加速滲透到各類終端設(shè)備中，賦予系統(tǒng)更廣泛的“視覺”能力；而在多模態(tài)智能的加持下，視覺系統(tǒng)也不再只是被動(dòng)地“看”，而是能夠理解、交互甚至決策，真正邁向“智慧化”。

未來(lái)十五年，隨著硬件不斷小型化、算法持續(xù)輕量化以及模型協(xié)同化的深入發(fā)展，我們將見證越來(lái)越多“無(wú)處不AI”的智能場(chǎng)景，構(gòu)建起從邊緣到云端、從機(jī)器到人、貫穿感知到行動(dòng)的一體化智能系統(tǒng)�？梢哉f(shuō)，嵌入式視覺的未來(lái)已經(jīng)到來(lái)，而最精彩的技術(shù)演進(jìn)與應(yīng)用創(chuàng)新，才剛剛拉開序幕！

       原文標(biāo)題 : 嵌入式視覺：規(guī)模化部署與多模態(tài)技術(shù)進(jìn)步正驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革