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智慧浪潮崛起：AI與邊緣計算的時代?正悄然深植于我們的日常生活之中，無論是火熱的 ChatGPT 與 DeepSeek 語言模型，亦或是 Meta 智能眼鏡，AI 技術已經(jīng)無形地影響著我們的生活。這股變革浪潮并未停歇，而是進一步催生了更高效、更貼近現(xiàn)實需求的技術演進。

然而，隨著 AI 應用場景的拓展，傳統(tǒng)云計算在實時性、隱私保護與帶寬等方面逐漸面臨瓶頸。特別是在自動駕駛、智慧醫(yī)療、工業(yè)自動化等高精度應用中，毫秒級的延遲可能導致關鍵決策錯誤。因此，邊緣計算(Edge Computing) 應運而生，它讓數(shù)據(jù)處理更接近來源端?實現(xiàn)更低延遲、更高安全性與更高效率的 AI計算模式。

這一轉(zhuǎn)變的核心驅(qū)動力來自于神經(jīng)運算處理單元(Neural Processing Unit, NPU) 的發(fā)展，使小型化設備具備更強的計算能力，降低了數(shù)據(jù)傳輸的延遲與成本，同時提升了隱私安全性，使 AI 能夠在更多元的場景中落地。

視覺AI的崛起：改變世界的關鍵應用?從醫(yī)療診斷到自動駕駛，視覺AI的應用范圍愈加廣泛，并深刻改變著各大產(chǎn)業(yè)的運作模式。

以下是AI在視覺領域的重要應用：

智能監(jiān)控：智能監(jiān)控(Intelligent Surveillance)：通過實時目標檢測、行為分析與入侵預警，強化城市安全與監(jiān)控系統(tǒng)。
智慧零售(Smart Retail)：通過顧客行為分析與智能貨架管理，提升購物體驗，優(yōu)化銷售策略。
醫(yī)療影像分析(Medical Image Analysis)：運用AI協(xié)助醫(yī)生進行疾病診斷，如腫瘤檢測與病變識別，提高醫(yī)療準確性。
工業(yè)質(zhì)檢(Industrial Quality Inspection)：自動化檢測產(chǎn)品瑕疵，提高制造業(yè)質(zhì)量管控與生產(chǎn)效率。
高級輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)：通過AI處理視覺信息，分析道路環(huán)境、行人及障礙物，提升行車安全與決策能力。
農(nóng)業(yè)監(jiān)測(Agricultural Monitoring)：通過AI視覺技術，農(nóng)民可以監(jiān)測作物健康狀況，檢測病蟲害，優(yōu)化農(nóng)業(yè)管理，提高產(chǎn)量和品質(zhì)。
自走車(Autonomous Mobile Robots)：自走車利用AI技術，通過傳感器和算法，自主導航并避開障礙物，應用于物流、巡檢等多種場景。
機械手臂(Robotic Arms)：在制造業(yè)中，機械手臂結(jié)合AI與視覺系統(tǒng)，能夠精確地執(zhí)行組裝、焊接等任務，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
自動送餐系統(tǒng)(Automated Food Delivery Systems)：外賣平臺如 Uber Eats，正在美國多個城市部署由 Serve Robotics 開發(fā)的送餐機器人，這些機器人配備 AI 技術，能自主導航至顧客所在地，提供高效的送餐服務。
無人機影像分析(Drone Image Analysis)：AI驅(qū)動的視覺系統(tǒng)使無人機能夠進行地形測繪、災害評估和基礎設施檢查，提供高效的數(shù)據(jù)收集和分析。

當 AI 與邊緣計算技術結(jié)合后，這些應用將變得更高效、更可靠，也更貼近人們的實際需求。未來的世界，將是一個充滿智慧、無縫連接的數(shù)字時代，AI 不僅是技術，更是推動產(chǎn)業(yè)變革與人類進步的關鍵動力。

圖1 i.MX95 EVM板應用場景

NXP 的 i.MX 95 應用處理器系列以其強大的多核心架構，為高性能和實時應用提供了堅實的基礎。該系列處理器配備六個 Arm? Cortex-A55 核心、一個 Arm Cortex-M7 核心，以及一個 Arm Cortex-M33 核心，這種配置使系統(tǒng)能夠在應用層面、系統(tǒng)層面和實時處理等多個領域?qū)崿F(xiàn)卓越的性能。

為了進一步提升人工智能(AI) 應用的效率，i.MX 95 系列整合了?NXP 的 eIQ? Neutron 神經(jīng)處理單元(Neural Processing Unit, NPU)，提供高達 2 TOPS (每秒萬億次運算)?的運算能力。這使得推理計算的時間大幅縮短，例如，在運行常見的物體檢測模型 YOLOv5 時，處理單張圖片僅需約 5 毫秒 (ms) 即可完成識別，展現(xiàn)了極高的運算速度。

此外，i.MX 95 系列還配備了先進的?影像處理單元(Image Signal Processor, ISP)和 2D/3D 圖形處理器(Graph Processor Unit)，支持?4K 分辨率下每秒 60 幀的編解碼能力這些功能使得傳統(tǒng)的圖像縮放、格式轉(zhuǎn)換和視頻解碼等任務得以高效處理，確保圖像流的優(yōu)化。

圖2 i.MX 95 方塊圖示意圖

圖文出處：NXP 官網(wǎng)

i.MX 95 應用處理器系列提供豐富的 I/O 接口，方便用戶連接各種周邊設備，滿足多樣化的應用需求。其支持的接口包括：

MIPI-CSI：支持多個攝像頭的連接 (最高支持 8 路)，適用于高分辨率圖像采集，滿足先進的圖像處理和機器視覺應用需求。
以太網(wǎng)接口：配備 1 個 10GbE 和 2 個 Gb 以太網(wǎng)接口，支持時間敏感網(wǎng)絡(TSN)、音視頻橋接(AVB) 和 IEEE 1588 同步協(xié)議，確保高速且精確的數(shù)據(jù)傳輸，適用于工業(yè)自動化和車載網(wǎng)絡等需要高可靠性和低延遲的應用。
USB 接口：提供 1 個 USB 3.0 Type C 和 1 個 USB 2.0 Type C 接口，支持高速數(shù)據(jù)傳輸和多種外接設備，提升系統(tǒng)的擴展性和靈活性。
CAN FD 接口：具備 5 個 CAN FD 接口，適用于車輛和工業(yè)控制系統(tǒng)，提供可靠的通信能力，支持更高的數(shù)據(jù)速率和更高效的數(shù)據(jù)傳輸。
串行通信接口：支持 8 個 UART、8 個 I2C、8 個 SPI 和 2 個 I3C 接口，提供多樣化的通信選項，方便與各種傳感器、執(zhí)行器和其他外圍設備的連接。
模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）：包含 1 個 8 通道、12 位ADC，適用于精確的模擬信號測量，如傳感器數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控應用。
FlexIO 接口：提供 2 個 32 引腳的 FlexIO 接口，可配置為 UART、SPI、I2C 和 I2S 等通信接口，增加系統(tǒng)設計的靈活性，滿足特定應用需求。
PCIe 接口：配備 2 個 PCIe Gen 3 通道，支持高速數(shù)據(jù)傳輸和擴展，適用于連接高性能外設，如高速存儲設備和網(wǎng)卡。
MIPI-DSI 顯示接口：支持高達 350 MHz 的 MIPI-DSI，采用四通道配置，每個通道的數(shù)據(jù)傳輸速率為 2.5 Gbps，能夠?qū)崿F(xiàn) 4K 分辨率 (每秒 30 幀) 或 3840x1440 分辨率 (每秒 60 幀) 的顯示輸出，滿足高分辨率顯示需求。
LVDS 顯示接口：支持最高 1080p@60fps 的 LVDS 傳輸，可配置為 2 組 4 通道或 1 組 8 通道，提供靈活的顯示接口選項，滿足不同的顯示應用需求。

本方案是基于 i.MX 95 的 AI 攝像頭或 AI 工業(yè)電腦來展示模塊推理性能，結(jié)合了多項核心技術，包括神經(jīng)處理單元(NPU)、圖形處理單元(GPU) 和圖像信號處理器(ISP)，使其在人工智能(AI)和圖像處理應用中表現(xiàn)出色，

其中?實現(xiàn)多種 AI 功能，例如：

物體檢測(Object Detection)：識別并定位圖像中的各種物體。
肢體識別(Pose Estimation)：分析人體姿態(tài)，追蹤關鍵點位置。
物體分割(Object Segmentation)：將圖像中的物體從背景中分離出來。
工地安全帽檢測(Construction Helmet Detection)：確認工人是否佩戴安全帽。
車輛檢測(Vehicle Detection)：識別并追蹤車輛。
口罩檢測(Mask Detection)：判斷人員是否佩戴口罩。
水果檢測(Fruit Detection)：識別不同種類的水果。
人體特征點檢測(Human Keypoint Detection)：定位人體關鍵點。
手部骨架檢測(Hand Skeleton Detection)：追蹤手部關節(jié)位置。
深度估計(Depth Estimation)：估計圖像中物體與相機之間的距離。

這些功能的實現(xiàn)得益于 i.MX 95 處理器的高性能，系統(tǒng)能夠以每秒 30 幀 (FPS) 的速度處理影像，且僅占用約一個 CPU 核心的資源，大幅減輕了 CPU 的運算負擔，滿足大多數(shù)邊緣計算應用的需求。

圖3 i.MX 95 AI DEMO 示意圖

NXP (恩智浦) 在推動人工智能(AI) 計算平臺方面展現(xiàn)了卓越的進步。通過?eIQ 能夠快速應用 TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、Keras 等深度學習框架。如同下圖所示，只需將影像、聲音等相應的數(shù)據(jù)委托(Delegate) 給任意一個深度學習框架進行推理，即可快速解析神經(jīng)網(wǎng)絡架構以獲得結(jié)果。而該框架將通過 Neutron Delegate 進行優(yōu)化加速運算處理。經(jīng)實際測試，YOLOv5s 目標檢測，推理速度約可達到每秒 190 幀 (FPS)。

圖4 NXP I.MX95 EVK深度學習應用示意圖

從 i.MX 8M Plus、i.MX 93 到最新的 i.MX 95 系列，性能提升顯著，特別是在物體檢測等常見 AI 應用中，運算速度大幅提高。即使在物理規(guī)格相近的情況下?i.MX 95 的神經(jīng)處理單元(NPU)相比于 i.MX 8M Plus，運算速度更快。提升了近四倍。

圖5 i.MX 95 AI 性能示意圖

i.MX 95 系列處理器不僅具備強大的運算能力，還提供豐富且多樣化的 I/O 接口配置。這使開發(fā)者能夠靈活地連接各種外設，滿足不同應用場景的需求，提供高度的設計自由度和擴展性。實際應用中，這些處理器展現(xiàn)了極大的靈活性，可廣泛應用于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、工業(yè) 4.0、自動駕駛等領域。充分實現(xiàn) 邊緣計算(Edge Computing) 的概念，創(chuàng)造更高的應用價值。

另外，NXP 為開發(fā)者提供了強大的工具，助力他們在各種創(chuàng)新應用中實現(xiàn) AI 能力。