莱迪思博客

Everyone, it seems, is now talking about how they’re planning to integrate AI into their devices, their factories, their workflows and, well, everything. But how they actually plan to make that happen isn’t always clear. Part of the challenge, of course, is that different workloads and different environments require different types of solutions. For those looking to integrate AI-powered capabilities into edge computing-based offerings, there are a relatively broad range of ways to ac...

Human-machine interfaces (HMIs) are rapidly evolving, driven by trends such as Automotive personalization, sustainable always-on interfaces, hygienic touchless user interfaces (UI), consistent user experience (UX) across platforms, voice activation, and Industrial automation for labor and safety needs. Regardless of their specific drivers and/or use cases, modern HMIs must be smarter and more dynamic – shifting from command-based to context-aware systems that bridge the human-machine...

网络边缘AI正在改变机器与世界的交互方式，它可以直接在数据源附近实现智能，带来实时、情境感知的决策。在汽车和工业环境中，这一转变推动了更智能的传感器、自动化和更先进的人机交互界面（HMI）。但在边缘部署AI面临着计算能力有限、严格的功耗预算和紧凑的硬件尺寸等挑战。 在我们最近的LinkedIn Live小组讨论中，莱迪思的专家们探讨了工程师如何利用莱迪思的FPGA以及Lattice sensAI™解决方案集合，实现具备高性能、安全性和灵活性的智能、实时嵌入式体验。 边缘AI为何势头迅猛 AI不再局限于云端。通过将智能嵌入到边缘设备，工程师可以降低延迟、增强隐私，并避免带宽瓶颈，这对现实应用中的安全和性能至关重要。 边缘AI广泛应用的主要驱动力包括： 爆炸式增长的传感器数据需要本地处理 嵌入式和移动系统的能耗限制 安全关键环境对实时响应性的需求 依赖云端带来的隐私与安全问题 降低部署成本的压力 边缘AI让道路和工厂上的机器变成能实时学习与响应的自适应系统。 FPGA在边缘AI中的角色 工程师不必为边缘场景重做AI模型&mdash...

过去，人机界面（HMI）相对简单，主要由按钮、旋钮、操纵杆和静态显示屏组成，用于控制基本功能。如今，HMI已演变为复杂的、具备情境感知能力的系统，成为用户与日益智能的机器之间的主要连接桥梁。无论是嵌入在车辆、工业设备、消费电子还是智能基础设施中，现代HMI都必须处理越来越多的任务，包括实时数据可视化、语音交互、生物识别认证以及基于人工智能的自动化。这些系统需要做到直观、响应迅速且安全可靠，同时还要在严格的功耗、空间和性能限制下运行。 这种演变的产物是一种动态、多模态的HMI平台，由先进的软硬件解决方案驱动，例如莱迪思的FPGA及sensAI™解决方案集合。 向自适应人机界面的转变 随着数字系统变得更加智能且互联互通，人机界面必须随之演进以跟上步伐。这些界面不再只是控制面板，而是能实时解读用户意图和系统情境的智能网关。无论是在车辆、工厂还是智能家居中，现代HMI都必须在处理日益复杂的数据和功能的同时，提供无缝、直观的交互体验。 这一转变需要新一代软硬件解决方案，以支持实时响应性、适应性和低功耗。在许多情况下，HMI必须实时处理来自多种传感器的数据，包括摄像头、运动探测器、麦...

网络边缘人工智能——即在边缘设备端部署AI模型进行本地化算法处理，而非依赖云端等集中式计算平台——已成为人工智能领域发展最快的方向之一，受到业界高度关注。据测算，2024年网络边缘AI市场规模约为210亿美元，预计到2034年将突破1430亿美元。这一增长态势表明各行业将持续加大基于AI的边缘系统研发投入。 网络边缘AI的应用前景广阔且充满创新机遇，涵盖自动驾驶汽车、智能家居设备、工业自动化机械等多个领域。但开发者在实践中需要应对硬件限制、功耗优化和处理复杂度等独特挑战。例如，设计人员必须确保嵌入式AI模型在保持紧凑体积的同时具备足够算力，能够直接在边缘设备端解析实时情境信息。这要求系统在延迟控制、带宽效率、运算精度和可持续性等性能指标上达到最优平衡，同时还要保障数据隐私安全并降低网络威胁风险。 网络边缘应用的演进正与情境智能的发展同步推进。情境智能旨在从数据所处的环境、关联关系及交互场景中理解其含义，这就催生了情境边缘AI。该技术通过在网络边缘设备端运行AI模型，使系统能够处理环境数据、持续学习并优化性能。例如，智能设备通过视觉、听觉等...

我带着15岁的女儿去了她的第一场大型演唱会 - Roger Waters的“Us + Them”巡演。如果你想知道为什么这篇关于汽车技术的博客文章会提到Roger Waters，请等一下，让我娓娓道来。我们都很喜欢这场演唱会，我是开车去的，开过去和开回来的时候，无论是拥堵的交通，还是在停车场进进出出都让我抓狂。这时候我就想，如果有一辆能够自动驾驶的汽车载我来，载我去，轻松穿梭于拥挤的车流中，这会让我多么轻松、多么自在。

对于嵌入式视频系统设计工程师来说，变化从来没有停止过。过去几年里，设计工程师见证了视频系统三大变化：一是集成移动应用处理器，为嵌入式视频系统引入了大量全新的功能；二是采用原先为移动消费电子市场开发的全新标准接口；三是新一代更低成本的图像传感器和显示屏的面世。