超越感知：感測(cè)如何驅(qū)動(dòng)邊緣體驗(yàn)

在智能邊緣生態(tài)系統(tǒng)中，感測(cè)既是觸發(fā)器、輸入源，也是促使原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能決策的關(guān)鍵紐帶。

雖然邊緣設(shè)備的運(yùn)行依賴于連接和計(jì)算能力，但沒有感測(cè)，設(shè)備就仿佛眼盲、耳聾，無法與周圍世界建立聯(lián)系。

感測(cè)技術(shù)為邊緣賦予了認(rèn)知能力。它構(gòu)建了環(huán)境理解的基礎(chǔ)——理解環(huán)境中正在發(fā)生什么，誰在互動(dòng)，以及發(fā)生了哪些變化。在智能邊緣生態(tài)系統(tǒng)中，感測(cè)既是觸發(fā)器、輸入源，也是促使原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能決策的關(guān)鍵紐帶。

從輸入到體驗(yàn)

從本質(zhì)上講，邊緣感測(cè)就是實(shí)時(shí)捕捉并解析各種信號(hào)，包括動(dòng)作、聲音、語音、圖像、定位、觸感及生命體征等。這些輸入能夠帶來個(gè)性化且具前瞻性的響應(yīng)，比如在通話時(shí)屏蔽嘈雜街道背景音、自動(dòng)調(diào)暗家中燈光，或根據(jù)駕駛者身份調(diào)整車載音響設(shè)置。

這樣的現(xiàn)實(shí)反饋循環(huán)不僅僅依賴傳感器。它需要集成感測(cè)平臺(tái)，融合信號(hào)處理、數(shù)據(jù)整合與AI模型，并且經(jīng)過優(yōu)化以確保低功耗、常駐運(yùn)行。

為了讓感測(cè)在各行業(yè)應(yīng)用中釋放出全部潛力，必須將其與人工智能和連接技術(shù)深度融合，共同構(gòu)建邊緣智能的三大核心力量。

源頭感測(cè)：為何本地智能至關(guān)重要

根據(jù)ABI Research的數(shù)據(jù)，邊緣AI領(lǐng)域最關(guān)鍵的轉(zhuǎn)變之一，是推動(dòng)超低功耗、傳感器層級(jí)智能的普及。設(shè)備不再將所有數(shù)據(jù)發(fā)送至中央處理器，更不需要發(fā)送到云端，而是越來越多地在邊緣端直接處理信號(hào)。

這種方式減少了延遲、保護(hù)了隱私、降低了成本，并節(jié)省了能耗。但這也意味著感測(cè)系統(tǒng)需要從“被動(dòng)數(shù)據(jù)采集器”進(jìn)化為“實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)解析器”。

例如，超寬帶（UWB）技術(shù)可實(shí)現(xiàn)高精度定位，不僅能識(shí)別設(shè)備是否在附近，還能了解其在房間中的具體位置和移動(dòng)軌跡。將這種技術(shù)與持續(xù)運(yùn)行的聲音分析、手勢(shì)識(shí)別或基于視覺的情境感知相結(jié)合，就可以打造出具備響應(yīng)性、適應(yīng)性甚至能預(yù)測(cè)用戶行為的設(shè)備。

Ceva：賦能邊緣多模態(tài)感知

Ceva的知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）產(chǎn)品組合正是為這一時(shí)刻而打造——通過集成專用數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）、神經(jīng)處理技術(shù)和感測(cè)軟件，幫助設(shè)備實(shí)現(xiàn)從“采集數(shù)據(jù)”向“理解并行動(dòng)”的飛躍。

我們的感測(cè)與感知技術(shù)包括：

● MotionEngine?：利用慣性測(cè)量單元（IMU）實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的運(yùn)動(dòng)追蹤和行為識(shí)別，適用于可穿戴設(shè)備、耳機(jī)、XR設(shè)備、機(jī)器人和智能遙控器。

● RealSpace?：結(jié)合多通道空間音頻渲染和精準(zhǔn)頭部追蹤，為耳機(jī)、助聽設(shè)備及XR設(shè)備營(yíng)造逼真沉浸的聆聽體驗(yàn)。

● ClearVox?：采用先進(jìn)的AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)噪聲環(huán)境下的語音清晰傳輸，具備環(huán)境降噪、語音分離和關(guān)鍵詞檢測(cè)等能力。

● AI增強(qiáng)型數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）：實(shí)現(xiàn)低功耗的視覺與音頻處理，并支持傳感器端的推理計(jì)算。

上述組件協(xié)同作用，使設(shè)備能夠融合多種輸入模態(tài)（語音、運(yùn)動(dòng)、視覺、定位），從而構(gòu)建出豐富的實(shí)時(shí)用戶環(huán)境感知能力。

現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)：實(shí)際用例展示

● 智能家居：智能電視遙控器利用MotionEngine精準(zhǔn)識(shí)別用戶手勢(shì)，操控屏幕光標(biāo)，實(shí)現(xiàn)自然直觀的內(nèi)容瀏覽體驗(yàn)。

● 物聯(lián)網(wǎng)耳機(jī)設(shè)備：無線耳機(jī)通過RealSpace技術(shù)實(shí)現(xiàn)空間音效渲染，識(shí)別頭部動(dòng)作，并依據(jù)用戶所處環(huán)境智能抑制背景噪聲，無需喚醒主處理器。

● 機(jī)器人：消費(fèi)級(jí)機(jī)器人和工業(yè)級(jí)機(jī)器人借助DSP融合多源傳感數(shù)據(jù)，并通過MotionEngine獲取精確的方向與朝向信息，從而更高效地在環(huán)境中導(dǎo)航。

● 汽車：車載傳感器與音頻DSP可依據(jù)駕駛員的語音、位置及在座情況個(gè)性化調(diào)整座椅、音響和車內(nèi)環(huán)境設(shè)置。

上述實(shí)例展示了Ceva感測(cè)技術(shù)在智能邊緣設(shè)備中的實(shí)際應(yīng)用成果。

感測(cè)是下一層競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

在一個(gè)連接已成標(biāo)配、人工智能逐漸普及的今天，下一層競(jìng)爭(zhēng)差異化的核心在于“情境感知”。能夠識(shí)別用戶身份、位置和行為的設(shè)備，才能創(chuàng)造自然、順暢且貼合需求的體驗(yàn)。

而這種層級(jí)交互絕非偶然形成。它的背后需要具備以下能力的感測(cè)IP支撐：

● 足夠節(jié)能，能夠持續(xù)運(yùn)行不間斷

● 足夠智能，能夠篩選信息、融合數(shù)據(jù)并推斷情境

● 足夠靈活，能夠與AI模型和無線連接系統(tǒng)高效協(xié)同

這正是Ceva的優(yōu)勢(shì)所在，也是其客戶的機(jī)遇所在。

邊緣體驗(yàn)始于感知

要實(shí)現(xiàn)智能化的結(jié)果，邊緣設(shè)備必須先具備環(huán)境感知能力。感測(cè)技術(shù)正是這段旅程的第一步。

現(xiàn)代智能邊緣設(shè)備不僅能處理數(shù)據(jù)、保持連接。它還具備理解能力。通過集成Ceva的感測(cè)與感知技術(shù)，設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)、情境化、規(guī)模化的理解。