在智能邊緣生態系統中，感測既是觸發器、輸入源，也是促使原始數據轉化為智能決策的關鍵紐帶。

雖然邊緣設備的運行依賴于連接和計算能力，但沒有感測，設備就仿佛眼盲、耳聾，無法與周圍世界建立聯系。

感測技術為邊緣賦予了認知能力。它構建了環境理解的基礎——理解環境中正在發生什么，誰在互動，以及發生了哪些變化。在智能邊緣生態系統中，感測既是觸發器、輸入源，也是促使原始數據轉化為智能決策的關鍵紐帶。

從輸入到體驗

從本質上講，邊緣感測就是實時捕捉并解析各種信號，包括動作、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性化且具前瞻性的響應，比如在通話時屏蔽嘈雜街道背景音、自動調暗家中燈光，或根據駕駛者身份調整車載音響設置。

這樣的現實反饋循環不僅僅依賴傳感器。它需要集成感測平臺，融合信號處理、數據整合與AI模型，并且經過優化以確保低功耗、常駐運行。

為了讓感測在各行業應用中釋放出全部潛力，必須將其與人工智能和連接技術深度融合，共同構建邊緣智能的三大核心力量。

源頭感測：為何本地智能至關重要

根據ABI Research的數據，邊緣AI領域最關鍵的轉變之一，是推動超低功耗、傳感器層級智能的普及。設備不再將所有數據發送至中央處理器，更不需要發送到云端，而是越來越多地在邊緣端直接處理信號。

這種方式減少了延遲、保護了隱私、降低了成本，并節省了能耗。但這也意味著感測系統需要從“被動數據采集器”進化為“實時數據解析器”。

例如，超寬帶（UWB）技術可實現高精度定位，不僅能識別設備是否在附近，還能了解其在房間中的具體位置和移動軌跡。將這種技術與持續運行的聲音分析、手勢識別或基于視覺的情境感知相結合，就可以打造出具備響應性、適應性甚至能預測用戶行為的設備。

Ceva：賦能邊緣多模態感知

Ceva的知識產權（IP）產品組合正是為這一時刻而打造——通過集成專用數字信號處理器（DSP）、神經處理技術和感測軟件，幫助設備實現從“采集數據”向“理解并行動”的飛躍。

我們的感測與感知技術包括：

● MotionEngine?：利用慣性測量單元（IMU）實現精準的運動追蹤和行為識別，適用于可穿戴設備、耳機、XR設備、機器人和智能遙控器。

● RealSpace?：結合多通道空間音頻渲染和精準頭部追蹤，為耳機、助聽設備及XR設備營造逼真沉浸的聆聽體驗。

● ClearVox?：采用先進的AI技術，實現噪聲環境下的語音清晰傳輸，具備環境降噪、語音分離和關鍵詞檢測等能力。

● AI增強型數字信號處理器（DSP）：實現低功耗的視覺與音頻處理，并支持傳感器端的推理計算。

上述組件協同作用，使設備能夠融合多種輸入模態（語音、運動、視覺、定位），從而構建出豐富的實時用戶環境感知能力。

現實呈現：實際用例展示

● 智能家居：智能電視遙控器利用MotionEngine精準識別用戶手勢，操控屏幕光標，實現自然直觀的內容瀏覽體驗。

● 物聯網耳機設備：無線耳機通過RealSpace技術實現空間音效渲染，識別頭部動作，并依據用戶所處環境智能抑制背景噪聲，無需喚醒主處理器。

● 機器人：消費級機器人和工業級機器人借助DSP融合多源傳感數據，并通過MotionEngine獲取精確的方向與朝向信息，從而更高效地在環境中導航。

● 汽車：車載傳感器與音頻DSP可依據駕駛員的語音、位置及在座情況個性化調整座椅、音響和車內環境設置。

上述實例展示了Ceva感測技術在智能邊緣設備中的實際應用成果。

感測是下一層競爭優勢

在一個連接已成標配、人工智能逐漸普及的今天，下一層競爭差異化的核心在于“情境感知”。能夠識別用戶身份、位置和行為的設備，才能創造自然、順暢且貼合需求的體驗。

而這種層級交互絕非偶然形成。它的背后需要具備以下能力的感測IP支撐：

● 足夠節能，能夠持續運行不間斷

● 足夠智能，能夠篩選信息、融合數據并推斷情境

● 足夠靈活，能夠與AI模型和無線連接系統高效協同

這正是Ceva的優勢所在，也是其客戶的機遇所在。

邊緣體驗始于感知

要實現智能化的結果，邊緣設備必須先具備環境感知能力。感測技術正是這段旅程的第一步。

現代智能邊緣設備不僅能處理數據、保持連接。它還具備理解能力。通過集成Ceva的感測與感知技術，設備能夠實現實時、情境化、規模化的理解。