网络边缘的人工智能是影响未来科技产业走向的基石。如果说人工智能是变革的引擎，那么半导体就是驱动机器学习、神经网络、5G连接以及区块链、数字孪生和元宇宙的出现所定义的新时代的石油。
尽管最近由于供应链和宏观经济因素对芯片行业造成了破坏，但人工智能和物联网的融合，正准备将世界从以云为中心的智能转变为更分布式的智能架构。
预计到2025年，物联网设备产生的数据量将达到惊人的73.1兆字节数据。因此，从2017年到2025年，端点数据将以85%的复合年增长率增长，驱动智能从云到端点，在微型机器中运行AI/ML工作负载。
最具颠覆性的一些应用包括“语音作为用户界面”的开发，以改善人机通信，以及环境感知、预测分析和维护。主要增长领域包括可穿戴设备、智能家居、智能城市和智能工业自动化。
在终端嵌入智能的好处有哪些?许多工业物联网应用在受内存容量、有限的计算和电池功率以及次优连接限制的环境中运行。此外，这些应用通常需要实时响应，这可能对任务和系统至关重要。期望这样的设备和应用在以云为中心的智能架构中运行是行不通的。
这就是在终端嵌入智能的力量，正在从标准的工业物联网实现演变为我们所说的工业应用的AIoT。
在收集源转换数据可以最大限度地减少延迟，并为时间关键型应用实现优化处理。由于数据不通过网络进行处理和传输，与数据传输和流动相关的安全问题大大降低。
另一个优点是，数据处理可以与端点的信任根连接，使实现不受攻击的影响。由于数据处理是在源处或非常接近源处进行的，我们可以充分利用数据引力，并减少与打开无线电或通过网络移动数据相关的功耗。
我们对客户的承诺是以最广泛的MCU和MPU在端点计算技术方面领先于行业。这已经使设计师能够利用我们丰富的物联网生态系统和AI/ML构建�？�，通过利用技术生态系统，以瑞萨可信赖的合作伙伴提供的300多个商业级软件构建�？槲厣�。
我们不断增长的AIoT投资组合也解释了我们最近收购的RealityAI，这是一个使用瑞萨处理器在工业物联网应用中支持边缘和端点AI的新平台。
现实AI自动搜索广泛的信号处理转换，并生成定制的机器学习模型，同时在其方法中保留可跟踪性，并提供有价值的硬件设计分析。该模型运行在瑞萨提供的几乎每一个MCU和MPU核心上，并不断添加新的。
这为设计人员提供了一个非常强大的工具，可以帮助他们解决最困难的问题，因为模型开发专门针对非视觉感知用例，并基于高级信号处理数学和边缘部署。
这使得高级分析能够支持完整的硬件设计和完整的框架，包括数据收集、仪器、固件和ML工作流。其他解决方案只是简单地生成算法和模型，通常只占典型项目成本的5%，而忽略了其他95%的开发费用。
我们对AIoT设计的全面方法允许开发人员减少计划外的设备停机时间，提高生产效率，并执行复杂的质量保证任务，这些任务在当前测试环境中是昂贵的或难以复制的。
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