来源：ADI 作者：ADI

赵传禹，ADI中国区销售副总裁

     新数字时代，随着人工智能、机器学习等技术在全球范围内迅速实现大规模的普及与应用，人与机器的交互方式发生了根本性的变化，这从根本上重塑了我们生活的世界，深刻影响着我们的家庭、工作和娱乐。同时，这些变革还将彻底改变医疗健康、通信、金融、制造等行业，为交通运输、医疗服务等领域带来显著变化。
    据预测，到2027年，全球数据总量将超过180ZB1。数据在全球范围内的无限扩展为人类开辟了广阔的前景。数据量的急剧增长也引发了人们对数据传输、访问和存储方式的关注，并使人们日渐认识到智能边缘的重要性。 
    智能边缘旨在利用技术随时随地为制定决策提供数据和洞察。作为智能边缘领域的创新者，多年来，Analog Devices, Inc. (ADI)将智能融入技术创新与实践中，持续巩固强大的模拟技术基础，同时加大在数字技术、软件和人工智能领域的投入，不断拓展创新边界，并产生重大影响。

    近年来，人工智能以前所未有的速度渗透到商业和社会领域，成为推动半导体行业复苏与转型的关键因素之一。ADI相信，在开发跨行业与跨技术的解决方案过程中，人工智能将发挥重要作用。 
    如今，95%的人工智能工作负载集中在数据中心，但预计到2028年，50%的人工智能工作将转移至网络边缘2。这一转变意味着，凭借着数百亿的互联节点和设备，人工智能有望大幅提升智能边缘的智能化水平，通过对物理与数字世界交汇处产生的数据进行安全感知、转换和分析，并据此执行相应的操作，助力硬件系统更高效且更具针对性地运行。
    将人工智能迁移至边缘端可带来诸多益处。首先，如大家所了解，在自动驾驶汽车、远程手术和机器人系统等应用中，每一毫秒都至关重要，而通过在本地处理数据，可实现实时决策。其次，基于边缘的人工智能系统将比许多目前运行中的集中式人工智能应用更节能。第三，通过在本地处理数据，边缘人工智能可以缓解带宽压力，提升响应速度和可靠性，并确保关键功能在网络连接出现问题时仍能正常运行。最后，目前的边缘应用大多使用预训练模型，但未来设备上实时训练和微调将变得更加普遍，这意味着边缘设备可以随着时间的推移根据本地数据变化进行学习和调整，从而在无需依赖云端重新训练的情况下提升性能和个性化。
    作为智能边缘领域的创新者，ADI正致力于推动从传感器到云端的人工智能变革。我们的大部分工作围绕产品组合创新展开，以便能够充分挖掘人工智能的巨大潜力。例如，多模态 AI 将通过整合多种互补传感器输入，提供更深入的洞察，帮助系统实现更优且更具针对性的操作。这将推动传感器的大量广泛应用，为ADI广泛的信号链和电源产品组合带来显著的增长动力。通过在产品中、产品周边及运营过程中更多地运用人工智能，ADI旨在更全面地满足客户需求，巩固我们在行业内的领先地位，推进人工智能为人类和我们生活的世界带来更大的福祉。 

续利用模拟、数字和软件技术提供变革性解决方案
    数十年来，ADI一直在为产品注入算法和软件智能，近年来更是加大了投资的范围与速度。例如，ADI近期推出的全新CodeFusion Studio 软件开发平台，为嵌入式软件开发提供了一个资源丰富且直观的编程环境，加速助力ADI的模拟混合信号和数字产品线发展。
    凭借不断增强的数字、软件和算法能力，并结合先进的模拟产品组合，ADI能够帮助客户应对在数字化工厂、移动出行和数字医疗等领域中的最严峻挑战。
    例如，在工业领域，ADI的智能运动和定位解决方案已被多家大型客户应用到其机器人系统中，这使得ADI技术在每台机器人中的含量提升了3倍。在汽车领域，ADI的GMSL和A2B连接技术以及功能安全汽车产品线的业务均在2024财年再创新高。值得一提的是，ADI还推出了E2B解决方案，进一步丰富了我们的连接解决方案产品组合，为实现软件定义汽车的愿景提供了有力支持。在医疗健康领域，尤其是在快速增长的连续血糖监测(CGM)市场，ADI独特的数字化模拟前端解决方案显著提升了监测设备的精度和能效，电池续航时间能够从几天延长至数周，从而为患者带来更好的使用体验。