如今，在嵌入式领域的几乎每一次对话中，总会谈到人工智能（AI）及其用途、可能性和能力。但这种对话往往会将AI归类为一种“应用”，而实际上，AI是一种底层的使能技术，它为应用赋能。让我们来聊聊为什么会这样。
对AI角色的误解，部分是因为它看起来处于中间层——介于其他使能技术与最终应用之间。大量的开发工作集中于算法和事件处理器的构建，让人误以为这些底层系统是为“应用”服务的。实际上，就像之前的物联网（IoT）技术一样，AI通常是多个使能技术层的组合，共同为上层应用提供支持。
实际上，作为一种使能技术，AI在本质上与低功耗网络、低延迟计算或分层安全算法并无太大不同。这些技术都在嵌入式系统中协同工作，使系统更快、更高效、更接近最优。而AI的独特之处在于，它可以在多个性能指标上发挥作用，因此未来它将与其他使能技术一起，在各行业的众多应用中持续发挥作用。
将AI置于应用使能栈中间层的这种复杂关系，源于该技术尚不成熟。它的边界与能力仍在探索中，相关工具仍在开发中，流程也往往处于实验阶段。很多时候，是否需要引入AI本身就是一个值得讨论的问题。实际上，很多AI实现过于复杂，而简单的机器学习（ML）选项往往更合适、更高效且成本更低。
工业级AI
工业应用中关于AI的“蓝天预测”早已是热门话题。大量研发聚焦于实现真正的预测性维护，这将彻底革新自动化与大规模安全管理。随着传感器技术的不断进步和大数据集的持续增长，AI算法正在不断提升，使得异常检测、磨损评估和计划优化逐步实现预测性和处方性维护，显著减少代价高昂的停机时间。
但AI的应用不止于维护。工业企业正在将AI用于制造自动化和质量控制，通过图像与视频分析、机器视觉结合传感器数据来检测并防止产品和生产线中的缺陷、异常和不一致。
在供应链方面，AI算法已用于分析历史数据、商品信息及市场趋势，以预测供需关系。不断优化的这些系统将实现更精准的预测、库存管理、物流优化及资源配置，从能源资源到零售终端，贯穿整个供应链。
消费级AI
在消费领域，我们看到AI工具正在改善用户界面和移动应用，并根据用户历史、兴趣偏好和行为追踪生成个性化推荐，涵盖消费品（CPG）、娱乐、医疗甚至隐私工具等多个领域。
在智能家居自动化方面，尽管目前还处于早期阶段，但更先进的AI系统将能自动化并优化各种日常功能，从灯光、娱乐系统控制，到HVAC（暖通空调）和家庭安防管理，所有功能都将基于用户行为模式的学习而实现智能调度。
在前文提到的医疗领域，尽管一直以来都在探索AI辅助诊断、治疗方案制定等高度个性化服务，但医疗行业的谨慎态度决定了这类应用的增长速度将慢于其他消费领域。未来的“智慧医院”中，AI驱动的算法将结合大规模医学统计数据、患者健康记录和最新研究成果，通过分析症状、可穿戴设备传感数据和检验结果，实现医生辅助诊断与治疗建议。
如果这听起来像是科幻预测，请系好安全带，因为AI技术的发展正朝着这个方向前进。但在此之前，设计社区需要首先纠正一个误区：AI并不是一个“应用”，而是一种赋能应用的技术。我们必须转变思维，将AI视为提升应用、解决实际问题的工具，而不是终点本身。
转变思维方式的好方法之一，就是寻找高质量的教育资源与培训课程，正确认识AI的本质与能力。工程师与开发者应掌握关于AI原理、最佳实践、算法、工具和技术的最新信息，而这类资源，Synaptics 等行业领导者通常免费开放。
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Synaptics 已推出多模态可扩展边缘AI平台，在同一平台上结合硬件与软件，加速AI应用构建。具备融合硬件与虚拟软件能力的公司，才值得信赖。Synaptics 提供开源框架、工具、模型与技术，致力于构建AI赋能的应用，并正与主流AI库和开发工具提供商建立合作，让AI应用的快速部署更加便捷。
一旦行业更清晰地理解AI与应用之间的本质区别，我们上面讨论的先进解决方案与能力将更快变为现实。