近日，一場聚焦人工智能前沿趨勢的技術研討會在上海舉行。本次活動由半導體解決方案供應商Ceva主辦，吸引了來自芯片設計企業、行業領軍者及生態合作伙伴的數百位技術專家參與。與會者圍繞端側人工智能發展、邊緣計算創新及產業生態構建等議題展開深度探討，共同描繪智能技術驅動產業變革的未來圖景。
在主題演講環節，Ceva首席戰略官Iri Trashanski以《賦能未來：互聯智能時代》為題，系統闡述了人工智能技術演進路徑。他指出，隨著具身智能、物理智能與互聯智能的深度融合，AI技術正從云端向邊緣設備加速遷移。這種轉變不僅體現在技術架構層面，更深刻影響著產業生態的重構——未來十年，超過萬億級規模的智能設備市場將催生新的商業范式。
支撐這一判斷的核心案例是Ceva研發的多語言實時翻譯模型。該技術突破性實現了本地化處理，無需依賴云端服務器即可完成復雜語言轉換，響應延遲控制在5-20毫秒區間。這種技術躍遷在三年前尚屬不可想象，如今已成為智能設備普及的典型范例，印證了邊緣AI在成本、安全性、能效等方面的顯著優勢。
數據揭示了更宏大的產業圖景：到2030年，全球AI市場規模預計突破1.8萬億美元，屆時將有400億臺互聯智能設備構成萬物互聯網絡。在這場變革中，生成式AI將成為核心驅動力，推動設備從被動響應轉向自主決策。Iri Trashanski特別強調，未來主流AI模型將呈現"輕量化"特征，百萬級參數的精巧模型足以滿足多數應用場景需求。
技術演進方向正指向物理智能的新維度。區別于傳統數字內容生成，物理AI將實現生成式與代理式智能在實體設備中的融合應用。英偉達CEO黃仁勛此前曾預言，該領域可能催生全球最大規模的產業生態。據預測，到2030年物理AI市場規模將達1700億美元，涉及數萬億次實時決策。
實現物理智能全面落地需要三大技術支柱協同：首先是全場景連接能力，覆蓋5G、Wi-Fi、藍牙等多元協議，支撐從智能家居到智慧城市的設備互聯；其次是多模態感知系統，通過視覺、音頻、運動傳感等模塊構建環境認知能力，例如自動駕駛汽車單日產生1TB傳感器數據；最后是高效邊緣推理架構，從微瓦級MCU到百瓦級NPU形成完整算力矩陣，確保本地化處理的實時性與經濟性。
針對開發者的實際需求，Ceva推出了"AI Fabric"技術框架，將連接、感知、推理三大能力深度整合。這種軟硬協同的解決方案顯著降低了物理AI的開發門檻，目前已應用于智能汽車、醫療監測、工業機器人等多個領域。據統計，Ceva技術累計賦能設備超過200億臺，年新增出貨量達20億臺，覆蓋消費電子、汽車電子、工業物聯網等關鍵行業。
這種產業影響力源于持續的技術創新與生態共建。Iri Trashanski透露，公司通過與全球半導體廠商及終端設備商的深度合作，構建了覆蓋芯片設計、算法優化、系統集成的完整能力鏈。在智能邊緣設備普及浪潮中，這種技術領導力與產業交付能力正在轉化為顯著的市場競爭優勢。
