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作为一项系统性较强的数字技术，人工智能应用的实现离不开技术研发、软硬件开发、算法模型训练、具体场景应用等一系列环节，从而催生了一系列产业，有着完备的产业链条，其产品和服务涵盖了从上游研发到下游应用的各环节。另一方面，人工智能可以通过赋能，促进不同产业的融合发展。
今天我们就来谈谈其中一家知名的莱迪思半导体公司，不久前曾推出莱迪思sensAI解决方案集合简化AL/ML模型在智能网络边缘设备的部署，该方案支持使用TensorFlow Lite和莱迪思Propel进行基于嵌入式处理器的设计；包括全新的莱迪思sensAI Studio工具CONTROL ENGINEERING China版权所有，轻松实现ML模型训练。
莱迪思产品营销经理Hussein Osman先生就莱迪思在人工智能方面的一些革新发表了精辟的观点。要实现人工智能的终极突破控制工程网版权所有，边缘计算尤为重要，网络边缘AI是一种重要的创新。在终端节点进行处理能够缓解网络带宽压力，并为用户提供数据安全和隐私保障。莱迪思始终致力于简化网络边缘AI的部署。"我们在sensAI 4.0中推出了sensAI Studio，这是一个端到端的机器学习模型训练、测试以及部署平台。该工具可以帮助设计人员应对模型选择、训练和编译到莱迪思低功耗FPGA过程中的诸多挑战，助力各类消费电子、工业和汽车应用。这是从设备层而言。"
所有的人工智能最终还是要建立在以人为本的基础上面，让操作更加便捷，真正解放劳动力。因此，Hussein Osman先生认为，"部署为用户提供优质服务的AI应用十分重要。我们的器件实现的一些常见应用就是人机交互。就是让设备的使用尽可能简单和直观，包括使用语音和手势进行控制。当然，不可否认的是CONTROL ENGINEERING China版权所有，机器深度学习会产生更多未知领域的开发和创新。通过训练机器学习模型来完成任务的这种模式正改变着数据处理的方式。正因如此，我们看到人工智能出现在各类设备上，它们需要的性能和功耗各不相同。莱迪思的Nexus FPGA平台在性能和功耗这两个方面都取得了突破性的进展。我们提供用于检测和分类的计算机视觉解决方案，在毫瓦级功耗范围内提供高达60 FPS的处理能力。这归功于FPGA的并行能力、芯片制造工艺和器件周边处理单元的分布。"
为此，网络边缘设备上需要实现机器学习应用。无论是手机、笔记本电脑还是智能相机，用户都希望他们的网络边缘设备电池寿命更长。由于减少了云端的处理量，莱迪思客户开发的边缘设备能够运行更长时间。他们因此能够满足用户的需求，并让设计师设计出更有创意的产品。
人工智能也带动了物联网、智能城市等产业的升级，莱迪思专注于广泛的终端应用和行业。物联网和智能家居设备是最快采用人工智能应用的领域之一，也是莱迪思关注的重点领域之一。工业和机器人等其他行业也在加速发展。莱迪思将继续在其sensAI解决方案集合上进行创新，通过采用最新的网络拓扑结构和推出拥有优化资源的器件来为这些应用提供服务，提高产品性能。
此外，不管产业如何演变，终端用户始终是构建成功产品的关键。莱迪思一直与OEM厂商密切合作，旨在推出广受欢迎的优秀应用，这些应用将直接服务于最终用户并快速起量，同时为他们提供低功耗、安全和隐私保护等产品优势。
最后，Hussein Osman先生表示，在莱迪思，我们始终密切关注市场动向并对其进行评估，从而改进当前产品、添加更多功能、发布满足市场需求的新的相关解决方案。我们十分关注器件功耗www.cechina.cn，并持续发布更可靠、功耗更低、尺寸更小的解决方案控制工程网版权所有，这种策略与行业发生的变化是相互协调的。莱迪思即将推出更多重磅产品更新，满足不断变化的市场需求。
让我们一起期待一下，准备聆听莱迪思下一场为大家伙准备的人工智能的"多重福利"！
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