隨著「邊緣 AI」一詞或「在網路邊緣提供更多智慧」的討論盛行，大家常會忽略區域性即時處理不需仰賴雲端資源執行人工智慧 (AI) 模型的優點。讓真實世界中與我們每天互動的電子裝置根據 AI 模型進行決策，將可提升裝置的反應能力、安全性和整體效率。
當然，部分 AI 驅動的系統仍然需要雲端資源。運用人員與物件分類、異常偵測和人體姿勢評估等處理能力，我們可大幅強化許多低功率應用，特別是配備了一到兩個攝影機的裝置。但由於此處理層級的成本限制和所需功率，有時會難以在低功率應用中部署這些功能。
AM62A 處理器系列等新款的 Arm® Cortex® 視覺處理器可幫助設計人員，擴展視訊門鈴到智慧零售等應用的視覺與 AI 處理功能。
一起來深入探索這些應用，了解擴展視覺與 AI 功能能實現哪些期望。
使邊緣 AI 的嵌入式未來成為可能
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觀賞影片「使邊緣 AI 的嵌入式未來成為可能」，了解 TI 如何在邊緣 AI 應用中實現先進 AI 分析與即時回應。 |
視訊門鈴中的 AI 攝影機
在視訊門鈴與居家安全系統 (如圖 1 所示) 中，對竊盜或個人識別的回應若有任何延遲，即使只是一毫秒，都會在防止生命或資產損失的成效上造成極大差異。
圖 1：展示在視訊門鈴上使用人員與物件辨識
透過在本機分析即時視訊資料，視訊門鈴可更快速可靠地回應，減少誤報觸發且無需網路連線。但過去實現即時回應所需的 AI 處理層級，往往受到功率和尺寸限制。
AM62A 系列包含 AM62A3、AM62A7、AM62A3-Q1 和 AM62A7-Q1，專為在 2 至 3 W 下運作而設計，尺寸精巧可運用在小型視訊門鈴機殼中。視訊門鈴設計人員可運用 AM62A 處理器中每秒 1 至 2 兆次運算的 AI 處理能力，在設計中部署較高等級的人員與物件辨識。閱讀技術白皮書「使用具能源效率 AM62A 處理器的邊緣 AI 智慧攝影機」，進一步了解如何在視訊門鈴中部署 AI 處理能力。
智慧零售中的 AI 攝影機
智慧零售又稱為「買了就走零售」，是客戶選擇購買商品後，無需向收銀員進行支付即可離開商店的一種新購物經驗，全程皆採自動化處理。
視覺系統需仰賴物件偵測衍生 AI 模型和條碼掃描器，判別客戶放入購物籃中並在離開商店時購買的品項，以管理此類購物體驗 (如圖 2 所示)。
圖 2：AI 攝影機使用 AI 模型在小型零售商店中監控客戶活動
智慧零售應用可降低交易時的回應時間，並可透過在本機處理資料而強化資料安全性。特別是資料安全性，在本機執行 AI 模型不需與雲端資源的網路連線，由於資料不會在外部傳送，因此能降低未授權存取資料的可能性。
與視訊門鈴相似，功耗也是智慧零售 AI 攝影機的主要設計挑戰，尤其是還要考量高幀率的視訊分析需求。
AM62A 處理器具能源效率、高度整合的晶片系統，釋放智慧零售攝影機的本機 AI 處理潛能。這些處理器透過其整合式 AI 硬體加速器，實現物件分類、異常偵測、方向偵測及條碼辨識功能，即使在水果和蔬菜等非標準表面上也可執行。
結論
邊緣擁有更多智慧，代表能夠得到更即時的回應，以及更可靠的人機互動。雖然本文中我主要只談到兩種應用，但能從本機執行 AI 資料模型受益的電子裝置每天都在增加。功能強大且高度整合的視覺處理器讓此轉變成為可能，也讓世界更智慧化。
