智慧邊緣的真正價值始於「感知」。感測是環境理解與智慧行為的橋樑，透過低功耗、多模態的即時感知，結合 AI 與連接能力，邊緣設備才能提供直覺、靈敏且具預測性的智慧體驗。

連接能力與運算效能或許能驅動邊緣設備，但若缺乏感測技術，這些設備將如同失明、失聰，與周遭世界徹底脫節。

感測是賦予邊緣感知的關鍵。這是理解環境中發生的事情、誰在互動，以及發生了什麼變化的基礎。在智慧邊緣生態系統中，感測技術是觸發器、輸入端，也是原始數據與智慧行為之間的橋樑。

圖一 : 感測技術是智慧邊緣生態系統中的觸發器、輸入端，也是原始數據與智慧行為之間的橋樑。

從輸入到體驗

邊緣感測技術的核心在於即時捕捉各種訊號—包括動作、音頻、語音、影像、位置、觸感、生命體徵—並即時解讀它們。這些輸入能驅動個人化、預測性的輸出功能：例如在通話時，消除街道喧鬧噪音、自動調暗客廳燈光，或是根據駕駛座人員調整車內音響。

這個現實世界的反饋迴路不僅僅依賴感測器。它需要整合感測平台，將信號處理、數據融合和人工智能模型結合起來，且這些功能均針對低功耗、持續運作進行了優化。

為了充分發揮感測技術的潛力，使其能夠橫跨多個行業並實現各種應用，必須將其與人工智能和連接能力緊密結合—形成邊緣智慧的三位一體。

圖二 : 邊緣感測技術的核心在於即時捕捉各種訊號。

源頭感測：局部智慧很重要

根據ABI Research分析，邊緣人工智能最重要的轉變之一就是向超低功耗、感測器級智慧化發展。與其將所有數據傳送到中央處理器—更糟的是傳到雲端—越來越多的設備直接在邊緣處理訊號。

這種做法降低了延遲、保護了隱私、節省了成本，也節約了能源。但這不僅僅要求感測系統可以被動的收集—還要求它必須能夠即時解讀數據。

超寬頻（UWB）技術能實現高精準的位置追蹤，例如，它能提供精確的空間感知—不僅知道設備就在附近，還能清楚掌握它在房間內的確切位置以及移動方式。結合持續運作的音訊分析、手勢辨識或基於視覺的情境感知，您可以打造出反應靈敏、適應性強，甚至具備預測功能的設備。

在邊緣實現多模態感知

Ceva 的 IP 產品組合正是為此刻打造—結合專用DSP、神經處理及感測軟體，不僅可以協助設備收集數據，更能理解數據並運用這些智慧技術採取行動。

至於感測技術與感知技術，包括：

‧ MotionEngine—透過慣性測量單元（IMU）實現精準運動追蹤與活動分類，測量可穿戴設備、耳機、XR設備、機器人及智慧遙控器的運動、方向與加速度。

‧ RealSpace—提供多通道空間音訊渲染技術，搭配精準的頭部追蹤功能，為耳機、輔助聽力設備及 XR 設備打造身臨其境的聆聽體驗。

‧ ClearVox—透過先進的人工智能環境噪音消除、語音隔離和關鍵詞識別技術，提升嘈雜環境中的語音通訊品質。

‧人工智能增強型 DSP—支援感測器邊緣推論，實現低功耗視覺與音訊處理。

這些組件共同使設備融合多種輸入模式—語音、動作、視覺、位置—並生成豐富的即時使用者情境。

技術發展：實際案例

‧智慧之家：智慧電視遙控器採用 MotionEngine 技術，精準追蹤使用者的手部動作來控制螢幕上的光標，實現直觀的內容導覽。

‧聽戴式 IoT 設備：無線耳機採用 RealSpace 技術實現音訊空間化，能檢測頭部動作，並根據使用者的運動與環境過濾背景噪音—全程無需喚醒主處理器。

‧機器人技術：消費者和工業機器人採用 DSP 來融合多種感測器的數據，並透過 MotionEngine 實現精準的方向與定位，這些都是為了讓機器人能更有效率地在環境中導航。

‧自動化技術：車內感測器和音訊 DSP 會根據駕駛員的聲音、位置和存在個人化調整座椅位置、音效設定和環境配置。

這些是 Ceva 感測 IP 如何塑造智慧邊緣的真實案例。

感測將成為下一個競爭層級

在一個連通性已成基本條件、人工智能逐漸商品化的世界裡，下一個競爭差異化的關鍵在於環境。能夠識別您的身份、位置及行為的設備，可提供直覺、靈敏且自然的體驗。

但這種程度的互動並非偶然發生。它需要感測的 IP 在於足夠節能，可以持續運行；智慧到足以篩選資訊、整合數據並推斷環境；足夠靈活，可與人工智能和無線系統無縫協作。

邊緣體驗始於感知

為了實現智慧化的成果，邊緣設備必須先感知其周圍環境。感測是這個過程的第一步。

智慧邊緣不僅僅是處理與連接，它更懂得理解。結合 Ceva 的感測與感知技術，它能即時、準確且大規模地理解。

（本文作者Chad Lucien為Ceva公司感測與音訊業務部副總裁暨總經理）