AI正逐步深入生活的各層面，許多裝置都漸漸需求更高的運算效能。事實上，智慧生活相關的裝置，越來越多普遍都必須依賴AI演算法。這些應用場景對低功耗和安全性都有很高的要求，這就展現出了邊緣運算的重要性。邊緣運算裝置有許多是採用電池供電，因此對於系統的功耗有很高的要求，用來延長系統的工作時間。此外，這些裝置往往需要處理個人隱私數據，比如臉部特徵、聲音特徵等，因此必須對隱私數據進行充分的保護，讓核心運算在邊緣端可以更安全的實現。

恩智浦半導體大中華區邊緣運算事業部產品行銷經理弋方

恩智浦半導體大中華區邊緣運算事業部產品行銷經理弋方指出，目前邊緣運算最大的挑戰是在於軟體與硬體的協同開發。邊緣運算需要充分利用嵌入式設備來完成，因此需要對軟體演算法進行充分的優化，更高效的利用硬體的特殊結構，如DSP、GPU、與神經網路加速器等。

而此時，客戶將會需要整套完整的解決方案，包含軟體開發環境、高效的推理引擎、用來快速地將演算法移植到嵌入式平台，以實現邊緣運算。

面對這樣的需求，NXP從硬體和軟體兩個方面來提高智慧終端應用裝置的效能。NXP推出了eIQ這一種開發工具，包含了常用的推理引擎，可以讓客戶應用在設計的快速部署上。在人臉辨識應用中，NXP推出基於MCU和MPU的不同方案，可覆蓋多種不同的應用場景。

例如i.MX RT106L和i.MX RT106F，這是兩款專門針對特定解決方案設計的EdgeReady裝置，搭載高階的Arm Cortex-M7核心，運作時脈可達600MHz，分別適用於在各種物聯網（IoT）和智慧型工業設計中，執行進階的本地化語音指令動作和即時臉部辨識回應。

i.MX RT106L分頻處理器能讓開發人員以輕鬆、低成本的方式，將遠場本地化的指令語音控制功能加入到各種IoT、智慧型零售業和智慧型工業裝置之中。i.MX RT106L處理器採用NXP用於自動語音辨識的統包式解決方案組合，內含類比前端DSP、媒體播放器和串流器，以及用於本地化指令和喚醒詞的自動語音辨識引擎。這款處理器整合於適用本地化語音控制的SLN-LOCAL-IOT解決方案，這套方案是全整合式的軟硬體解決方案，能讓OEM快速開發具備低延遲私人語音控制功能的產品。

隨著5G興起與AI的擴大應用，弋方也認為，5G帶來更大的頻寬、更低的延遲，同時也帶來更多的應用場景，如AR/VR、工業乙太網、智慧交通等，而AI的擴大應用，對邊緣運算的安全性和時效性也提出了更高的要求。這些需求的產生，未來NXP也將會持續開發新一代的產品線，來應對市場所需。