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嵌入式人工智能與視覺技術(shù)正站在從概念驗證走向大規(guī)模應用的關(guān)鍵拐點上，2025年嵌入式視覺峰會給大家?guī)�來很多的啟發(fā)。

當前兩大關(guān)鍵趨勢：

◎ 其一是嵌入式視覺系統(tǒng)與人工智能從實驗室原型快速走向大規(guī)模商用部署，體現(xiàn)出技術(shù)的成熟度和現(xiàn)實落地的緊迫性；◎ 其二是多模態(tài)智能的崛起，尤其是視覺語言模型（VLM）和AI代理技術(shù)的實用化，正極大擴展嵌入式AI系統(tǒng)的理解與推理能力。

Part 1

趨勢一：規(guī)模化部署

從原型走向產(chǎn)業(yè)落地

過去十年中，嵌入式視覺技術(shù)從算法創(chuàng)新逐步邁向系統(tǒng)集成，但2025年標志著一個明確的轉(zhuǎn)折點：從“可行”走向“可用”、從試點走向全面商業(yè)化。

嵌入式計算機視覺如今已大規(guī)模地支持全球2億Prime Video用戶的內(nèi)容優(yōu)化與推薦系統(tǒng)，說明AI視覺不僅可以在邊緣設備上運行，還能服務數(shù)億級用戶。

在視覺AI技術(shù)不斷成熟與普及的趨勢下，多個細分行業(yè)正以端到端的方式構(gòu)建穩(wěn)定且可擴展的AI視覺產(chǎn)品。

◎ 例如，在農(nóng)業(yè)與工業(yè)自動化領域，Blue River Technology 展示了如何從農(nóng)田中的AI原型系統(tǒng)出發(fā)，逐步打造出能適應各種天氣和作物狀態(tài)變化的穩(wěn)健視覺模型；◎ 在安防與監(jiān)控場景中，Deep Sentinel 通過邊緣部署賦予攝像頭即時判斷與響應威脅的能力，實現(xiàn)了從感知到行動的完整閉環(huán)；◎ 而在汽車零售與體驗方面，SKAIVISION 利用嵌入式視覺技術(shù)優(yōu)化經(jīng)銷商的客戶接待與庫存管理流程，顯著提升了實體運營效率。

這些案例體現(xiàn)了視覺AI正從單一功能向系統(tǒng)化、場景化解決方案演進。

這些案例共同傳遞一個信號：嵌入式視覺系統(tǒng)的成功，不再只是算法本身的突破，而是從“端到端系統(tǒng)能力”、“邊緣部署優(yōu)化”以及“行業(yè)場景適配性”的系統(tǒng)工程勝利。

視覺AI的規(guī)�；�落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)。在峰會的小組討論中，行業(yè)專家指出了三大核心難題：

◎ 一是系統(tǒng)異構(gòu)性與硬件限制，面對FPGA、VPU到SoC等多樣化設備，必須對推理模型進行高度優(yōu)化，以避免性能瓶頸；◎ 二是魯棒性測試與泛化能力，在復雜多變的光照、天氣和背景條件下，模型需保持高穩(wěn)定性，防止出現(xiàn)識別“脫靶”現(xiàn)象；◎ 三是從PoC（概念驗證）走向真正的產(chǎn)品生命周期管理，如何構(gòu)建可持續(xù)迭代與維護的系統(tǒng)，將原型轉(zhuǎn)化為可工程化、可服務化的成熟方案，成為嵌入式AI落地的關(guān)鍵。這也意味著，工程師不僅要關(guān)注模型性能，還需掌握低功耗部署、軟硬件協(xié)同優(yōu)化能力，并具備與業(yè)務端緊密協(xié)作的產(chǎn)品化思維。

Part 2

趨勢二：多模態(tài)智能

為嵌入式系統(tǒng)

插上理解與推理的“腦”

如果說規(guī)�；�是嵌入式AI邁向現(xiàn)實的“基礎設施”，那么多模態(tài)智能則是未來系統(tǒng)智能化“進化”的核心引擎。

“視覺語言模型”（VLM）正在成為連接視覺輸入與語言輸出的橋梁。在邊緣設備上，VLM能讓系統(tǒng)不僅識別圖像，還能理解并自然語言輸出解釋，推動嵌入式視覺系統(tǒng)從“看得懂”邁向“說得出”。

視覺-語言模型（VLM）的興起，正推動嵌入式系統(tǒng)發(fā)生三方面的深刻變革：

◎ 首先，語義理解能力顯著增強，傳統(tǒng)系統(tǒng)多停留在圖像分類、目標檢測等基礎感知任務，而VLM能夠在識別場景的基礎上生成文字描述，實現(xiàn)更高層次的語義建模。◎ 其次，系統(tǒng)開始邁向真正的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，在智能制造、智能倉儲等場景中，VLM支持對視頻流、語音指令和環(huán)境數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理，構(gòu)建起“統(tǒng)一模型+多輸入”的新型系統(tǒng)架構(gòu)。◎ 最后，人機交互變得更加自然，嵌入式設備不再只是冷冰冰的傳感器終端，而是進化為“聽得懂、看得見、說得出”的智能體，在安防、零售乃至智能座艙等領域展現(xiàn)出廣闊應用前景。

在“視覺LLM與多智能體協(xié)作系統(tǒng)”中展示了自動化質(zhì)檢和智能倉儲中的應用場景，系統(tǒng)通過視覺LLM與多個代理協(xié)同完成任務，大大提升自主性與適應性。

進一步引入“AI代理”概念，即每個嵌入式設備不再只是一個感知節(jié)點，而是具備一定自主任務規(guī)劃與協(xié)作能力的智能個體，這正引導嵌入式AI進入“自組織系統(tǒng)”時代。

要真正推動多模態(tài)智能在邊緣設備上落地，仍面臨多重挑戰(zhàn)。

◎ 首先，在資源受限的環(huán)境下，如何讓龐大的視覺-語言模型（VLM）在算力有限的邊緣設備上高效運行？答案在于模型的小型化技術(shù)，如模型蒸餾、低比特量化（int8/4bit）以及Transformer結(jié)構(gòu)的裁剪與優(yōu)化等前沿手段正成為關(guān)鍵突破口。◎ 其次，數(shù)據(jù)與訓練體系的建設同樣不可忽視，企業(yè)級多模態(tài)AI系統(tǒng)的開發(fā)需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標注、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的精準對齊以及高效的數(shù)據(jù)管線管理，這對工程能力提出了更高要求。◎ 最后，安全性和可信度問題也不容忽視，多模態(tài)系統(tǒng)容易因模態(tài)間干擾或語義不一致而產(chǎn)生“幻覺”輸出，因此提升模型輸出的可控性與可解釋性，是實現(xiàn)其在邊緣場景中穩(wěn)定應用的重要前提。

小結(jié)

邁向未來的嵌入式視覺智能，成長為推動農(nóng)業(yè)、制造、安防、零售、流媒體等多個行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心力量。

今天，我們正站在一個新時代的起點上——在規(guī)�；�部署的推動下，嵌入式視覺正加速滲透到各類終端設備中，賦予系統(tǒng)更廣泛的“視覺”能力；而在多模態(tài)智能的加持下，視覺系統(tǒng)也不再只是被動地“看”，而是能夠理解、交互甚至決策，真正邁向“智慧化”。

未來十五年，隨著硬件不斷小型化、算法持續(xù)輕量化以及模型協(xié)同化的深入發(fā)展，我們將見證越來越多“無處不AI”的智能場景，構(gòu)建起從邊緣到云端、從機器到人、貫穿感知到行動的一體化智能系統(tǒng)�？梢哉f，嵌入式視覺的未來已經(jīng)到來，而最精彩的技術(shù)演進與應用創(chuàng)新，才剛剛拉開序幕！

       原文標題 : 嵌入式視覺：規(guī)�；�部署與多模態(tài)技術(shù)進步正驅(qū)動產(chǎn)業(yè)變革