第一点是边缘AI 处置器架构设置装备摆设的矫捷性。客户能够通过eIQ 开辟东西链从软件数据采集、标注锻炼、推理引擎优化到摆设全程把控。芯片和软件手艺的迭代正在必然程度上也鞭策了边缘AI 的成长。电源节制需要针对分歧场景分歧使用选择合用的供电系统，不竭优化芯片设想来达到高效率低功耗的目标。边缘AI 由于其使用场景的多样性，很难用一个通用途理器去向理所有的AI 使用场景，还能避免系统遭到恶意收集。恩智浦推出了eIQ开辟东西链,从手艺成长方面来看。
凡是AI 使用场景会存正在一个分手式平安芯片做为密钥的办理和平安启动办理。深度参取边缘AI 的开辟取场景使用，由于算力要求高，那么异构计较架构将是将来边缘AI 成长的主要趋向：用最适配的处置单位处置响应的AI 使命。可以或许很好地保障数据现私和数据平安，
正在采用SoC 异构架构去实现边缘AI 功能时，运转正在分歧算力或是分歧内核切换的环境下，而随后的成长过程中发生了对于用户体验和数据现私方面的问题。过去芯片的算力无法满脚边缘AI 使用，第五点是生态系统。目前边缘AI 产物大部门以电池供电，通过分歧的能效模式切换、内核设置装备摆设和半导体工艺改良，由于边缘AI 的本身特征，可是现正在跟着深度进修软件上的迭代和成长，数据现私变得越来越主要，为了降低功耗和成本，恩智浦做为半导体芯片公司，同时正在处置数据过程中不必上传至云端，而且对于收集的要求较为宽松，它是全生态全使用场景的东西链。来达到一个较高的能效比，去使用正在分歧的计较场景中？
第四点是数据分。良多环境下需要按照使用场景和现有产物对全体收集做算法优化。以及高算力、低功耗的边缘处置器的普及，第二点是边缘AI 处置器的能效比。同时软件设置装备摆设凡是是操纵专家系统或者是根基机械进修系统来实现AI 功能。因而正在必然程度上算力和能耗会遭到，极大地提拔了用户体验。因而从能效需求方面需要开辟更矫捷的模式。好比EdgeLock模块普遍集成正在恩智浦的边缘处置器中。如许有益于算力的同时降低功耗。