在当今快节奏的互联世界中，速度至关重要，尤其是在智能方面。无论您是在与虚拟助手交谈、依靠智能手表获取健康警报，还是监控工业传感器以进行预防性维护，数据处理所需的时间（即延迟）都会决定性能是流畅还是令人沮丧的延迟。
什么是延迟？
延迟是指系统中输入与相应响应之间的时间延迟。
每一次数字交互都有延迟。关键问题是延迟多少？
低延迟可以让设备感觉无缝、直观，几乎可以预测。而高延迟则会使最智能的系统变成迟缓的瓶颈，导致沟通不畅、错过警报或运行效率低下。例如
- 当你说 "开灯 "时，智能音箱必须捕捉你的声音，将音频发送到云端，等待服务器解读，然后再将命令发回。即使是 300 毫秒（0.3 秒）的延迟，也会让人感觉反应迟钝。
- 相比之下，如果在设备上进行处理（使用边缘人工智能），命令会立即执行，无需等待，没有延迟，也不依赖互联网。
另一个例子是健康监测可穿戴设备：
- 在高延迟（基于云的处理）情况下，您的设备可能需要几秒钟才能检测到异常心律或血氧水平。
- 利用低延迟边缘人工智能，警报可在本地即时处理，从而及时洞察健康状况，甚至挽救生命。
为什么延迟对边缘人工智能很重要
对于人工智能应用而言，实时决策至关重要。延迟不仅会影响用户体验，还会影响安全性、效率和可靠性。价值不仅在于做出决策，更在于在需要的时候做出决策。边缘设备通常在动态环境中运行，环境条件可能瞬息万变，任何处理延迟都会影响系统的响应效率。
这意味着延迟会直接影响性能，影响从用户满意度到运营成果的方方面面。实际上，减少延迟有助于人工智能模型更准确地解释数据，适应实时输入，并在云连接有限或不可用的情况下提供一致的结果。
以下是几种不同情况下的延迟表现：
| 场景 | 高延迟（云人工智能） | 低延迟（边缘人工智能） |
| 语音助手 | 语音指令后有明显延迟 | 即时响应，自然对话 |
| 智能摄像机 | 物体检测速度较慢 | 实时跟踪和识别 |
| 可穿戴设备 | 健身或健康反馈延迟 | 即时分析和警报 |
| 工业物联网传感器 | 系统响应速度较慢 | 即时异常检测，确保安全 |
| 自主系统 | 延迟反应风险 | 实时态势感知 |
电力挑战：性能与能源
在设备上运行人工智能可提供实时响应能力，但同时也暴露出一个重要的限制因素：计算会消耗能源，而边缘设备的运行能耗预算已经非常有限。可穿戴设备、传感器和始终在线的终端设备依赖于微小的电池或能量收集系统，在这种情况下，即使耗电量稍有增加，也会缩短电池寿命或中断连续运行。
云人工智能又给问题增加了一层。将原始数据发送到云端进行处理需要持续的无线通信，其耗电量往往远高于本地计算。因此，即使云处理了 "繁重的工作"，重复传输数据的能源成本也会比在设备上执行推理更快地耗尽电池。对于许多实时或始终在线的应用来说，往返通信既不节能，也难以为继。
传统处理器在设计时并没有考虑到这一点。虽然它们可以执行人工智能工作负载，但效率很低，会产生过多热量，需要更大的电池，或迫使开发人员降低模型复杂度以节省电能。
这就是高能效半导体设计的关键所在。有了超低功耗半导体，设备就能在本地运行有意义的人工智能模型，减少甚至消除不断向云端输出数据的需要。结果就是
- 减少无线电传输，降低功耗
- 电池寿命更长，即使在连续感应的情况下也是如此
- 更小巧、更时尚的设备，无需超大电池
- 性能更可靠，不受网络可用性的影响
换句话说，边缘人工智能不仅速度更快，而且从根本上提高了能效，而正确的半导体技术正是大规模提高能效的关键。
Ambiq 如何在边缘实现超低延迟
Ambiq 的超低功耗半导体解决方案正在重新定义边缘人工智能。Ambiq 的超低功耗Apollo 片上系统 (SoC)基于其专利的亚阈值功耗优化技术 (SPOT®) 平台构建，可提供高性能人工智能推理，而功耗仅为传统处理器的一小部分。
这意味着什么？
- 即使在离线状态下也能即时响应的语音助手
- 可实时分析生物特征而不耗尽电池的可穿戴设备
- 智能传感器可在变化发生时立即检测并做出反应
Ambiq 的平台和技术使设备制造商能够实现实时响应，并拥有数周或数月的电池寿命，为消费、医疗保健、智能家居、汽车和工业市场带来了新的可能性。
延迟与效率：人工智能的未来
随着世界向设备上的智能转变，延迟成为衡量性能的决定性标准。由 Ambiq 超低功耗半导体解决方案支持的边缘人工智能可确保更快、更本地、更高效地实现智能。
无论是检测心脏异常的手表、识别运动的监控摄像头，还是实时理解你的语音助手，人工智能的未来都是直接的，而且是在边缘运行。
欲了解更多信息，请阅读Ambiq 最新发布的白皮书：直接在边缘实现实验室级生物信号分析，为下一代可穿戴预防和医疗应用提供实时指标。
