在當今這個節奏快速、互聯的世界裡，速度非常重要，尤其是在智慧方面。無論你是在與虛擬助理對話、依賴智慧手錶提供健康警示，或是監控工業感測器進行預防性維護，資料處理所需的時間（稱為延遲）都可能決定效能是流暢還是令人沮喪的延遲。
什麼是延遲？
延遲是指系統中輸入與對應回應之間的時間延遲。
每個數位互動都有延遲。關鍵問題是，這有多少？
低延遲能讓裝置感覺無縫、直覺，甚至幾乎具有預測性。另一方面，高延遲可能使最聰明的系統成為遲緩的瓶頸，導致溝通不暢、漏聽警報或營運效率低下。比如：
- 當你說「開燈」時，智慧喇叭必須錄下你的聲音，將音訊傳送到雲端，等待伺服器解讀，然後再回傳指令。即使延遲 300 毫秒（0.3 秒），也會讓反應感覺變差。
- 相較之下，如果處理是在裝置上（使用 Edge AI），指令會立即執行——沒有等待、沒有延遲，也沒有網路依賴。
另一個例子是健康監測穿戴裝置：
- 由於延遲（雲端處理），裝置可能需要幾秒鐘才能偵測異常心律或血氧濃度。
- 透過低延遲的 Edge AI，警報能即時處理，提供即時健康洞察，甚至可能挽救生命。
為什麼延遲對邊緣 AI 很重要
對於 AI 應用而言，即時決策至關重要。延遲不僅影響使用者體驗，也影響安全性、效率與可靠性。價值不僅限於做決定——更在於在最需要的時刻做出決定。邊緣設備常在動態環境中運作，條件可能快速變化，任何處理延遲都可能影響系統的反應效能。
這意味著延遲直接影響效能，影響從使用者滿意度到營運結果的各個層面。實務上，降低延遲有助於 AI 模型更準確地解讀資料、適應即時輸入，並在雲端連線受限或無法提供時，仍能提供一致的結果。
以下是延遲在幾種不同情境下的表現：
| 劇本 | 高延遲（雲端 AI） | 低延遲（Edge AI） |
| 語音助手 | 語音指令後明顯延遲 | 即時回應，自然對話 |
| 智慧攝影機 | 較慢的物體偵測 | 即時追蹤與辨識 |
| 可穿戴設備 | 延遲的健身或健康回饋 | 即時分析與警示 |
| 工業物聯網感測器 | 系統反應較慢 | 即時偵測異常以保障安全 |
| 自主系統 | 反應延遲的風險 | 即時情境感知 |
動力挑戰：效能與能源
在裝置上運行 AI 帶來即時反應，但同時也暴露出一個關鍵限制：計算消耗能源，而邊緣裝置本身就擁有極度有限的電力預算。穿戴式裝置、感測器及常駐終端裝置依賴微小電池或能量收集系統，即使是微小的耗電增加也可能縮短電池壽命或干擾持續運作。
雲端人工智慧又為問題增添了另一層。將原始資料傳送到雲端進行處理需要持續的無線通訊，這通常比本地計算消耗更多電力。因此，即使雲端負責「重擔」，反覆傳輸資料的能量消耗仍可能比在裝置上推理更快耗盡電池。對於許多即時或全天候在線的應用來說，往返通訊既能源效率低又不可持續。
傳統處理器並非設計來處理這種取捨。雖然它們能執行 AI 工作負載，但效率低落，會產生過多熱量、需要更大容量電池，或迫使開發者降低模型複雜度以節省電力。
這時，節能半導體設計變得至關重要。透過超低功耗半導體，裝置能在本地執行有意義的 AI 模型，減少甚至消除持續將資料匯出至雲端的需求。結果如下：
- 由於無線電傳輸次數減少，功耗降低
- 電池續航力更長，即使有持續感應
- 更小巧、更流線的裝置 ，不需要超大電池
- 更可靠的效能，且不受網路可用性影響
換句話說，Edge AI 不僅更快，更根本上更節能，而合適的半導體技術正是讓這種效率在大規模上成為可能的關鍵。
Ambiq 如何實現邊緣的超低延遲
Ambiq 的超低功耗半導體解決方案正在重新定義 AI 在邊緣的可能性。Ambiq 的超低功耗 Apollo 系統晶片（SoCs）建立在其專利的 Subthreshold Power Optimized Technology（SPOT）®平台上，提供高效能的 AI 推論，同時耗電僅為傳統處理器的一小部分。
這在實務上的意義：
- 語音助理能即時回應——甚至離線也能
- 可穿戴裝置能即時分析生物辨識，且不會耗電
- 智慧感測器能在變化發生的瞬間偵測並做出反應
Ambiq 的平台與技術讓裝置製造商能實現即時反應，擁有數週或數月的電池續航力，為消費者、醫療、智慧家庭、汽車及工業市場開啟新可能。
延遲遇上效率：人工智慧的未來
隨著世界轉向裝置智慧化，延遲成為衡量效能的關鍵指標。由 Ambiq 超低功耗半導體解決方案驅動的邊緣 AI 確保智慧能更快、更本地且高效地完成。
無論是手錶偵測心跳異常、監視攝影機辨識動作，或是語音助理即時理解你，AI 的未來已經迫在眉睫，且正處於邊緣。
欲了解更多，請參閱 Ambiq 最新白皮書，內容是直接在邊緣啟用實驗室級生物訊號分析，為下一代穿戴式預防與醫療應用提供即時指標。
