正值进入中国市场40年之际，恩智浦半导体在上海举办了一场边缘处理业务媒体沟通会，公司执行副总裁兼安全连接边缘业务总经理 Charles Dachs 亲临现场，深度分享了恩智浦在智慧边缘领域的全产品线方案布局，详细介绍了融合软硬件的AI赋能解决方案及在工厂、机器人等场景的落地实践。

在物联网设备大规模部署的当下，智能家居、智能工厂、智能城市等概念落地的核心痛点，在于边缘侧设备的智能水平始终有限。而 AI 技术的革新，让边缘设备拥有了主动预判与自主决策的能力，也为半导体行业打开了全新的市场空间。

据 Charles Dachs 介绍，预计到 2030 年，全球半导体市场规模将达到1.3 万亿美元。过去数年，AI 能力的发展主要由云端智能推动，而当前行业正迎来关键转折，越来越多的 AI 能力向边缘迁移，边缘侧不再是单纯的 “数据采集器”，而是成为具备决策能力的 “智能终端”，这也成为半导体企业的核心发力方向。

AI下沉

边缘 AI 之所以能成为市场关注的焦点，核心源于其在四大维度的独特价值。

其一为带宽优化，将计算留在边缘，海量数据无需上传云端，大幅缓解了网络带宽压力；

其二是实时性保障，工业机器人、智能安防等场景对响应速度要求达到毫秒级，边缘 AI 的超低时延特性可完美匹配这类实时敏感数据的处理需求；

其三是能耗降低，边缘侧分布式处理相比云端集中处理，能实现更高的系统能效比；

其四是数据安全，敏感数据在本地完成处理，无需跨网络传输，分布式的处理模式也让数据更难遭受黑客攻击，从物理层面提升了系统的信任度。

而这四大维度，正是恩智浦深耕边缘智能的核心切入点，也是其技术布局的重要依据——在边缘端打造安全可靠的智能系统。

赋予全产品AI能力

从简单的微控制器到复杂的应用处理器，恩智浦提供了多样化的可扩展产品组合。Charles Dachs透露，今后所有恩智浦产品都将配备专用AI加速器，这也意味着恩智浦的产品均将实现人工智能功能。

这得益于恩智浦去年宣布的一项收购。

去年10月底，恩智浦宣布完成对边缘AI芯片企业Kinara的收购，Kinara前身是斯坦福大学的孵化项目Deep Vision，客户覆盖智能安防、工业检测等领域。其旗舰产品Ara-1和Ara-2
是主要面向全系列边缘AI工作负载的独立NPU。

Kinara的独立NPU与恩智浦的i.MX应用处理器 (MPU) 能够自然搭配。在边缘AI应用中，DPU加速器将分流繁重的推理任务，而MPU则可管理预处理、后处理及通用计算。

Charles Dachs指出，通过对Kinara的收购，恩智浦可以在现有处理器产品中集成高性能的AI加速器，同时也令恩智浦具备了专门的独立NPU开发能力，在应用场景需要更多AI加速的时候，可以将其搭配应用处理器使用。

i.MX 93W作为恩智浦i.MX应用处理器家族的新成员即是恩智浦将NPU能力融入产品后的最新力作。这款产品专为加速物理AI的部署而设计，是首款将专用AI神经处理器（NPU）与安全三频无线连接功能集成到单一封装中的应用处理器，这种高集成度设计使客户能够用单一封装替代多达60个分立元件。

据Charles Dachs介绍，i.MX 93W在单一封装中集成了可扩展的边缘计算、AI加速和安全无线连接能力，并结合恩智浦的软件、eIQ AI工具和预认证参考设计，使得协同AI智能体能够在本地管理物理环境，例如在医疗场景中，一组医疗协同AI智能体可协调可穿戴设备、智能诊断仪器、传感器和健康网关，提供实时医疗洞察并执行相应操作。

实现边缘AI智能体

智能体AI（agentic AI）成为新一代自动化的核心要素，恩智浦此前在CES 2026期间推出了全新eIQ Agentic AI框架。

eIQ Agentic AI框架支持i.MX 8和i.MX 9系列应用处理器以及Ara独立神经处理单元，通过可扩展的智能体工作流，帮助开发人员将多步骤AI智能体工作流快速转化为设备端边缘AI部署。借助eIQ Agentic AI框架，资深开发人员可将复杂的多智能体工作流集成至现有工具链；而新手开发人员则无需深厚技术经验，即可快速构建功能完善的边缘原生智能体系统。

软硬件的深度融合，让边缘 AI 的落地场景得到了极大拓展。恩智浦将边缘 AI 的应用聚焦于医疗、电力、工厂、楼宇和机器人五大领域，其中工厂自动化是边缘 AI 最早落地的领域，而机器人则是最接近物理 AI 的核心应用场景，也是恩智浦未来的布局重点。

Charles Dachs指出，人形机器人是物理AI的最先进体现形式之一，但这些机器人相当复杂，每个部位都需要相应的芯片去驱动，这些信号遍及整个躯体最终传递到大脑。

要实现这一点，需要在机器人全身实现安全、可靠、低延迟的数据处理和传输，以实现同步运动、高密度传感器融合和先进执行控制。这些需求正是恩智浦处理器产品组合的核心优势所在。

但要协调大脑与身体之间的关系并非易事，恩智浦与英伟达的合作便是破解这一难题。

恩智浦宣布与英伟达携手推出机器人解决方案，提供可靠、安全的实时数据处理与传输以及先进网络连接能力，支持传感器融合、机器视觉和精密电机控制。

据了解，该解决方案由恩智浦与英伟达联合开发，将英伟达Holoscan Sensor Bridge与恩智浦高集成度片上系统（SoC）相结合。该方案可减少分立器件数量，显著减小占用空间，降低功耗和成本，同时简化机器人感知与执行的软件复杂性，同样适用于人形机器人形态。

Charles Dachs介绍道，所有传感器采集的数据需要找到最简单的途径传达到大脑中。为此，
恩智浦将英伟达Holoscan Sensor Bridge集成到恩智浦的软件使能体系中，使开发人员能够轻松实现实时处理，并在机器人本体与“大脑”的预设区域之间建立直接传输路径，从而大幅降低延迟。这显著简化了将AI引入物理世界所面临的挑战，而实时决策正是其中的关键要求之一。

结语

除了上述处理器相关产品外，围绕端到端的机器人解决方案，恩智浦还提供包括有线和无线网络解决方案、电源管理、音视频、运动控制及功能安全等一系列产品和服务。

这些成果仅是恩智浦过去 6-12 个月的最新进展，而恩智浦在边缘侧引入智能的工作才刚刚开始。作为深耕边缘安全与智能多年的半导体企业，恩智浦将多年积累的技术能力整合在一起，打造出安全、可靠且智能的边缘系统，而这也正是边缘 AI 实现规模化落地的核心前提。