近年来，AI技术革新为行业发展带来新契机，部分设备展现出真正的“智慧”。对于半导体企业而言，这蕴含着巨大的市场机遇，预计2030年相关市场规模将达1.3万亿美元。如今，AI能力正从云端向边缘迁移，边缘侧不再局限于数据采集等，而是具备决策职能。
恩XP半导体执行副总裁兼安全连接边缘业务总经理Charles Dachs对媒体表示，恩XP对此充满期待，因为在边缘端打造安全可靠的智能系统正是其专长所在，也是可以大放异彩的领域。当前市场对AI边缘计算关注度空前高涨，Charles Dachs认为主要有四个原因。
首先是带宽方面，将计算留在边缘，海量数据无需存储在云端，极大解放了带宽。其次是实时性，许多复杂系统部署边缘AI能力，是为了处理实时敏感数据，这些应用对环境响应要求毫秒级，边缘AI可支持超低时延，例如机器人在环境中移动时，低时延对确保其功能和信息安全至关重要。再者是能耗，相比将数据发送到云端处理，边缘侧多个节点分布式处理能耗更小，在边缘实现智慧化可提高整个系统的能效比。最后是信任，系统处理的数据可能非常敏感，本地处理无需将数据发到云端，当数据处理分布式且遍及各个边缘设备时，数据更不易受到黑客攻击。
恩XP为智慧边缘赋能的策略
恩XP通过提供坚实的硬件基础、可靠的软件基石以及高效的AI工具包，为自主、智慧的边缘侧赋能，同时确保功能安全和信息安全。
Charles Dachs向媒体介绍，面对客户多样化的应用需求，恩XP提供了极具独特性的可扩展产品组合，从简单的微控制器到复杂的应用处理器，均可实现人工智能功能。几年前，恩XP率先行业推出高性能集成NPU的微控制器，未来所有产品都将配备专用AI加速器，性能强弱根据应用需求而定。
去年年底，恩XP宣布收购Kinara，现已完成。此次收购意义重大，一方面使恩XP能在现有处理器产品组合中集成高性能AI加速器；另一方面，通过收购，恩XP拥有了专门的独立NPU，当应用场景需要更多AI加速时，可将其搭配应用处理器使用。
构建硬件可扩展性固然重要，但为客户提供一套完整的软件框架更为关键。恩XP的AI软件框架eIQ®，让客户能够在这个框架下部署各自的用例。在今年年初的国际消费类电子产品展览会（CES）上，恩XP宣布在工具包和应用方面进行扩展，推出eIQ®产品组合中的eIQ® AI Hub，方便开发人员访问和使用产品中的工具和模型；同时推出eIQ® Agentic AI框架，实现边缘AI智能体的部署。
恩XP推出i.MX 93W应用处理器，加速物理AI部署
3月10日，恩XP宣布推出i.MX 93W应用处理器，进一步扩展i.MX 93产品系列。这款片上系统（SoC）专为加速物理AI部署设计，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的应用处理器。
i.MX 93W的高集成度设计优势显著。它能以单一封装替代多达60个分立元件，借助预认证的参考设计，可消除许多常见集成挑战，降低传统射频设计的复杂性、成本和风险。在恩XP软件和业界领先的eIQ AI工具支持下，有助于实现更紧凑的产品设计，加速物理AI应用上市进程。
物理AI需要协同AI智能体在本地进行协作，以低延迟和高可靠性实时执行行动。例如，在智能建筑场景中，AI智能体可协同管理照明、暖通空调（HVAC）、门禁、人员检测及智能能源系统，自主优化舒适度与能效，并实时、安全地提升运营响应能力。
恩XP全新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XP的软件、eIQ AI工具和预认证参考设计，可以轻松满足这一需求。这使得协同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。这款高集成度i.MX 93W SoC还允许客户将物理AI快速扩展到医疗设备、智能楼宇控制器、工业网关、能源基础设施监测设备及智能家居中心等应用中。
从性能上看，i.MX 93W搭载双核Arm® Cortex®A55应用处理器，集成专用Arm Ethos NPU，算力最高达1.8 eTOPs。其集成的IW610三频连接模块结合了Wi-Fi 6、低功耗蓝牙和802.15.4连接，支持Matter和Thread部署，消除了复杂射频调优步骤和共存挑战，加快产品上市。
安全方面，i.MX 93W SoC集成EdgeLock安全区域（高级配置），满足包括欧洲网络弹性法案（CRA）在内的各项监管要求。嵌入式EdgeLock安全区域作为硬件信任根，可简化安全启动等关键安全功能的实现。结合恩XP的EdgeLock 2GO密钥管理服务，OEM厂商可在设备制造阶段或现场对产品进行安全配置。
恩XP还提供基于i.MX 93W SoC的单天线与双天线预认证参考设计，大幅减少射频调优工作量，消除常见集成难题。这些参考设计已通过多国认证，可降低传统射频设计和无线认证的复杂性、成本及风险，帮助客户缩短监管审批周期，降低开发成本，更快将产品推向市场。
Charles Dachs表示，推出i.MX 93W扩展了i.MX 9产品系列，能帮客户更快实现物理AI规模化部署，简化AI和安全无线连接功能集成，降低设计复杂性，使客户能更快在边缘部署AI智能体。i.MX 93W预计2026年下半年开始提供样品。
边缘AI在工厂和机器人领域的应用
随着边缘AI能力增强，众多新应用场景涌现。恩XP聚焦医疗、电力、工厂、楼宇和机器人五大领域，Charles Dachs重点介绍了边缘AI在工厂和机器人领域的应用。
工厂自动化是边缘AI较早部署的领域。大型制造商工厂停工损失巨大，边缘AI可显著缩短停工时间。以工厂严重漏水为例，配备AI智能体的摄像头和湿度传感器检测到漏水后，通知中央编排AI智能体。该智能体迅速调度专门AI智能体关闭供水阀门，触发管理门禁系统的AI智能体锁门，防止水蔓延，启动清理流程排出积水，情况严重时还会及时通知工厂内外部相关负责人。整个过程无需云端处理，充分体现了边缘AI在带宽、实时低时延、安全性和能效方面的优势。
再如一套整合了恩XP应用处理器、Ara AI加速器以及负责控制电机的MCX微控制器的小型智能体AI边缘系统，在工厂车间发生爆炸时，AI智能体子系统识别到爆炸事故后，立即向消防部门和内部负责人员发送通知，并触发电机启动洒水装置灭火。这些功能通过将恩XP应用处理器与专用AI加速器结合，在边缘侧完成，无需连接云端。而且，AI智能体在协调过程中不断自主学习，协同角色的智能体能在后续任务中表现更好。
物理AI最接近真正应用场景的就是机器人或人形机器人，它能展现智慧生物与环境的互动。人形机器人结构复杂，手部也有复杂解决方案，需要相应芯片驱动手指和传感器节点动作，信号在机器人个身体传播，需将多个节点信号传递至“大脑”，低延迟网络至关重要，“大脑”也需低延迟方案，同时要考虑AI感知和动作的能耗问题。
恩XP拥有全面的处理器产品组合，叠加AI能力，可满足智能边缘的全面AI需求。由于协调大脑和身体关系困难，恩XP正与主要合作伙伴应对延迟挑战。3月17日，恩XP宣布与英伟达合作，推出创新机器人解决方案。该方案提供可靠、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。作为恩XP基础机器人解决方案系列的首批成果，该可直接部署的解决方案由双方联合开发，将英伟达Holoscan Sensor Bridge与恩XP高集成度片上系统（SoC）相结合，减少了分立器件数量，显著减小占用空间，降低功耗和成本，同时简化了机器人感知与执行的软件复杂性，适用于人形机器人形态。
物理AI的特点是系统能精确、可靠且安全地感知、理解并与周围环境交互。人形机器人是物理AI的先进体现形式之一，需在全身实现安全、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。恩XP全新集成式机器人本体解决方案提供强大的边缘智能和低延迟网络连接，实现安全、可靠的实时通信。该方案将英伟达Holoscan Sensor Bridge无缝集成到恩XP软件使能体系中，开发人员能轻松实现实时处理，在机器人本体与“大脑”预设区域之间建立直接传输路径，大幅降低延迟，简化将AI引入物理世界的挑战。
Charles Dachs表示，物理AI正在重新定义机器在现实世界中的能力，人形机器人是这场变革中最复杂的表现形式。通过将恩XP在边缘处理、安全网络连接、功能安全和实时控制领域的专长与英伟达的机器人平台相结合，极大简化了物理AI的开发流程，实现物理AI边缘与中央大脑之间的无缝连接。未来，恩XP将为加速物理AI生态发展带来更多创新。英伟达机器人与边缘AI副总裁Deepu Talla也认为，自主机器开发需要高性能计算架构，恩XP将英伟达Holoscan Sensor Bridge集成到边缘产品组合中，为开发人员提供了可扩展的基础平台，加速物理AI的部署。
恩XP与英伟达密切合作，助力定义适用于全身型人形机器人的统一架构。恩XP的边缘处理器、电机控制MCU、车规级网络技术、高吞吐量非对称数据传输能力以及功能安全专长，与英伟达AI基础设施相结合，共同打造出面向下一代机器人的灵活、高能效系统架构。这些解决方案将于2026年上半年上市。
Charles Dachs强调，除了处理器，恩XP还有众多其他产品和解决方案，包括针对有线和无线网络的解决方案、电池管理、机器人的功能和信息安全解决方案、任务和动作规划、语言和音频应用、感知以及电机与运动控制等，可帮助客户构建端到端的机器人解决方案。
