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ADI CodeFusion Studio 2.0助力實現(xiàn)物理智能

analog_devices ? 來源:亞德諾半導體 ? 2025-11-08 10:27 ? 次閱讀
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數(shù)十年來,各行業(yè)都在期盼人工智能(AI)能夠在現(xiàn)實世界中進行推理和交互。而ADI正通過推進物理智能的發(fā)展使之成為現(xiàn)實——即讓AI系統(tǒng)能夠理解電氣物理世界并與之交互。ADI在連接現(xiàn)實世界與數(shù)字世界領域已深耕數(shù)十年,擁有深厚的信號調(diào)理、電源、傳感檢測與驅(qū)動等核心技術專長。

然而,針對嵌入式系統(tǒng)開發(fā)和部署AI模型仍面臨諸多挑戰(zhàn)。為了實現(xiàn)物理智能(PI),我們需要配套的工具來駕馭所構(gòu)建系統(tǒng)的復雜性。CodeFusion Studio2.0正是為此而生。

ADI邊緣AI副總裁Paul Golding:“物理智能的目標是讓AI真正在現(xiàn)實世界中發(fā)揮作用,而非紙上談兵。為此,需要將推理能力深度融合到支撐日常生活的各類系統(tǒng)中。而CodeFusion Studio 2.0正是這一戰(zhàn)略的基石,提供了安全、高效、智能的工具,助力開發(fā)者更好地構(gòu)筑未來。”

嵌入式基礎到基于AI的推理

為了實現(xiàn)AI模型的嵌入式部署,所需的工具已超越傳統(tǒng)集成開發(fā)環(huán)境的范疇,需要的是能夠打通嵌入式開發(fā)與AI工作流的綜合性平臺,支持在異構(gòu)架構(gòu)上進行開發(fā),而異構(gòu)架構(gòu)正是未來邊緣計算的基石。更重要的是,新工具必須支持物理智能所需要的具備自主性且以物理規(guī)律為依據(jù)的智能化。

過去,嵌入式工具是為單核MCU和確定性工作流程打造的。但是,物理智能要求系統(tǒng)能夠?qū)χT如熱特性、磁場、聲學環(huán)境等信息進行動態(tài)推理。這些系統(tǒng)并非靜態(tài)結(jié)構(gòu),而是充滿著各種動態(tài)復雜性。為了構(gòu)建這樣的系統(tǒng),我們需要一個同樣靈活多變的工具鏈。

正是在這樣的背景下,CodeFusion Studio 2.0應運而生。該平臺支持多核調(diào)試、系統(tǒng)級編排和AI模型集成,所有功能都整合至統(tǒng)一的工作空間中。此外,它是以Zephyr為核心的容器化開放平臺,原生具備可復現(xiàn)性、自動化和可擴展性,對于物理智能而言至關重要。我們正構(gòu)建能夠在邊緣端進行推理的智能體,而這些智能體需要在能夠反映現(xiàn)實世界的環(huán)境中進行訓練、部署和調(diào)試。

讓AI工作流在邊緣端落地

CodeFusion Studio 2.0最重要的特性之一是具備端到端AI流水線。開發(fā)者可以從TensorFlow、PyTorch或ADI自有的Model Zoo導入模型,幾分鐘內(nèi)即可生成用于推理的代碼。借助Zephyr AI Profiler,開發(fā)者無需接觸硬件,即可監(jiān)測延遲、功耗和內(nèi)存。

這對于物理智能而言是一個顛覆性的突破。我們的目標是將智能直接嵌入到產(chǎn)品中,例如讓可聽戴設備的音頻具備情境感知能力,或者讓機器人實現(xiàn)自適應控制。CodeFusion Studio讓這一切成為可能。它將AI從一個附加功能轉(zhuǎn)變?yōu)橐豁椇诵脑O計原則。

除推理外,CodeFusion Studio還支持AutoML for Embedded,讓數(shù)據(jù)集訓練和優(yōu)化能夠在同一工作流內(nèi)完成。這意味著我們的智能體能夠在邊緣硬件的資源約束下,學習和適應物理世界,并在其中自主行動。

安全、信任和物理-數(shù)字邊界

物理智能也需要具備可信賴性。我們的系統(tǒng)在工業(yè)自動化、醫(yī)療健康等關鍵環(huán)境中運行。因此,CodeFusion Studio從一開始就集成了安全防護功能。借助ADI的可信邊緣安全架構(gòu)(TESA),開發(fā)者可將安全引導、TrustZone分區(qū)和加密協(xié)議引入標準工作流。

安全防護非常重要,因為物理智能體承擔著推理和控制物理系統(tǒng)的任務,必須確保這種控制是安全的、確定性的且可審核的。而CodeFusion Studio能夠保障從模型部署到固件更新的每個環(huán)節(jié)都受到保護。

面向智能未來的平臺

ADI關注三大前沿技術:自主智能AI——能夠理解指令、對現(xiàn)實世界進行推理并采取行動的系統(tǒng);物理驅(qū)動型AI——基于自然法則而非單純統(tǒng)計模式的模型;類腦計算——模仿大腦機制、在邊緣端高效運行的架構(gòu)。

CodeFusion Studio 2.0是連接所有這一切的基礎系統(tǒng)。它讓愿景變成現(xiàn)實,并讓工具突破單純的代碼編譯,克服智能協(xié)作的挑戰(zhàn)。

我們在開發(fā)過程中目睹了該平臺的潛力。ADI團隊的調(diào)試周期從數(shù)天壓縮到了數(shù)小時。僅需幾分鐘即可生成經(jīng)過優(yōu)化、可直接用于推理的代碼。無論是初級開發(fā)者還是資深開發(fā)者,都能夠在完全適應開發(fā)者需求的環(huán)境中高效工作,而無需遷就工具。

構(gòu)建能在現(xiàn)實世界中有效運行的智能系統(tǒng)

物理智能的目標是讓AI真正在現(xiàn)實世界中發(fā)揮作用,而非紙上談兵。為此,需要將推理能力深度融合到支撐日常生活的各類系統(tǒng)中。而CodeFusion Studio 2.0正是這一戰(zhàn)略的基石,提供了安全、高效、智能的工具,助力開發(fā)者更好地構(gòu)筑未來。

對于ADI而言,未來不止于暢想,更在于創(chuàng)造。借助CodeFusion Studio 2.0,我們正加速將未來變?yōu)楝F(xiàn)實。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:CodeFusion Studio? 2.0:加速物理智能部署

文章出處:【微信號:analog_devices,微信公眾號:analog_devices】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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