近日，一场聚焦人工智能前沿趋势的技术研讨会在上海举行。本次活动由半导体解决方案供应商Ceva主办，吸引了来自芯片设计企业、行业领军者及生态合作伙伴的数百位技术专家参与。与会者围绕端侧人工智能发展、边缘计算创新及产业生态构建等议题展开深度探讨，共同描绘智能技术驱动产业变革的未来图景。
在主题演讲环节，Ceva首席战略官Iri Trashanski以《赋能未来：互联智能时代》为题，系统阐述了人工智能技术演进路径。他指出，随着具身智能、物理智能与互联智能的深度融合，AI技术正从云端向边缘设备加速迁移。这种转变不仅体现在技术架构层面，更深刻影响着产业生态的重构——未来十年，超过万亿级规模的智能设备市场将催生新的商业范式。
支撑这一判断的核心案例是Ceva研发的多语言实时翻译模型。该技术突破性实现了本地化处理，无需依赖云端服务器即可完成复杂语言转换，响应延迟控制在5-20毫秒区间。这种技术跃迁在三年前尚属不可想象，如今已成为智能设备普及的典型范例，印证了边缘AI在成本、安全性、能效等方面的显著优势。
数据揭示了更宏大的产业图景：到2030年，全球AI市场规模预计突破1.8万亿美元，届时将有400亿台互联智能设备构成万物互联网络。在这场变革中，生成式AI将成为核心驱动力，推动设备从被动响应转向自主决策。Iri Trashanski特别强调，未来主流AI模型将呈现"轻量化"特征，百万级参数的精巧模型足以满足多数应用场景需求。
技术演进方向正指向物理智能的新维度。区别于传统数字内容生成，物理AI将实现生成式与代理式智能在实体设备中的融合应用。英伟达CEO黄仁勋此前曾预言，该领域可能催生全球最大规模的产业生态。据预测，到2030年物理AI市场规模将达1700亿美元，涉及数万亿次实时决策。
实现物理智能全面落地需要三大技术支柱协同：首先是全场景连接能力，覆盖5G、Wi-Fi、蓝牙等多元协议，支撑从智能家居到智慧城市的设备互联；其次是多模态感知系统，通过视觉、音频、运动传感等模块构建环境认知能力，例如自动驾驶汽车单日产生1TB传感器数据；最后是高效边缘推理架构，从微瓦级MCU到百瓦级NPU形成完整算力矩阵，确保本地化处理的实时性与经济性。
针对开发者的实际需求，Ceva推出了"AI Fabric"技术框架，将连接、感知、推理三大能力深度整合。这种软硬协同的解决方案显著降低了物理AI的开发门槛，目前已应用于智能汽车、医疗监测、工业机器人等多个领域。据统计，Ceva技术累计赋能设备超过200亿台，年新增出货量达20亿台，覆盖消费电子、汽车电子、工业物联网等关键行业。
这种产业影响力源于持续的技术创新与生态共建。Iri Trashanski透露，公司通过与全球半导体厂商及终端设备商的深度合作，构建了覆盖芯片设计、算法优化、系统集成的完整能力链。在智能边缘设备普及浪潮中，这种技术领导力与产业交付能力正在转化为显著的市场竞争优势。
