芝能智芯出品

嵌入式人工智能與視覺技術正站在從概念驗證走向大規模應用的關鍵拐點上，2025年嵌入式視覺峰會給大家帶來很多的啟發。

當前兩大關鍵趨勢：

◎ 其一是嵌入式視覺系統與人工智能從實驗室原型快速走向大規模商用部署，體現出技術的成熟度和現實落地的緊迫性；◎ 其二是多模態智能的崛起，尤其是視覺語言模型（VLM）和AI代理技術的實用化，正極大擴展嵌入式AI系統的理解與推理能力。

Part 1

趨勢一：規模化部署

從原型走向產業落地

過去十年中，嵌入式視覺技術從算法創新逐步邁向系統集成，但2025年標志著一個明確的轉折點：從“可行”走向“可用”、從試點走向全面商業化。

嵌入式計算機視覺如今已大規模地支持全球2億Prime Video用戶的內容優化與推薦系統，說明AI視覺不僅可以在邊緣設備上運行，還能服務數億級用戶。

在視覺AI技術不斷成熟與普及的趨勢下，多個細分行業正以端到端的方式構建穩定且可擴展的AI視覺產品。

◎ 例如，在農業與工業自動化領域，Blue River Technology 展示了如何從農田中的AI原型系統出發，逐步打造出能適應各種天氣和作物狀態變化的穩健視覺模型；◎ 在安防與監控場景中，Deep Sentinel 通過邊緣部署賦予攝像頭即時判斷與響應威脅的能力，實現了從感知到行動的完整閉環；◎ 而在汽車零售與體驗方面，SKAIVISION 利用嵌入式視覺技術優化經銷商的客戶接待與庫存管理流程，顯著提升了實體運營效率。

這些案例體現了視覺AI正從單一功能向系統化、場景化解決方案演進。

這些案例共同傳遞一個信號：嵌入式視覺系統的成功，不再只是算法本身的突破，而是從“端到端系統能力”、“邊緣部署優化”以及“行業場景適配性”的系統工程勝利。

視覺AI的規模化落地仍面臨諸多挑戰。在峰會的小組討論中，行業專家指出了三大核心難題：

◎ 一是系統異構性與硬件限制，面對FPGA、VPU到SoC等多樣化設備，必須對推理模型進行高度優化，以避免性能瓶頸；◎ 二是魯棒性測試與泛化能力，在復雜多變的光照、天氣和背景條件下，模型需保持高穩定性，防止出現識別“脫靶”現象；◎ 三是從PoC（概念驗證）走向真正的產品生命周期管理，如何構建可持續迭代與維護的系統，將原型轉化為可工程化、可服務化的成熟方案，成為嵌入式AI落地的關鍵。這也意味著，工程師不僅要關注模型性能，還需掌握低功耗部署、軟硬件協同優化能力，并具備與業務端緊密協作的產品化思維。

Part 2

趨勢二：多模態智能

為嵌入式系統

插上理解與推理的“腦”

如果說規模化是嵌入式AI邁向現實的“基礎設施”，那么多模態智能則是未來系統智能化“進化”的核心引擎。

“視覺語言模型”（VLM）正在成為連接視覺輸入與語言輸出的橋梁。在邊緣設備上，VLM能讓系統不僅識別圖像，還能理解并自然語言輸出解釋，推動嵌入式視覺系統從“看得懂”邁向“說得出”。

視覺-語言模型（VLM）的興起，正推動嵌入式系統發生三方面的深刻變革：

◎ 首先，語義理解能力顯著增強，傳統系統多停留在圖像分類、目標檢測等基礎感知任務，而VLM能夠在識別場景的基礎上生成文字描述，實現更高層次的語義建模。◎ 其次，系統開始邁向真正的多模態數據融合，在智能制造、智能倉儲等場景中，VLM支持對視頻流、語音指令和環境數據的統一處理，構建起“統一模型+多輸入”的新型系統架構。◎ 最后，人機交互變得更加自然，嵌入式設備不再只是冷冰冰的傳感器終端，而是進化為“聽得懂、看得見、說得出”的智能體，在安防、零售乃至智能座艙等領域展現出廣闊應用前景。

在“視覺LLM與多智能體協作系統”中展示了自動化質檢和智能倉儲中的應用場景，系統通過視覺LLM與多個代理協同完成任務，大大提升自主性與適應性。

進一步引入“AI代理”概念，即每個嵌入式設備不再只是一個感知節點，而是具備一定自主任務規劃與協作能力的智能個體，這正引導嵌入式AI進入“自組織系統”時代。

要真正推動多模態智能在邊緣設備上落地，仍面臨多重挑戰。

◎ 首先，在資源受限的環境下，如何讓龐大的視覺-語言模型（VLM）在算力有限的邊緣設備上高效運行？答案在于模型的小型化技術，如模型蒸餾、低比特量化（int8/4bit）以及Transformer結構的裁剪與優化等前沿手段正成為關鍵突破口。◎ 其次，數據與訓練體系的建設同樣不可忽視，企業級多模態AI系統的開發需要高質量的數據標注、多源異構數據的精準對齊以及高效的數據管線管理，這對工程能力提出了更高要求。◎ 最后，安全性和可信度問題也不容忽視，多模態系統容易因模態間干擾或語義不一致而產生“幻覺”輸出，因此提升模型輸出的可控性與可解釋性，是實現其在邊緣場景中穩定應用的重要前提。

小結

邁向未來的嵌入式視覺智能，成長為推動農業、制造、安防、零售、流媒體等多個行業智能化轉型的核心力量。

今天，我們正站在一個新時代的起點上——在規模化部署的推動下，嵌入式視覺正加速滲透到各類終端設備中，賦予系統更廣泛的“視覺”能力；而在多模態智能的加持下，視覺系統也不再只是被動地“看”，而是能夠理解、交互甚至決策，真正邁向“智慧化”。

未來十五年，隨著硬件不斷小型化、算法持續輕量化以及模型協同化的深入發展，我們將見證越來越多“無處不AI”的智能場景，構建起從邊緣到云端、從機器到人、貫穿感知到行動的一體化智能系統。可以說，嵌入式視覺的未來已經到來，而最精彩的技術演進與應用創新，才剛剛拉開序幕！

       原文標題 : 嵌入式視覺：規模化部署與多模態技術進步正驅動產業變革