隨著人工智能應用場景的不斷拓展，傳統云計算在實時性、帶寬和隱私保護方面逐漸顯現瓶頸。特別是在自動駕駛、智能制造、醫療影像分析等對響應時間高度敏感的場景中，毫秒級延遲可能直接影響系統判斷與執行效果。為此，邊緣計算（Edge Computing）正成為推動AI落地的核心技術路徑。

近日，大聯大世平基于恩智浦最新推出的i.MX 95系列應用處理器，發布了一套面向邊緣AI應用的高性能加速方案。該方案融合了NPU、GPU、ISP等多種核心模塊，在圖像識別、視頻處理及機器學習推理等方面展現出卓越性能，適用于智能家居、工業自動化、車載視覺等多個領域。

恩智浦i.MX 95系列：多核架構+專用NPU，打造高效邊緣AI平臺

i.MX 95系列是恩智浦針對邊緣側AI任務優化的新一代應用處理器，采用異構多核設計，包括：

6個Arm Cortex-A55核心（最高頻率1.8GHz）

1個Cortex-M7實時協處理器

1個Cortex-M33安全協處理器

此外，芯片內置eIQ Neutron神經處理單元（NPU），提供高達2 TOPS的算力，可顯著提升深度學習模型的推理效率。相比傳統GPU方案，NPU具備更高的能效比，更適合部署在功耗受限的終端設備中。

在圖像處理方面，i.MX 95集成雙ISP和Mali-G310 GPU，支持RGB-IR格式輸入，并具備4K@60fps的編解碼能力，可高效完成圖像縮放、色彩空間轉換、視頻解碼等任務，為攝像頭類AI應用提供強大支撐。

開發工具完備，助力快速上手

為了降低開發者門檻，恩智浦與大聯大世平共同提供了完整的開發支持體系，包括：

eIQ機器學習開發環境

PyeIQ Python API接口

TensorFlow Lite、ONNX、PyTorch等主流框架示例

elQ模型庫與水印技術

NXP-nnstreamer演示案例

GUI配置指南與ATU模型庫

這些資源使得開發者能夠快速構建并部署定制化的AI算法，縮短產品上市周期。

靈活擴展，廣泛適用各類邊緣場景

本方案采用模塊化設計，搭載獨立SOM開發板，I/O接口可根據需求靈活配置。配套的I/O開發板提供豐富的外圍接口，如：

HDMI / LVDS 顯示輸出

MIPI-CSI攝像頭輸入

PCIe Gen3高速擴展

USB 3.0/Type-C

CAN FD、UART、以太網等工業通信接口

這種高擴展性使方案可輕松適配于智慧工廠質檢、智能安防監控、機器人視覺導航等多種邊緣AI應用場景。

性能躍升，對比前代提升近四倍

相較于恩智浦上一代i.MX 8M Plus芯片，i.MX 95在保持相近物理尺寸的基礎上，其NPU算力提升了近4倍，尤其在目標檢測、圖像分類等典型AI任務中表現突出，進一步強化了邊緣端的智能化能力。

結語

隨著AIoT與工業4.0的深入發展，邊緣AI正從概念走向規模化落地。大聯大世平聯合恩智浦推出的i.MX 95邊緣AI加速方案，憑借強大的硬件性能、完善的軟件生態與靈活的擴展能力，正在為更多行業客戶提供高效、低延時、安全可靠的本地智能解決方案。未來，雙方將繼續深化合作，推動邊緣AI在更多垂直領域的創新應用與商業化進程。

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