★ 2025 年的最主要的監控攝影機人工智慧晶片是什麼？

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邊緣人工智慧是指將人工智慧（AI）演算法和模型，直接佈署在感測器、智慧手機或物聯網（IoT）裝置等本地裝置上。這種方法包括邊緣運算，它處理資料更接近其生成位置，而不是將其傳送到集中式雲端進行分析。

根據 Gartner 的一份報告，到 2025 年底，深度神經網路中大約 55% 的資料分析，將在邊緣裝置上進行。因此，邊緣人工智慧晶片有望在人工智慧晶片市場佔據相當大的市場佔有率。這些晶片將應用於自動駕駛汽車、智慧家居、可穿戴裝置、智慧城市基礎設施和工業自動化。

Edge AI 晶片提供了幾個優勢。它們減少了延遲，透過本地處理可以加快反應處理時間。透過在本地處理資料，最大限度地減少將敏感資訊傳輸到雲端的需求，從而增強使用者隱私。

這些設備還可以在網路連線有限，或沒有網路連線的情況下運作。由於發送到雲端的資料很少，因此節省了頻寬並減少了網路擁塞。本地 AI 資料處理，也比與雲端連續傳輸資料更節能。

Edge AI 晶片與其他 AI 加速器有很大不同。他們的設計強調能效、低延遲、緊湊的尺寸、增強的安全性、離線功能和可負擔性。這些晶片專為物聯網、可穿戴裝置、智慧家居裝置、機器人、無人機、工業自動化和自動駕駛汽車等應用而設計。

相比之下，人工智慧加速器目的在處理高吞吐量、可擴充性和網路連線性，專注於資料中心、高效能計算（HPC）系統、雲端平台和深度學習。邊緣人工智慧晶片作為裝置專用的「迷你大腦」，實現本地化智慧決策，而人工智慧加速器用於在集中位置處理大量資料。

Edge AI 晶片面臨比行動 AI 晶片更嚴格的功率限制，需要更高的能效和先進的省電技術。邊緣人工智慧應用程式，通常具有更苛刻的即時處理要求，重點是更低的延遲，和更快的速度。

與行動裝置不同，邊緣裝置通常在連接有限或間歇的環境中運行，需要晶片在沒有持續網路連接的情況下有效運作。邊緣 AI 晶片還目的在管理敏感數據，結合專門的硬體和軟體安全功能，來保護使用者資訊。

此外，它們需要適應比行動 AI 晶片，更廣泛的任務和環境。在本報導中，我們將探討 2025 年初塑造格局的主要 AI 晶片。

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主要人工智慧晶片

2025 年，邊緣人工智慧晶片市場仍然充滿活力和競爭，輝達、高通、聯發科和安霸等參與者主導了這一領域。Mythic 和 Halio 等新創公司也在推出創新的邊緣人工智慧解決方案，以新的方法和顛覆性技術挑戰老牌公司。

輝達的 Jetson 平台預計將於今年推出新版本，具有增強的人工智慧功能和改進的效能。目前，輝達在邊緣人工智慧領域的旗艦晶片是 Jetson Orin。它以其在機器人、無人機、智慧城市和工業自動化等應用中的高效能和多功能性而聞名。

Jetson Orin 可提供高達 275 TOPS（每秒萬億次運算）的 AI 效能，支援即時物體偵測、3D 感知和自然語言理解等複雜任務。它基於 Nvidia 的 Ampere GPU 架構構建，具有 2048 個 CUDA 核心和 64 個 Tensor 核心，可加速 AI 運算。該晶片支援多種高速 I/O 選項，包括 PCIe Gen4、千兆乙太網路和多個 MIPI CSI-2 通信協訂，使其能夠適應各種應用。

此晶片的功率配置範圍為 15 至 50 W，適合不同的功率預算和營運需求。Nvidia 優化的軟體堆疊（包括 TensorRT 和 CUDA）進一步提高了其效能和效率。

NVIDIA Jetson AGX Orin 開發者套件，為 Jetson Orin 提供了全面的開發環境，也可以作為獨立模組購買。該開發套件為實驗和應用程式開發，提供了一個功能平台。

高通（Qualcomm）提供多種整合 AI 功能的處理器，包括驍龍、QCS和 RB5 系列。Snapdragon 系列是高通的旗艦產品，涵蓋 8、7 和 6 系列處理器。

具體如下：

Snapdragon 8 系列（例如 Snapdragon 8 Gen 2、Snapdragon 8+ Gen 1 和 Snapdragon 8 Gen 1）配備 Hexagon DSP AI 引擎，能夠處理電腦視覺、自然語言處理 (NLP) 和機器學習等任務。

驍龍 7 系列（例如驍龍 7+ Gen 2、驍龍 7 Gen 2 和驍龍 778G+）在性能和能源效率之間取得平衡，使其成為邊緣 AI 應用的理想選擇。

Snapdragon 6 系列（例如 Snapdragon 6 Gen 1 和 Snapdragon 695 5G）為經濟實惠的邊緣設備提供了經濟高效的解決方案。

QCS 系列包括專為邊緣 AI 應用設計的系統單晶片 (SoC)，例如 QCS6490、QCS407 和 QCS404。

QCS6490 專為高性能邊緣 AI 任務而打造。

QCS407 提供了具有均衡效能和功率效率的中檔選項。

QCS404 是適用於基本邊緣 AI 應用的經濟實惠的入門解決方案。

這些 SoC 受益於高通更廣泛的驍龍生態系統，其中包括軟體開發工具、SDK 和相容硬體組件。

聯發科提供一系列整合 AI 功能的處理器，專為各種邊緣 AI 應用而設計。其中包括 Dimensity、Helio 和 Genio 系列。 Dimensity 系列處理器（例如 Dimensity 9000+、Dimensity 9200 和 Dimensity 1080）是主要為高階智慧型手機設計的高階晶片組。

配備專用的 AI 處理單元，它們可以處理即時物體偵測、臉部辨識、影像增強、即時翻譯、自動建議和語音辨識等任務。除了智慧型手機之外，天璣系列（Dimensity）還用於穿戴式裝置、物聯網裝置和 AR/VR 應用。

Helio 系列處理器包括 Helio G99、Helio G88 和 Helio G70，針對中階和入門級智慧型手機，和其他行動裝置進行了最佳化。該系列強調遊戲效能，同時在遊戲 AI、電腦視覺和遊戲優化等，與 AI 相關的任務方面表現出色。Helio 系列通常用於穿戴式裝置、智慧型手機和遊戲裝置。（採用 Helio 系列，在 2025 台北國際電腦中，有多加採用此晶片的廠商展出相關監控應用的產品；但是 secutech 似乎並未發現）

Genio 系列處理器，例如 Genio 700、Genio 500 和 Genio 350，專為物聯網和邊緣運算應用而設計。Genio 700 適用於需要更高效能和高級 AI 功能的，更高要求的邊緣 AI 任務。同時，Genio 500 非常適合成本敏感的應用或預算有限的應用。

Ambarella 提供用於電腦視覺、人工智慧以及低功耗、高清視訊和影像處理的晶片。其主要產品來自 CVflow 系列，其中包括 CV2 和 CV5 系列。

CVflow 是為 Ambarella 的電腦視覺和人工智慧應用的人工智慧晶片，提供支援的基礎架構。這些處理器具有高效能影像處理和神經網路（NN）的硬體加速，同時保持低功耗。它們通常用於安全攝影機、機器人和高階駕駛員輔助系統（ADAS）。典型應用包括影像分析、臉部辨識、安全攝影機中的物體檢測、ADAS 中的車道保持和行人檢測、導航、物體辨識和機器人中的避障。

CV2 系列 —— 包括 CV2、CV22 和 CV25 處理器 —— 專為汽車應用量身訂製，如 ADAS 和自動駕駛。這些晶片支援高解析度影像處理、來自多個攝影機的流媒體和 AI 專用硬體。CV5 系列採用 CV5 和 CV52 處理器，專注於高解析度影像處理和先進的電腦視覺，支援 8K 影像和高效能影像分析。

CV75S 是一款用於 AI 攝影機和其他邊緣裝置的 SoC。它是建立在 CVflow 3.0 AI 引擎上，可以運行複雜的 AI 模型，例如視覺語言模型 (VLM) 和視覺轉換網路。它支援 8MP 60 幅影像處理，並包含 HDR、去扭曲、電子影像穩定 (EIS) 和低照成像等功能。

Mythic 專注於人工智慧的類比運算，其旗艦產品是 M1076 類比矩陣處理器（AMP）。Mythic 的邊緣人工智慧晶片背後的核心技術，是類比記憶體計算，它直接在類比記憶體中加權運算儲存和處理神經網路。這消除了在記憶體和處理單元之間持續資料傳輸的需要，大大降低了功耗，並提高了人工智慧推理效能。