在本地运行 AI，减少无线传输次数，而无线收发是最耗电的部分。设备只需上传“结果/事件”，而不是原始传感器数据，可显著降低功耗、延长电池寿命。[[color=var(--mantine-color-anchor)]Edge AI 概述; [color=var(--mantine-color-anchor)]Nordic Edge AI 技术页]
降低云依赖与时延
直接在设备上做推理，很多决策可以“本地实时”完成，不必等云端响应，时延更低，系统在网络不稳定甚至离线时也能继续工作。[[color=var(--mantine-color-anchor)]Edge AI 概述]
提升隐私与可靠性
原始传感器数据（如运动、生理信号等）可以留在本地，只上传推理结果，有利于隐私与数据安全。
本地决策不依赖持续联网，整体系统可靠性更高。[[color=var(--mantine-color-anchor)]Edge AI 概述; [color=var(--mantine-color-anchor)]Nordic Edge AI 技术页]
覆盖从“小 MCU”到“高性能 SoC”的完整产品线
Neuton 模型：超小模型（平均 <5 KB），可在任何 Nordic SoC/SiP 的主 CPU 上运行，适合加速度计、IMU、PPG、温度、电流等时序传感器数据的 AI 任务。[[color=var(--mantine-color-anchor)]Nordic Edge AI 技术页; [color=var(--mantine-color-anchor)]自定义 Neuton 模型博客]
Axon NPU：集成在 nRF54LM20B 等高端 SoC 中的专用 AI 加速器，对 TensorFlow Lite 模型可实现最高约 15× 推理加速、显著提升能效，适合音频、图像和高采样率传感器等更重的 AI 负载。[[color=var(--mantine-color-anchor)]Axon NPU 技术页]
模型更小、更快、更省电
Neuton 模型相较 TensorFlow Lite：
内存占用可小 10×
在 CPU 上运行时可快 10×、更省电，平均模型体积 <5 KB。[[color=var(--mantine-color-anchor)]Edge AI 软件页]
Nordic Edge AI Lab：只需准备好数据集，无需深度 AI/数据科学背景，就能在线自动生成高度优化的 Neuton 模型。[[color=var(--mantine-color-anchor)]Edge AI 软件页; [color=var(--mantine-color-anchor)]Our take on edge AI 博客]
Edge AI Add-on for nRF Connect SDK：提供统一的 C 运行时、DSP 库和示例工程，方便在 Nordic SoC 上集成和运行模型。[[color=var(--mantine-color-anchor)]Edge AI Add-on 文档; [color=var(--mantine-color-anchor)]Neuton 集成博客]
适用场景广泛
运动/手势识别、可穿戴健康监测、预测性维护、楼宇与工业传感网络本地分析、声音/关键词/图像识别等，都有官方明确提到的典型用例。[[color=var(--mantine-color-anchor)]Unlock Edge AI 博客; [color=var(--mantine-color-anchor)]Nordic Edge AI 技术页]
模拟/电源
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2026-01-31
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