芝能智芯出品
嵌入式人工智能与视觉技术正站在从概念验证走向大规模应用的关键拐点上，2025年嵌入式视觉峰会给大家带来很多的启发。
当前两大关键趋势：
◎ 其一是嵌入式视觉系统与人工智能从实验室原型快速走向大规模商用部署，体现出技术的成熟度和现实落地的紧迫性；◎ 其二是多模态智能的崛起，尤其是视觉语言模型（VLM）和AI代理技术的实用化，正极大扩展嵌入式AI系统的理解与推理能力。
Part 1
趋势一：规模化部署
从原型走向产业落地
过去十年中，嵌入式视觉技术从算法创新逐步迈向系统集成，但2025年标志着一个明确的转折点：从“可行”走向“可用”、从试点走向全面商业化。
嵌入式计算机视觉如今已大规模地支持全球2亿Prime Video用户的内容优化与推荐系统，说明AI视觉不仅可以在边缘设备上运行，还能服务数亿级用户。
在视觉AI技术不断成熟与普及的趋势下，多个细分行业正以端到端的方式构建稳定且可扩展的AI视觉产品。
◎ 例如，在农业与工业自动化领域，Blue River Technology 展示了如何从农田中的AI原型系统出发，逐步打造出能适应各种天气和作物状态变化的稳健视觉模型；◎ 在安防与监控场景中，Deep Sentinel 通过边缘部署赋予摄像头即时判断与响应威胁的能力，实现了从感知到行动的完整闭环；◎ 而在汽车零售与体验方面，SKAIVISION 利用嵌入式视觉技术优化经销商的客户接待与库存管理流程，显著提升了实体运营效率。
这些案例体现了视觉AI正从单一功能向系统化、场景化解决方案演进。
这些案例共同传递一个信号：嵌入式视觉系统的成功，不再只是算法本身的突破，而是从“端到端系统能力”、“边缘部署优化”以及“行业场景适配性”的系统工程胜利。
视觉AI的规模化落地仍面临诸多挑战。在峰会的小组讨论中，行业专家指出了三大核心难题：
◎ 一是系统异构性与硬件限制，面对FPGA、VPU到SoC等多样化设备，必须对推理模型进行高度优化，以避免性能瓶颈；◎ 二是鲁棒性测试与泛化能力，在复杂多变的光照、天气和背景条件下，模型需保持高稳定性，防止出现识别“脱靶”现象；◎ 三是从PoC（概念验证）走向真正的产品生命周期管理，如何构建可持续迭代与维护的系统，将原型转化为可工程化、可服务化的成熟方案，成为嵌入式AI落地的关键。这也意味着，工程师不仅要关注模型性能，还需掌握低功耗部署、软硬件协同优化能力，并具备与业务端紧密协作的产品化思维。
Part 2
趋势二：多模态智能
为嵌入式系统
插上理解与推理的“脑”
如果说规模化是嵌入式AI迈向现实的“基础设施”，那么多模态智能则是未来系统智能化“进化”的核心引擎。
“视觉语言模型”（VLM）正在成为连接视觉输入与语言输出的桥梁。在边缘设备上，VLM能让系统不仅识别图像，还能理解并自然语言输出解释，推动嵌入式视觉系统从“看得懂”迈向“说得出”。
视觉-语言模型（VLM）的兴起，正推动嵌入式系统发生三方面的深刻变革：
◎ 首先，语义理解能力显著增强，传统系统多停留在图像分类、目标检测等基础感知任务，而VLM能够在识别场景的基础上生成文字描述，实现更高层次的语义建模。◎ 其次，系统开始迈向真正的多模态数据融合，在智能制造、智能仓储等场景中，VLM支持对视频流、语音指令和环境数据的统一处理，构建起“统一模型+多输入”的新型系统架构。◎ 最后，人机交互变得更加自然，嵌入式设备不再只是冷冰冰的传感器终端，而是进化为“听得懂、看得见、说得出”的智能体，在安防、零售乃至智能座舱等领域展现出广阔应用前景。
在“视觉LLM与多智能体协作系统”中展示了自动化质检和智能仓储中的应用场景，系统通过视觉LLM与多个代理协同完成任务，大大提升自主性与适应性。
进一步引入“AI代理”概念，即每个嵌入式设备不再只是一个感知节点，而是具备一定自主任务规划与协作能力的智能个体，这正引导嵌入式AI进入“自组织系统”时代。
要真正推动多模态智能在边缘设备上落地，仍面临多重挑战。
◎ 首先，在资源受限的环境下，如何让庞大的视觉-语言模型（VLM）在算力有限的边缘设备上高效运行？答案在于模型的小型化技术，如模型蒸馏、低比特量化（int8/4bit）以及Transformer结构的裁剪与优化等前沿手段正成为关键突破口。◎ 其次，数据与训练体系的建设同样不可忽视，企业级多模态AI系统的开发需要高质量的数据标注、多源异构数据的精准对齐以及高效的数据管线管理，这对工程能力提出了更高要求。◎ 最后，安全性和可信度问题也不容忽视，多模态系统容易因模态间干扰或语义不一致而产生“幻觉”输出，因此提升模型输出的可控性与可解释性，是实现其在边缘场景中稳定应用的重要前提。
小结
迈向未来的嵌入式视觉智能，成长为推动农业、制造、安防、零售、流媒体等多个行业智能化转型的核心力量。
今天，我们正站在一个新时代的起点上——在规模化部署的推动下，嵌入式视觉正加速渗透到各类终端设备中，赋予系统更广泛的“视觉”能力；而在多模态智能的加持下，视觉系统也不再只是被动地“看”，而是能够理解、交互甚至决策，真正迈向“智慧化”。
未来十五年，随着硬件不断小型化、算法持续轻量化以及模型协同化的深入发展，我们将见证越来越多“无处不AI”的智能场景，构建起从边缘到云端、从机器到人、贯穿感知到行动的一体化智能系统。可以说，嵌入式视觉的未来已经到来，而最精彩的技术演进与应用创新，才刚刚拉开序幕！
原文标题 : 嵌入式视觉：规模化部署与多模态技术进步正驱动产业变革
