人工智能（AI）正在持续改变用户与技术的互动方式。从ChatGPT等AI聊天机器人到数据分析和移动技术的进步，用户对技术的期待变得更高。无论是在操作智能家居设备，还是在电商网站与聊天机器人交互时，他们都希望获得更快速、更个性化、更智能的体验。

什么是AI原生（AI Native）？

AI原生指的是从架构之初就将AI深度嵌入其核心的技术，使其能够与周围环境无缝集成AI能力。相比之下，传统AI通常依赖设备外部的处理器（如服务器或云端），往往是在产品完成后“外挂”进去的补充功能。虽然传统AI拥有强大的算力，能处理大规模数据集，但用起来远不如AI原生那么顺手、自然。

例如，一个AI原生的相册应用，只要你搜“汽车”，它就能马上找出你车的照片——哪怕你从来没标注过。因为它已经通过机器学习学会了识别汽车。

但如果是后来才加上AI功能的相册应用，可能就没那么方便了。你可能得先打开某个AI开关，或者切换到另一个功能模块，才能用上相关的AI功能。这些额外的步骤不但花时间，用起来也不够顺手。

什么是嵌入式系统里的 AI 原生处理？

嵌入式系统就是那些“藏在设备里”的小型专用计算机，它们为了某个特定功能而存在，通常会集成传感器、软件和芯片，比如微处理器或微控制器。你在很多设备里都能找到它们的身影——从医疗设备到扫地机器人，它们无处不在。

将AI原生技术集成进嵌入式系统后，设备可执行更复杂的任务。所谓“AI原生处理”，指的是AI处理器在本地分析数据并据此决策的过程。该流程从数据输入开始，数据可由传感器采集或用户交互触发。随后AI处理器会运行其内置模型（如神经网络），执行如语音识别、物体分类等智能任务，最终发出动作指令或与其他系统通信。

例如，一台集成AI处理器的智能安防摄像头能够识别人类，并判断是否为入侵者，若发现异常立即触发报警。再如，零售商店中的智能货架通过内置AI处理器实时跟踪与分析库存数据，帮助管理者高效决策是否补货。若与数字标牌结合，还可根据库存情况自动调整价格或产品信息。

边缘AI在AI原生处理中的作用是什么？

边缘AI指在设备本地完成AI处理的技术——也就是说，数据在哪儿产生，就在哪儿被分析和处理，不用再发到云端去。这种方式让设备反应更快，处理效率也更高。比如你的智能手机，如果内置了AI处理器，那它就是一个典型的“边缘AI设备”。它会直接在手机里处理你的数据，比如语音识别、照片分类等，不需要联网把数据传来传去。这就意味着响应快、效率高，还更安全。

边缘 AI是物联网（IoT）的关键组成部分，可提升设备的可靠性、响应速度和运行效率。由于数据不需上传云端处理，也增强了IoT设备的数据安全性，减少敏感信息被截获的风险。

许多边缘解决方案本身就是AI原生的，因为它们为边缘计算而生。例如，一款AI原生的智能温控器具备AI能力，可实时采集并分析室温或湿度数据，并依据用户偏好即时做出调整。

还有很多边缘AI设备被广泛应用在需要实时决策的场景里。比如工业设备可以实时感知温度变化，确保系统持续稳定运行；再如医生可以用AI心率监测仪实时获取病人的健康数据，提前发现潜在问题。

什么是AI原生应用？

随着硬件与软件的快速进步，AI性能不断提升，也带来了更多部署AI原生技术的机会。以下是一些几乎适用于各行各业、提升用户体验的AI原生应用：

AI原生网络

网络中断在企业环境中并不少见。根据2024年的一项报告，近60%的多站点企业每月都会遇到一次网络故障。对于医疗、政府等高敏感行业而言，网络中断可能会带来严重后果，例如影响病患救治或国家关键基础设施的稳定运行。

AI原生网络的优势在于将AI能力直接集成进网络系统本身，使其能够实时响应用户需求，动态优化网络资源。例如，它可以根据业务流量的变化自动调节带宽分配、优化流量路径，从而提升网络的速度、稳定性和响应效率。

随着系统使用时间增长，AI原生网络还会不断学习并积累运行数据，从而更精准地分析和预测网络行为。这使得系统能够预判流量高峰、提前做出调整，甚至在出现问题时自动修复并重新规划路径，保障网络持续运行。

无论是连接智能家居设备，还是用于远程病患监测系统，AI原生网络都能够提供强大的支撑。同时，对于希望扩展业务规模的企业来说，它也具备良好的可扩展性，在高负载环境下仍能维持出色的性能和资源利用效率。

AI原生软件与应用

根据一项覆盖全球5000多位消费者的最新调查，超80%用户希望获得更个性化的体验。Netflix和Amazon等公司率先将生成式AI用于增强个性化服务，这类在客户战略中优先考虑个性化和AI的公司，其业务增长速度比同行快出约10%。

那么，AI究竟带来了什么不同？与传统系统相比，AI技术并不是一成不变的。它可以根据用户的交互不断学习和优化，从而让软件和应用更好地响应不断变化的用户需求。比如，企业可以使用集成AI的客户关系管理（CRM）系统来分析客户数据、预测用户需求，并据此高效地做出产品或服务方面的战略决策。 

与此同时，消费者也可以使用根据个人需求和偏好定制的AI智能助手，更便捷地管理智能家居设备。他们还可以通过AI原生健康应用，根据自身的行为模式和健康目标，获取个性化推荐。

总体来说，AI原生解决方案有潜力让用户的生活变得更轻松，同时更符合个人和职业目标。无论是企业还是消费者，都可以利用AI原生技术来自动化重复性任务、个性化用户体验，帮助做出更好的决策。

AI原生IoT设备

AI原生物联网设备将AI功能集成到硬件、软件和通信系统中。它们能够利用复杂的算法从用户互动和偏好中学习，并相应地优化其功能。这种能力超越了传统物联网设备的范畴，例如基础的健身追踪器或智能家居电器，这些设备需要手动编程才能适应用户需求。

AI技术的创新使得开发人员和工程师能够设计出符合物联网设备（如家电、可穿戴设备等）功率、空间和功能要求的AI原生技术。例如，物联网工程师可以使用专用芯片来支持低功耗需求并提高AI原生物联网设备的可扩展性。此外，设计用于执行边缘计算的AI原生物联网设备可以在没有持续互联网连接的情况下运行——这在需要设备性能持续稳定的行业中尤为重要。

许多物联网设备仍然严重依赖云连接来执行AI任务，但AI原生技术和边缘计算正在定义下一代物联网。我们可以预期，在不久的将来，会有越来越多的物联网设备配备AI功能和边缘计算。

嵌入式处理中的AI原生技术的优势

随着AI在服务、产品和业务运营中的应用不断加速创新，越来越多的企业意识到必须紧跟这场技术浪潮。根据麦肯锡2025年报告，92%的企业计划在未来三年增加对AI的投资。在这场AI革命中，AI原生嵌入式处理技术无疑是关键一环，它所带来的显著优势正在逐步显现：

性能更强，效率更高

AI原生处理技术专为嵌入式系统设计，能够在特定的设备、机器或家电中实现最佳运行效果。AI原生技术具备“就地处理”能力，无需将数据传输至云端、等待远程服务器处理后再返回结果。这样一来，设备能够即时响应数据输入，机器学习任务的执行也更加高效。AI原生系统还可以配备更精简的算法架构，降低功耗需求。

像边缘设备这样的本地数据处理方式，能够有效减少能量消耗——尤其是在依赖电池供电的设备中更为明显。若结合AI原生网络技术，用户还可根据实时的工作负载需求动态分配算力资源，进一步提升能效比，降低资源浪费。

实时决策能力

AI原生技术使用复杂的算法和数据管理技术，实时处理和分析大量数据集，提供几乎即时的结果。企业可以使用AI原生技术快速完成各种任务，从确定客户偏好到识别安全风险。通过这些即时洞察，领导者能够做出战略性的、前瞻性的决策，及时应对风险或超越竞争对手。

可扩展性与适应性

具备可扩展能力的企业能够从容应对不断增长的工作负载，在产品或服务需求激增时实现平稳扩张。当市场需求下降时，企业也应具备灵活调整资源的能力，避免资源浪费和预算超支。实现长期的可扩展性与适应性，离不开同样具备这类特性的技术支持——如AI。

AI原生系统天生具备灵活性，能够随着工作负载的变化而动态调整，使企业在不断变化的业务需求中保持敏捷。这是因为AI会持续根据新数据更新其模型，并从中学习，始终处于演进状态，而非静态不变。无论工作负载是增加还是减少，AI原生解决方案都能基于用户实际需求高效优化资源配置，并保持出色的性能表现和带宽使用效率。

AI原生处理的挑战

如同任何技术革新，AI原生在落地过程中也面临一些挑战：

技术难题

对于仍依赖传统架构或缺乏部署AI原生能力的企业来说，AI原生技术的落地可能面临诸多技术障碍。例如，一些OEM专注于生产并不具备AI集成基础的硬件组件，这类产品在架构上就不具备原生支持AI的能力。

要克服这些技术难题，OEM和其他企业可能需要重新设计产品架构，使其具备更高的适配性与灵活性。当然，企业首先应明确自身引入AI原生功能的目标，并判断“是否适合引入AI”。如果答案是肯定的，那么接下来就应识别技术团队在AI相关技能上的短板，并制定提升计划，比如员工培训或引入具备AI技术能力的合作伙伴。

安全疑虑

由于AI技术对许多用户来说仍属新兴领域，安全问题自然成为关注焦点。以生成式AI为例，根据麦肯锡的数据，美国有51%的员工对生成式AI可能带来的网络安全风险表示担忧。

其中一个主要隐忧是敏感数据的暴露。由于生成式AI需要依赖大规模数据集进行训练，因此存在在训练过程中无意吸收敏感信息，并在生成内容时意外泄露的风险。

相比之下，AI原生解决方案通常不具备如此广泛的数据接入权限，其设计初衷是在特定应用场景下运行于受控的计算环境中。换句话说，AI原生应用拥有更小的攻击面，也就是潜在被入侵的路径更少。同时，它们往往具备定制化的安全机制，在抵御网络攻击方面具备更强的保护能力。

不过，任何技术都不是绝对安全的。要真正解决AI安全问题，政府部门应出台并落实AI相关安全政策，企业也应对员工进行安全部署方面的培训。构建良好的网络安全文化，以及与可信赖的技术合作伙伴建立紧密联系，也是企业保护自身系统安全的重要策略。

开发成本

AI原生技术初期投入较高，涉及硬件更新、软件研发及团队培训等多个方面。不过企业可从小规模项目入手，选择高回报率场景逐步推进，并与具备AI原生开发经验的技术伙伴合作以降低转型风险。

开发AI原生解决方案可能需要较高的前期投入，包括新硬件和软件的采购、研发成本、以及员工技能提升等。将AI集成到现有系统中，也可能是一项技术复杂度较高的工作，通常需要重新设计架构、进行原型测试，甚至需要外部技术支持。

尽管挑战不小，但AI的投入已成为许多企业保持竞争力的必要选择。企业可以通过“分阶段、逐步推进”的方式进行部署，优先选择ROI最高的项目启动试点。与熟悉AI原生处理的技术公司合作，也将有助于企业更平稳地完成这一转型。

与新突思一同释放AI原生的变革潜能

从医疗健康到家用电器，越来越多的行业都面临着数据处理需求快速增长的现实，同时也要满足消费者对高效、个性化和高性能产品或服务的期待。通过选择或设计具备AI原生集成能力的产品，企业不仅能够驱动创新与增长，更能为未来做好充分准备。

你准备好拥抱AI原生处理的无限潜力了吗？我们可以为你提供支持。新突思专注于为OEM、ODM及各类创新技术企业打造高性能、专用型AI技术产品。例如，我们的Astra™ 嵌入式处理器，能够为IoT设备无缝赋能AI原生功能；我们还提供超可靠、低功耗的无线连接解决方案，专为物联网优化设计。

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