第340章 端侧智能的攻坚与“瓶颈”的突破（1/2）

李卫国团队将突破“超级节点”功耗散热瓶颈的希望，寄托于提升生物雷达传感器自身的“端侧智能”，这无疑是一次极具魄力的技术战略转向。然而，将复杂的跌倒检测、生命体征分析等ai算法，塞进一个对功耗和体积极其敏感的嵌入式传感器里，其难度堪比在针尖上跳舞。

项目组迅速调整了兵力部署，核心的攻坚任务落在了康养团队的传感器算法小组和与之协同的硬件设计小组身上。他们面临三大近乎矛盾的技术指标：高精度、低功耗、小体积。

算法工程师们开始了对现有模型的“暴力”拆解与重构。他们利用最新的模型剪枝、量化和知识蒸馏技术，试图在保证核心功能准确性的前提下，将那个原本需要在gpu服务器上运行的庞大神经网络，瘦身到可以在微控制器上流畅运行。这个过程充满了挫败感，往往稍微削减参数，监测的准确率就断崖式下跌；过度量化又会导致模型失稳，误报率飙升。

“李院，这几乎是不可能的任务！”算法组长顶着两个黑眼圈，指着屏幕上再次失败的测试结果，“我们就像是在用水果刀雕刻一座大山！现有的通用微控制器架构，根本不适合这种复杂的并行计算需求。除非……除非我们能定制一款专用的处理核。”

与此同时，硬件小组在全球范围内搜寻合适的低功耗ai芯片或ip核。他们找到了一些面向物联网的ai加速器方案，但要么性能不足以满足实时性要求，要么功耗依然超标，要么其开发环境和工具链极其不成熟，学习成本高昂。

进度再次停滞，实验室里的气氛重新变得凝重。难道“端侧智能”这条路，也是一条走不通的死胡同？

就在这山重水复之际，一个来自芯片设计合作伙伴的越洋电话，带来了柳暗花明的消息。对方在邮件中提及，他们实验室刚刚流片回来一款超低功耗的、面向始终感知应用的神经网络处理单元验证芯片，其架构特点是采用了事件驱动型异步电路和存算一体技术，专门为这种持续感知、间歇性爆发计算的场景优化，理论功耗极低，正好符合“端侧智能”的需求！

李卫国如同抓住了救命稻草，立刻安排硬件负责人带着详细的需求文档，飞赴合作伙伴所在地进行实地测试和评估。

几天后，硬件负责人带着几颗珍贵的工程样品和初步的测试数据兴奋地返回。结果令人振奋！这款专为“边缘ai”设计的npu，在处理经过裁剪的生物雷达感知模型时，其功耗仅有他们之前测试的最佳通用微控制器的五分之一！而处理速度和精度完全满足要求！