- 最近在查相关资料，写相关的论文。关于嵌入式 AI 处理器在人工智能领域的发展，有以下核心疑问：
- 首先，资源约束与性能需求矛盾：在边缘设备算力、存储和功耗受限的情况下，如何高效运行复杂 AI 模型（如图像识别、自然语言处理）？现有算法优化（模型压缩、量化）和专用硬件（NPU/TPU）能否突破性能瓶颈？
- 其次，实时性与隐私保护平衡：本地化处理虽提升响应速度，但如何在医疗、安防等敏感场景中确保数据安全？边缘侧与云端协同是否会成为主流方案？
- 再有，跨领域适配挑战：智能家居、工业物联网、自动驾驶等场景需求差异显著，通用型 AI 芯片能否满足多样化需求？定制化 ASIC 的成本与灵活性如何权衡？
- 最后，开发生态与技能壁垒：传统嵌入式团队缺乏 AI 算法经验，现有工具链（如 TensorFlow Lite Micro、Arm Vela 编译器）能否有效降低开发门槛？开源框架与硬件厂商的协同优化是否足够？
- 仍需要我们继续努力改进与发展。
