Nordic Semiconductor宣佈其邊緣AI策略迎來重大突破:為下一代超低功耗產品組合新增前沿技術能力,並正式全面推出首款搭載神經處理單元(NPU)的 nRF54LM20B 系統級晶片(SoC)。
搭載大容量記憶體的nRF54LM20B整合神經處理單元(NPU),針對TensorFlow Lite級別模型的處理速度比Arm Cortex CPU快15倍,且能耗大幅降低;其效能較最接近的競品邊緣AI解決方案高出7倍,能效則提升8倍,讓高速率感測器資料、音訊及事件驅動型邊緣 AI 工作負載可在微型電池供電下穩定運作。
透過簡化邊緣AI模型的創建、最佳化與部署流程,Nordic讓開發者能夠輕鬆為產品賦予實用的智慧功能,同時無需增加功耗預算或開發成本。
為日常設備賦予即時智慧
Nordic整合先進的硬體加速能力、靈活的模型支援與簡潔易用的開發工作流,從而進一步改善其邊緣AI產品方案,讓設備端智慧真正落地於主流產品。全新搭載神經處理單元(NPU)的nRF54LM20B,為電池供電的穿戴式設備、智慧家居與音訊設備、工業和醫療感測器以及追蹤器提供了實現即時智慧所需的效能。
這使得設備無需雲端處理,即可實現精確的動作檢測、自然的聲音與存在感測、即時的異常識別以及運動解析。
除全新硬體加速功能外,Nordic還對其超低功耗邊緣AI解決方案進行了擴展,新增多項特性,消除在各類電池供電的物聯網互連產品中整合智慧功能時普遍存在的障礙。
- 簡化的模型創建與最佳化:開發者如今可上傳自訂資料集並指定模型架構,從而構建用於設備端運作的邊緣AI模型,以產生分類或回歸模型。這簡化了從零開始設計邊緣AI架構的流程,非常適用於穿戴式設備、工業傳感與智慧家居設備。
- 僅需單個文字輸入即可創建喚醒詞:該功能允許開發者僅利用一個書面語句(例如 「Hello Nordic」)產生自訂喚醒詞模型,無需收集或標注數千條音訊樣本。這解決了語音資料集構建成本高、難度大的問題,可應用於語音啟動控制、智慧音箱、穿戴式設備、遙控器以及電池供電的音訊配件。
- 更廣泛的生態系統支援:Nordic 全新線上模型產生工具 —— Nordic Edge AI Lab所創建的模型,既可在神經處理單元(NPU)上實現加速推理,也可在CPU上高效運作,讓開發者能夠靈活滿足不同效能與功耗需求。這解決了模型、工具與嵌入式固件之間的整合難題,同時支援音訊分類、異常檢測、高級慣性測量單元(IMU)處理、預測性維護、環境傳感和訊號處理等場景。
綜合以上各項更新,可降低為嵌入式設備添加AI功能所需的開發工作量,並大幅縮短從概念到可用原型的實現時間。
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