尽管云端AI仍是市场关注的核心，但边缘AI正逐步崭露头角，并在多个领域展现出巨大潜力。据业内人士透露，整合连接性、感知能力与推论能力，同时针对不同应用场景优化，是推动边缘AI普及的关键。

据IP业者CEVA指出，边缘AI设备需具备三大核心功能。首先，连接性是基础，设备必须能够传输数据以实现功能。其次，感知能力不可或缺，设备需通过传感器收集视觉、听觉或运动数据以感知环境。最后，设备需搭载低功耗、高性能的NPU，以运行AI神经网络。

在MCU领域，随着物联网设备的快速增长，边缘AI需求逐步提升。传统MCU多用于简单控制与运算，但如今已逐步向智能家电、工业自动化、医疗设备及车用电子等领域扩展。目前，MCU主要适用于低功耗场景下的简单AI推论，如语音识别和手势控制，而更高算力需求则依赖MPU或SoC。

MOSFET在边缘AI设备中同样扮演重要角色，与PM-IC协同工作，为低功耗NPU提供高效电源管理。据供应链消息，随着5G技术和传感器数据量的增长，高效电源管理需求将更加迫切，推动氮化镓（GaN）等新技术的应用，以提升能源转换效率。

边缘AI的优势在于本地化数据处理，可减少对云端的依赖，降低延迟、节省带宽并提升隐私保护。工业4.0被认为是短期内边缘AI的重要应用场景之一。例如，智能机械手臂能够通过边缘AI实现实时缺陷检测与品质控制，从而提升生产效率并降低成本。

然而，边缘AI的发展仍面临诸多挑战。据业内人士分析，算力与功耗的平衡仍是主要瓶颈，如何在微型设备中实现高效AI推论同时保持低功耗，仍是待解难题。此外，多样化应用场景需要定制化设计，增加了开发成本与时间。安全性问题也不容忽视，边缘AI设备通常部署在分散环境中，易受黑客攻击，数据安全与运算过程的保护至关重要。

业内人士认为，边缘AI的未来是市场需求的必然趋势，但连接性、感知能力与推论能力的整合将是其成功的关键。