资料显示，赛灵思推出的reVISION堆栈技术，具备了可重组和所有形式链接的特性，让开发者能充分运用堆栈技术，快速研发与部署升级方案，对开发未来需求的智能视觉系统至关重要。不仅如此，该技术使开发者在结合机器学习、计算机视觉、传感器融合与连接的应用时，能够获得显著优势。举例而言，相较于其他嵌入式GPU与传统SoC，reVISION将机器学习推论的每秒每瓦影像效能提升了6倍，计算机视觉每秒每瓦每帧处理速度提升了42倍，而延迟却只有1/5。
嵌入式人工智能将在边缘计算产品中，得到十分广泛的应用。目前，嵌入式AI已经开始进入市场，特别是在自动驾驶与数据安全领域得到快速的渗透与应用。
“辅助驾驶系统如果在云端计算，设备端采集到数据后上传，计算完成后再返回终端，这样会不可避免地带来一定延时，而在驾驶场景中，这种延时意味着危险系数的提高。”瑞萨电子(中国)有限公司应用技术中心汽车电子部副部长赵坤表示。同时，数据安全也是关注的一个要点，上传到云端的计算意味着隐私被泄露的风险提升。
所以，嵌入式人工智能将在边缘计算产品中，得到十分广泛的应用。根据刚发布的《边缘计算产业联盟白皮书》，边缘计算有三个发展阶段。
一是联接。实现终端及设备的海量、异构与实时连接，网络自动部署与运维，并保证联接的安全、可靠与维护性。远程自动抄表就是其中的应用场景，解决了电表数量巨大的问题。二是智能。边缘侧引入数据分析与业务自动处理能力，智能化执行本地业务逻辑，可以大幅度提升效率并且降低成本。电梯的预测性维护就是该应用之一。三是自治。引入人工智能，边缘计算不但可以自主进行业务逻辑分析与计算，还可以动态实时完成自我优化、调整执行策略。
