进入2026年，人工智能的发展轨迹正经历一场深刻的范式转移。AI不再仅仅栖身于云端服务器或数字屏幕之后，而是加速向物理世界渗透。无论是人形机器人、工业无人机还是软件定义汽车，物理AI（Physical AI）迎来了真正的产业化拐点。
然而，当机器从“看见”和“推理”迈向具备类似人类“反射本能”与“行动能力”的新阶段时，行业痛点也随之暴露无遗：在严苛的边缘功耗限制下，如何实现多模态感知与实时控制的闭环？如何通过软硬件协同解决复杂物理环境中的算力瓶颈？更重要的是，如何在保证极致低延迟的同时，兼顾BOM成本与系统级安全？
针对这些制约物理AI落地的核心挑战，电子发烧友网近日采访了Nordic Semiconductor短距离事业部人工智能负责人Arjun Chandra。他详细介绍了Nordic在底层架构重构、工具链升级、系统级成本控制以及具身智能新范式下的最新实践与技术愿景，为行业提供了一份从概念验证走向规模化量产的实战指南。
底层架构重构：以片上NPU与轻量模型打破实时控制桎梏
物理AI对“实时控制”的要求极为严苛，传统的边缘芯片往往侧重于云端模型的本地化推理，难以满足极低的端到端延迟需求。Arjun Chandra介绍，面对这一挑战，Nordic在今年的新产品中进行了底层架构的根本性创新，核心举措便是推出了自研的Axon NPU并集成了极致轻量的Neuton模型。
Arjun Chandra表示，Axon NPU是nRF54LM20B SoC底层架构上最核心的创新。作为一款片上集成的专用AI加速核心，它彻底改变了以往依赖外置离散NPU芯片的模式。在128MHz相同主频下运行TensorFlow Lite模型时，相较于单独使用Arm Cortex-M33 CPU，Axon NPU最高可实现15倍推理加速，同时功耗显著更低。与竞品中最接近的无线NPU相比，其性能提升最高可达7倍，能效优化达8倍。更为关键的是，片上集成消除了片间通信带来的额外延迟，大幅降低了硬件复杂度、BOM成本和PCB面积。
在具体推理时延基准数据方面，Arjun Chandra列举了一组实测结果：在KWS（DS-CNN）任务中，Cortex-M33耗时70ms，而Axon NPU仅需4.5ms，提升15倍；在IC（ResNet-8）图像分类任务中，从303ms缩短至17.9ms，提升17倍；在VWW（MNV1 .25x）视觉唤醒词任务中，从223ms降至14.4ms，同样实现了15倍的提升。这些数据直观地证明了Axon NPU在实时控制场景下的统治力。
此外，对于不需要NPU的场景，Nordic还提供了自定义Neuton模型作为补充。Arjun Chandra强调，该模型通过专利的“逐神经元生长”算法，从根本上解决了传统模型臃肿的问题。其平均模型体积小于5KB，相比同等效果的TensorFlow Lite模型体积最高可缩小10倍；相较LiteRT，推理速度最高提升10倍且功耗更低。这种方案适用于任意Nordic SoC的主CPU，无需专用硬件即可在本地完成推理，完全消除了云端往返延迟。他还透露，Axon NPU并非nRF54LM20B专属，未来将集成至nRF92系列蜂窝物联网模组，把实时边缘推理能力延伸至智能表计、追踪器及可穿戴设备等更广泛的领域。
重新定义存储墙：边缘感知层与计算层的双向协同
随着视觉-语言-行动（VLA）模型和世界模型被引入物理AI，内存带宽压力剧增，“存储墙”问题日益凸显。对此，Arjun Chandra给出了一个独特的视角。他表示，存储墙问题主要存在于配备外置DRAM与深度缓存架构的主机及加速器层级，而Nordic作为超低功耗无线SoC供应商，片上内存仅数百KB，并不直接研发该层级产品。但这并不意味着Nordic无法应对这一挑战，相反，其提供的方案能够形成关键互补。
Arjun Chandra解释道，VLA模型或世界模型需要获取贴合现实、可靠的物理世界观测数据。通过在无线终端直接运行小型模型，感知层能够在数据传输前，将持续的原始信号转化为少量关键事件。最终送达计算层级的数据仅为原始数据流的极小一部分。这种方式是从数据源端缓解带宽压力，而非单纯依靠缓存优化。
同时，二者之间存在双向协同关系。Arjun Chandra举例说明，计算层级会向边缘设备输出反馈。例如，Nordic边缘AI方案内置的文本生成唤醒词和关键词识别功能，就是借助计算层级能力合成训练数据，再利用这些数据构建可在搭载Axon NPU的nRF54LM20B上运行的超小型模型。这种“云端合成数据+边缘轻量化部署”的模式，巧妙地规避了边缘侧的存储瓶颈，保障了高并发多模态推理的流畅度。
工具链全面升级：降低从云端大模型到边缘微瓦级部署的门槛
将拥有近乎无限资源的云端大模型部署到功耗受限的边缘硬件，是当前最大的工程痛点。Arjun Chandra强调，依靠纽扣电池供电的超低功耗无线SoC所能承载的模型，在设计上规模要小好几个数量级。这类模型专为该层级定制开发，从设计之初就围绕内存与延迟限制进行考量。为此，Nordic今年推出了一系列全新工具，旨在降低开发者在受限硬件上部署适配性能模型的门槛。
首先是核心的Axon NPU编译器（Axon Compiler）。Arjun Chandra介绍，该工具接受标准.tflite或.h5格式模型，自动生成Axon NPU兼容的C头文件，可直接集成进nRF Connect SDK工程。它能自动报告模型的内存占用、推理时间、精度及量化损失，并提供即用型Docker镜像。在算子映射方面，原生加速1D/2D卷积、全连接层等基于8-bit量化的运算，不支持硬件加速的算子则由编译器自动映射到CPU fallback，确保了部署的灵活性。
其次是Edge AI Add-on v2.0中间件。基于nRF Connect SDK v3.3.0-preview2发布，它提供了双层API设计：高层nrf_edgeai_lib API适合快速集成，低层Axon Driver API适合高级用户精细控制。同时支持同步/异步推理，释放CPU资源，并新增了手势识别、唤醒词识别等示例应用。
最后是面向不熟悉 Python/TensorFlow 工作流的开发者的Nordic Edge AI Lab云端工具链。Arjun Chandra表示，该平台提供了Text-to-Wake-Word和文本生成关键词识别功能，仅需输入文字即可自动生成模型，无需人工采集训练数据。同时，Axon NPU模型构建器允许用户上传自定义数据集并指定网络架构，直接生成针对Axon NPU编译的模型。他特别强调，上述工具链面向轻量化量化模型，并非用于直接压缩原始大模型，而是依托自动机器学习能力和编译阶段量化技术，支持搭建轻量化模型并高效部署至超低功耗硬件。
跨越量产鸿沟：系统级BOM控制与AI辅助开发壁垒
物理AI设备对成本极其敏感。在存量市场竞争中，Arjun Chandra表示，Nordic通过系统级创新和软硬协同构建了差异化壁垒。一方面，依托系统集成削减BOM成本。nRF54LM20B将Axon NPU直接集成进SoC，无需外置AI芯片；nRF91系列SiP则将应用处理器、LTE调制解调器、GNSS、安全模块、PMIC及射频前端整合在同一封装内，大幅减少物料清单条目。另一方面，nRF Cloud提供了芯片到云端的服务层，涵盖设备管理、固件OTA、远程调试及性能监测，客户无需自建后台，大幅削减产品部署后的总体拥有成本（TCO）。
除了硬件与云服务，Arjun Chandra还强调了AI辅助开发能力的独特价值。Nordic是无线物联网领域首个在全流程实现AI辅助工作流的方案商。开发者可依托AI助手更快完成原型搭建，降低令牌消耗并提升代码可靠性；设备部署后，还能在同一套流程内借助AI开展根因分析与调试。这种将AI辅助贯穿SDK、量产交付直至已部署设备集群的能力，是多数仅局限于代码编辑器层面的AI工具所不具备的。
此外，作为一站式供应商，Nordic拥有从芯片到固件到云服务的完整解决方案所有权，客户只需对接一个技术支持入口，避免了多供应商推诿。同时，通过亚洲与欧洲多地制造渠道的多元化布局，有效保障了供应链韧性，稳定了BOM成本。
拥抱具身智能：界定能力层级与安全基石
面对Agentic AI和具身智能的新兴浪潮，Arjun Chandra表达了清晰的战略定位。他表示，智能体的价值来源于其可执行任务的广度，开放式推理适合部署在高性能设备与云端；而依靠纽扣电池供电的无线边缘设备功能高度聚焦：感知物理世界并做出响应。Nordic的核心优势正是这一层感知与执行架构。倘若缺少这些分布式终端，再多的推理能力也无法触达物理世界。
Arjun Chandra以工业监测和智能家居为例说明了二者的互补关系。在工业场景中，边缘MCU上报“轴承即将故障”的明确事件，高层智能体据此制定处置方案；在智能家居中，“观影模式”等模糊指令交由网关处理，而灯光、门锁等终端仅负责边界清晰的简单功能。这种分布式、低功耗且高可靠的无线层级，正是 Nordic 深耕的领域，也是整套系统赖以搭建的基础。
他进一步强调，这套权责划分思路同样是安全体系的基石。倘若一个智能体掌握大范围权限，自身极易成为攻击目标。保持各个终端功能精简并依托硬件实施防护，即便推理层级遭到入侵，单个节点也无法产生危险行为。例如，nRF54L系列按照PSA认证3级标准打造，搭载硬件信任根与机密保护机制，支持全生命周期安全OTA。展望未来，Nordic将持续夯实这一底层基础，打造安全、低功耗、高可靠的智能边缘层。Arjun Chandra认为，在边缘侧具备有限且定义清晰的行为能力并非短板，恰恰是保障这类系统实现真正自主运行的安全前提。
结语
从Axon NPU的底层架构重构，到边缘感知层对存储墙的巧妙化解；从全流程AI辅助工具链的降本增效，到具身智能时代对安全与层级的深刻洞察，Nordic Semiconductor正在用实际行动证明：物理AI的落地不仅需要强大的算力，更需要精准的感知与执行架构。在2026年这个产业化拐点上，Nordic通过界定清晰的能力层级与极致的系统工程能力，为物理AI从概念走向千家万户铺设了一条低成本、高可靠、可量产的现实路径。这不仅是技术的胜利，更是对物理世界运行规律的深刻尊重。
文章来自：电子发烧友
