在一次駕車(chē)赴約途中，你并未分心駕駛，但車(chē)載駕駛員監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（DMS）卻頻繁發(fā)出“注意力不集中”警告。你或許不會(huì)想到，這背后可能是人工智能模型中潛藏的偏見(jiàn)——女性司機(jī)更易被錯(cuò)誤歸類(lèi)為“整理儀容”狀態(tài)，而這一偏差源自訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的性別特征失衡。

這一場(chǎng)景揭示了當(dāng)前邊緣AI技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨的核心挑戰(zhàn)之一：如何確保部署在汽車(chē)、工業(yè)設(shè)備、智能家居等關(guān)鍵場(chǎng)景下的AI系統(tǒng)具備公平性、穩(wěn)健性和可解釋性？

邊緣AI正在崛起，風(fēng)險(xiǎn)不容忽視

隨著AI加速向終端側(cè)遷移，邊緣AI正成為智能制造、智慧交通和消費(fèi)電子領(lǐng)域的重要驅(qū)動(dòng)力。與云計(jì)算不同，邊緣AI直接處理物理世界的數(shù)據(jù)輸入，其決策直接影響現(xiàn)實(shí)行為，例如自動(dòng)駕駛控制、安全監(jiān)控、語(yǔ)音助手響應(yīng)等。

然而，如果AI模型存在數(shù)據(jù)偏差或算法缺陷，可能導(dǎo)致嚴(yán)重的誤判甚至歧視性結(jié)果。例如：

在金融領(lǐng)域，AI可能因訓(xùn)練樣本不足而錯(cuò)誤拒絕某些群體的貸款申請(qǐng)；

在醫(yī)療設(shè)備中，AI識(shí)別失誤可能影響診斷準(zhǔn)確性；

在車(chē)輛DMS系統(tǒng)中，誤判不僅影響用戶體驗(yàn)，還可能帶來(lái)安全隱患。

波士頓咨詢公司2025年1月發(fā)布的調(diào)查顯示，75%的企業(yè)高管將AI列為年度三大戰(zhàn)略重點(diǎn)，但僅有不到三分之一的企業(yè)為其員工提供了足夠的AI技能培訓(xùn)，凸顯出當(dāng)前AI普及過(guò)程中“認(rèn)知滯后”與“能力缺口”的并存。

恩智浦提出負(fù)責(zé)任AI框架，推動(dòng)邊緣AI可持續(xù)發(fā)展

面對(duì)這些挑戰(zhàn)，恩智浦發(fā)布《負(fù)責(zé)任的邊緣AI賦能技術(shù)》白皮書(shū)，提出一套涵蓋技術(shù)、政策與倫理協(xié)同的AI治理框架。該白皮書(shū)深入解讀歐盟《AI法案》等法規(guī)要求，并從SoC供應(yīng)商視角出發(fā)，探討如何通過(guò)硬件設(shè)計(jì)、軟件工具鏈與開(kāi)發(fā)流程優(yōu)化，提升AI系統(tǒng)的透明度、可控性與安全性。

以DMS為例，恩智浦在其eIQ AI開(kāi)發(fā)套件中集成了可解釋AI（Explainable AI, XAI）工具模塊，可在模型部署前檢測(cè)潛在偏差，幫助開(kāi)發(fā)者理解模型判斷邏輯，從而提前識(shí)別并修正不公平傾向。

構(gòu)建“可信AI”，需要全鏈條協(xié)同

負(fù)責(zé)任的邊緣AI不是單一技術(shù)點(diǎn)的突破，而是貫穿整個(gè)AI生命周期的系統(tǒng)工程，包括：

數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注階段：確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性與代表性；

模型訓(xùn)練階段：引入公平性評(píng)估指標(biāo)，防止偏見(jiàn)固化；

部署運(yùn)行階段：提供實(shí)時(shí)監(jiān)控與反饋機(jī)制，增強(qiáng)系統(tǒng)透明度；

工具與平臺(tái)支持：如恩智浦eIQ工具鏈，助力開(kāi)發(fā)者實(shí)現(xiàn)模型調(diào)試與優(yōu)化。

結(jié)語(yǔ)

隨著AI日益深入人類(lèi)生活，邊緣AI的廣泛應(yīng)用帶來(lái)了前所未有的效率提升與智能化體驗(yàn)，但也對(duì)系統(tǒng)的可靠性、公平性提出了更高要求。恩智浦通過(guò)技術(shù)研究、工具創(chuàng)新與行業(yè)合作，正積極推動(dòng)“負(fù)責(zé)任AI”理念落地，致力于構(gòu)建一個(gè)更加安全、公正、可解釋的智能未來(lái)。