當下各大廠商爭相研發高性能 AI 大模型，很多從業者習慣觀望等待主流模型定型后再做產品開發。但對產品設計師而言，不必一味觀望，應主動利用現有技術，把 AI 模型能力落地為可用、可靠、具備實際價值的商業化產品。

萊迪思半導體與英偉達的合作，標志著 AI 時代產品設計思路迎來轉變。雙方推出Sensor Bridge 參考設計，標準化了從傳感器到 AI 推理的完整數據鏈路，大幅降低了開發近實時感知、分析與響應系統的門檻。采用模塊化搭建方式，能有效加快研發進度，打造更智能、響應更快的終端產品。

隨著智能算力向數據產生的邊緣端下沉，開發重點不再只是優化 AI 模型本身，而是定義模型嵌入實際系統后的運行邏輯。系統如何感知信息、優先級如何劃分、哪些數據可以忽略，這些核心設計參數，直接決定 AI 產品的可靠性、可預測性與實用價值。

開發者可基于萊迪思LF-SNR-ETH-EVN開發板(如圖1）實現這套參考設計。這款搭載 CertusPro-NX FPGA 的傳感器轉以太網橋接板，可把不同類型的異構傳感器信號，轉換成標準化低延遲以太網數據流，供給后端邊緣 AI 系統處理。

圖1：格子半導體的LF-SNSR-ETH-EVN接收異構傳感器的輸入，并將其轉換為快速結構化的數據流，供NVIDIA邊緣模塊處理。（圖片來源：Lattice Semiconductor） 

這套基于低功耗 FPGA 的邊緣硬件平臺，負責采集各類底層傳感器原始數據，做歸一化和封包處理，轉為高速結構化數據流，通過以太網傳輸至 GPU 平臺，實現低延遲、高吞吐的實時運算。

萊迪思開發板可無縫對接英偉達 Holoscan Sensor Bridge 及邊緣計算模塊，搭建起實時傳感 AI 系統的端到端完整架構，方便開發者快速接入各類新傳感器，高效把數據導入 IGX Orin、AGX Orin 等邊緣 AI 平臺的推理鏈路。

這種架構重新劃分了云端與邊緣的分工：云端側重模型訓練、全域數據匯總、版本更新與長期系統優化；邊緣終端專注實時感知、數據分析與智能響應。

簡化傳感器到 AI 的開發流程

設計師可以快速搭建傳感至 AI 的應用鏈路，打通從物理傳感輸入到英偉達推理架構的數據流轉。不再依賴模擬信號或抽象推演，而是基于真實傳感器實時數據流做產品原型驗證。

例如工業傳感器、攝像頭等設備采集的數據，經 CertusPro-NX 橋接板通過以太網傳輸，交由邊緣硬件上的 Holoscan 應用做實時 AI 推理。傳統方案新增傳感器時，需要開發定制驅動、做內核層級適配、搭建專屬數據通道，工作量極大；而 Holoscan 通過標準化 API 和傳輸層，在邊緣端持續處理傳感數據，省去大量底層開發工作。

所有傳感器數據統一納入實時數據流管理，新增傳感設備無需重構整體應用架構，即可快速接入現有 AI 業務流水線。

充當物理世界與系統間的轉換適配層

萊迪思 FPGA 開發板相當于物理硬件與后端系統之間的可編程適配中轉層，后續新增傳感器無需重新設計硬件。板載預設 FPGA 功能模塊可適配處理各類傳感數據，搭配完整軟件棧，支持在英偉達邊緣 AI 硬件上完成數據采集、傳輸與運算。

這種設計把傳感器集成從硬件硬性適配變成軟件可配置選型，產品需求迭代時，系統靈活性大幅提升。研發過程中可隨時新增傳感器與信號輸入，不用大規模改動整體架構。

還能在量產系統上線前，提前調試優化產品邏輯，減少定制化適配工作量，方便在檢測機制、觸發邏輯、異常處理等方面做迭代優化。

總而言之，產品設計師不必等待 AI 模型競爭塵埃落定，當下就可基于實時真實傳感數據，開發具備感知、決策、執行能力的 AI 應用。萊迪思與英偉達的聯合方案，提供了超低延遲的端到端數據通路，助力更多領域誕生全新品類的邊緣 AI 產品。