数十年来，各行业都在期盼人工智能(AI)能够在现实世界中进行推理和交互。而ADI正通过推进物理智能的发展使之成为现实——即让AI系统能够理解电气物理世界并与之交互。ADI在连接现实世界与数字世界领域已深耕数十年，拥有深厚的信号调理、电源、传感检测与驱动等核心技术专长。
然而，针对嵌入式系统开发和部署AI模型仍面临诸多挑战。为了实现物理智能(PI)，我们需要配套的工具来驾驭所构建系统的复杂性。CodeFusion Studio™ 2.0正是为此而生。
从嵌入式基础到基于AI的推理
为了实现AI模型的嵌入式部署，所需的工具已超越传统集成开发环境的范畴，需要的是能够打通嵌入式开发与AI工作流的综合性平台，支持在异构架构上进行开发，而异构架构正是未来边缘计算的基石。更重要的是，新工具必须支持物理智能所需要的具备自主性且以物理规律为依据的智能化。
过去，嵌入式工具是为单核MCU和确定性工作流程打造的。但是，物理智能要求系统能够对诸如热特性、磁场、声学环境等信息进行动态推理。这些系统并非静态结构，而是充满着各种动态复杂性。为了构建这样的系统，我们需要一个同样灵活多变的工具链。
正是在这样的背景下，CodeFusion Studio 2.0应运而生。该平台支持多核调试、系统级编排和AI模型集成，所有功能都整合至统一的工作空间中。此外，它是以Zephyr为核心的容器化开放平台，原生具备可复现性、自动化和可扩展性，对于物理智能而言至关重要。我们正构建能够在边缘端进行推理的智能体，而这些智能体需要在能够反映现实世界的环境中进行训练、部署和调试。
让AI工作流在边缘端落地
CodeFusion Studio 2.0最重要的特性之一是具备端到端AI流水线。开发者可以从TensorFlow、PyTorch或ADI自有的Model Zoo导入模型，几分钟内即可生成用于推理的代码。借助Zephyr AI Profiler，开发者无需接触硬件，即可监测延迟、功耗和内存。
这对于物理智能而言是一个颠覆性的突破。我们的目标是将智能直接嵌入到产品中，例如让可听戴设备的音频具备情境感知能力，或者让机器人实现自适应控制。CodeFusion Studio让这一切成为可能。它将AI从一个附加功能转变为一项核心设计原则。
除推理外，CodeFusion Studio还支持AutoML for Embedded，让数据集训练和优化能够在同一工作流内完成。这意味着我们的智能体能够在边缘硬件的资源约束下，学习和适应物理世界，并在其中自主行动。
安全、信任和物理-数字边界
物理智能也需要具备可信赖性。我们的系统在工业自动化、医疗健康等关键环境中运行。因此，CodeFusion Studio从一开始就集成了安全防护功能。借助ADI的可信边缘安全架构(TESA)，开发者可将安全引导、TrustZone分区和加密协议引入标准工作流。
安全防护非常重要，因为物理智能体承担着推理和控制物理系统的任务，必须确保这种控制是安全的、确定性的且可审核的。而CodeFusion Studio能够保障从模型部署到固件更新的每个环节都受到保护。
面向智能未来的平台
ADI关注三大前沿技术：自主智能AI——能够理解指令、对现实世界进行推理并采取行动的系统；物理驱动型AI——基于自然法则而非单纯统计模式的模型；类脑计算——模仿大脑机制、在边缘端高效运行的架构。
CodeFusion Studio 2.0是连接所有这一切的基础系统。它让愿景变成现实，并让工具突破单纯的代码编译，克服智能协作的挑战。
我们在开发过程中目睹了该平台的潜力。ADI团队的调试周期从数天压缩到了数小时。仅需几分钟即可生成经过优化、可直接用于推理的代码。无论是初级开发者还是资深开发者，都能够在完全适应开发者需求的环境中高效工作，而无需迁就工具。
构建能在现实世界中有效运行的智能系统
物理智能的目标是让AI真正在现实世界中发挥作用，而非纸上谈兵。为此，需要将推理能力深度融合到支撑日常生活的各类系统中。而CodeFusion Studio 2.0正是这一战略的基石，提供了安全、高效、智能的工具，助力开发者更好地构筑未来。
对于ADI而言，未来不止于畅想，更在于创造。借助CodeFusion Studio 2.0，我们正加速将未来变为现实。
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