數十年來，各行業都在期盼人工智能(AI)能夠在現實世界中進行推理和交互。而ADI正通過推進物理智能的發展使之成為現實——即讓AI系統能夠理解電氣物理世界并與之交互。ADI在連接現實世界與數字世界領域已深耕數十年，擁有深厚的信號調理、電源、傳感檢測與驅動等核心技術專長。

然而，針對嵌入式系統開發和部署AI模型仍面臨諸多挑戰。為了實現物理智能(PI)，我們需要配套的工具來駕馭所構建系統的復雜性。CodeFusion Studio? 2.0正是為此而生。

從嵌入式基礎到基于AI的推理

為了實現AI模型的嵌入式部署，所需的工具已超越傳統集成開發環境的范疇，需要的是能夠打通嵌入式開發與AI工作流的綜合性平臺，支持在異構架構上進行開發，而異構架構正是未來邊緣計算的基石。更重要的是，新工具必須支持物理智能所需要的具備自主性且以物理規律為依據的智能化。

下面我來解釋一下重要性所在。

過去，嵌入式工具是為單核MCU和確定性工作流程打造的。但是，物理智能要求系統能夠對諸如熱特性、磁場、聲學環境等信息進行動態推理。這些系統并非靜態結構，而是充滿著各種動態復雜性。為了構建這樣的系統，我們需要一個同樣靈活多變的工具鏈。

正是在這樣的背景下，CodeFusion Studio 2.0應運而生。該平臺支持多核調試、系統級編排和AI模型集成，所有功能都整合至統一的工作空間中。此外，它是以Zephyr為核心的容器化開放平臺，原生具備可復現性、自動化和可擴展性，對于物理智能而言至關重要。我們正構建能夠在邊緣端進行推理的智能體，而這些智能體需要在能夠反映現實世界的環境中進行訓練、部署和調試。

讓AI工作流在邊緣端落地

CodeFusion Studio 2.0最重要的特性之一是具備端到端AI流水線。開發者可以從TensorFlow、PyTorch或ADI自有的Model Zoo導入模型，幾分鐘內即可生成用于推理的代碼。借助Zephyr AI Profiler，開發者無需接觸硬件，即可監測延遲、功耗和內存。

這對于物理智能而言是一個顛覆性的突破。我們的目標是將智能直接嵌入到產品中，例如讓可聽戴設備的音頻具備情境感知能力，或者讓機器人實現自適應控制。CodeFusion Studio讓這一切成為可能。它將AI從一個附加功能轉變為一項核心設計原則。

除推理外，CodeFusion Studio還支持AutoML for Embedded，讓數據集訓練和優化能夠在同一工作流內完成。這意味著我們的智能體能夠在邊緣硬件的資源約束下，學習和適應物理世界，并在其中自主行動。

安全、信任和物理-數字邊界PI

物理智能也需要具備可信賴性。我們的系統在工業自動化、醫療健康等關鍵環境中運行。因此，CodeFusion Studio從一開始就集成了安全防護功能。借助ADI的可信邊緣安全架構(TESA)，開發者可將安全引導、TrustZone分區和加密協議引入標準工作流。

安全防護非常重要，因為物理智能體承擔著推理和控制物理系統的任務，必須確保這種控制是安全的、確定性的且可審核的。而CodeFusion Studio能夠保障從模型部署到固件更新的每個環節都受到保護。

面向智能未來的平臺

ADI關注三大前沿技術：自主智能AI——能夠理解指令、對現實世界進行推理并采取行動的系統；物理驅動型AI——基于自然法則而非單純統計模式的模型；類腦計算——模仿大腦機制、在邊緣端高效運行的架構。

CodeFusion Studio 2.0是連接所有這一切的基礎系統。它讓愿景變成現實，并讓工具突破單純的代碼編譯，克服智能協作的挑戰。

我們在開發過程中目睹了該平臺的潛力。ADI團隊的調試周期從數天壓縮到了數小時。僅需幾分鐘即可生成經過優化、可直接用于推理的代碼。無論是初級開發者還是資深開發者，都能夠在完全適應開發者需求的環境中高效工作，而無需遷就工具。

結語：構建能在現實世界中有效運行的智能系統

物理智能的目標是讓AI真正在現實世界中發揮作用，而非紙上談兵。為此，需要將推理能力深度融合到支撐日常生活的各類系統中。而CodeFusion Studio 2.0正是這一戰略的基石，提供了安全、高效、智能的工具，助力開發者更好地構筑未來。

對于ADI而言，未來不止于暢想，更在于創造。借助CodeFusion Studio 2.0，我們正加速將未來變為現實。