看不見的戰場：邊緣 AI 的上限，不只取決於算力，更取決於信號鏈
從感測器到模型，類比前端（AFE）正在成為決定邊緣 AI 精準度、可靠性與能效的關鍵第一步。
當工業設備透過振動感測器預測故障、智慧手錶以心電訊號監測健康，或安全監控攝影機藉由聲音辨識異常時，多數人會把突破歸功於更強大的 AI 演算法與數位晶片。然而，所有來自真實世界的資訊，例如影像、聲音、振動、溫度與生物電，本質上都是類比信號。連接物理世界與數位大腦的「橋樑」——類比前端（AFE, analog front-end），其品質會直接影響輸入 AI 模型的資料品質，進而牽動最終決策精度與系統可靠性。
隨著邊緣 AI 從概念驗證走向規模化落地，AFE 設計也面臨前所未有的挑戰。 在功耗、面積、延遲與信號特徵擷取效率都受到嚴格限制的應用情境中，傳統以「資料擷取」為核心的設計思路，已不一定能滿足 AI 對信號完整性的要求。換言之，AFE 不再只是把信號轉成數位資料的前段電路，而是決定 AI 能否「看懂」物理世界的關鍵環節。一場圍繞 AFE 能效與信號保真度的技術革新，正在悄悄展開。
邊緣 AI 為 AFE 帶來的設計新考量
傳統 AFE 的核心目標，是輸出乾淨、穩定且易於解讀的數位信號；但在機器學習情境中，過去可能被視為雜訊而濾除的微小變化，有時反而是設備早期故障、健康狀態變化或環境異常的重要特徵。因此，設計者需要重新檢視 AFE 的濾波、失真控制、時間同步與功耗架構，避免在前端處理階段就讓 AI 模型失去關鍵資訊。
避免過度濾波，保留 AI 所需的原始特徵
AI 模型理解資料的方式與數位訊號處理器不同。對一般訊號處理有幫助的濾波策略，未必適合 AI 推論；例如過於積極的低通或高通濾波，雖然能讓輸出訊號更容易被人類工程師解讀，卻可能掩蓋對 AI 有價值的細微特徵。因此，更理想的做法是盡可能保留原始資訊，並在轉換後以數位方式進行後段濾波，以兼顧 AI 模型與其他下游應用的需求。
嚴格控制失真，並同步記錄增益變化
若在訓練資料中混入虛假信號，可能會影響模型訓練結果，因此 AFE 必須更謹慎地控制失真。對於具有寬動態範圍的信號，可採用自動增益控制（AGC）；同時，放大倍數的變化也應傳遞至數位轉換器，並與感測器資料同步記錄，讓模型在訓練期間能正確理解信號來源與尺度變化。
確保精準時間同步，降低群延遲影響
在多感測器融合設計中，不同感測器必須依據一致的時間基準運作。若濾波深度或數位化鏈路不同，所造成的群延遲差異可能改變信號之間的相對關係，進而影響多模態 AI 模型的推論準確性。
採用分級架構，最佳化整體能源效率
邊緣設備常處於「始終在線」的低功耗模式。此時，系統可先以較低精度擷取訊號，並讓 AI 模型維持非活動狀態；當信號超過門檻值，再喚醒 AI 加速器並切換至高精度採集模式。系統也可導入獨立的納瓦級低精度 AFE 電路，透過多級喚醒限制完整 AI 模組的啟動時間，進一步降低整體能耗。
規劃獨立資料路徑，兼顧 AI 與後端分析需求
在 IoT 逐步走向 AIoT 的應用中，感測器資料往往同時肩負兩種任務：一方面支援後端系統進行常規資料分析，另一方面也作為 AI 模型的即時輸入。為避免不同用途相互干擾，設計時可考慮為不同資料需求配置獨立路徑。
從器件到方案：以整體信號鏈應對複雜場景
面對上述設計挑戰，AFE 的難點往往不只在單一器件的規格比較，而在於多電壓域、多感測器介面、高整合度與高可靠性並存的複雜場景下，如何組合出全域最佳的可靠方案。這也對設計團隊的選型、驗證能力，以及供應商的資源廣度與技術支援深度提出更高要求。
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安富利 × onsemi：為高可靠 AFE 打造穩固基礎
安富利的長期合作夥伴 onsemi，在邏輯器件領域擁有豐富產品組合，可為高可靠 AFE 設計提供堅實基礎。以多感測器系統為例，onsemi 的類比開關與多工器具備低導通電阻、高頻寬與低串擾等特性，有助於確保多路感測器信號在切換過程中的品質。
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結語：先夯實信號鏈，才能釋放邊緣 AI 的真正價值
在半導體技術持續演進的今天，邊緣 AI 的性能提升不再只依賴單一晶片或演算法進步，而更仰賴「感知－計算－執行」整條信號鏈的協同最佳化。AFE 作為連接物理世界與數位世界的第一道關口，其重要性正日益凸顯。唯有把「信號處理」這個關鍵起點打穩，邊緣 AI 才能取得高品質資料來源，進一步釋放更可靠、更智慧的應用價值，服務於更多產業場景。
