在嵌入式系統開發的領域中，感測器數據是所有決策的核心。然而，實體感測器在實際應用中常面臨多重挑戰，例如安裝空間不足、作業環境過於嚴苛，或是高昂的維護與零件成本。為了克服這些限制，「虛擬感測器」（Virtual Sensors）的概念應運而生。這並非指實際的硬體元件，而是透過 AI 模型根據其他現有的感測器資訊來「推算」出難以直接測量的目標數據。MathWorks 推廣的「模型化設計」（Model-Based Design, MBD）工作流，正是在為這項技術提供一條從研發到落地的完整路徑。
這項發展的背景，源於過去開發 AI 模型與嵌入式韌體之間存在的巨大鴻溝。傳統上，資料科學家通常在 MATLAB 或其他環境中訓練模型，但要將這些模型部署到硬體時，韌體工程師往往需要重新手動撰寫 C 程式碼。這中間的轉換過程不僅耗時，且難以進行系統級的同步驗證。MathWorks 的新流程讓工程師能直接在 Simulink 環境中整合 AI 模型，實現端到端的無縫接軌，從訓練、驗證到最後的程式碼生成，都能在同一個軟體架構下完成。
從技術影響力來看，這項工作流解決了邊緣運算中最棘手的資源配置問題。透過模型壓縮技術，龐大的神經網路得以精簡，使其能運作在記憶體受限的嵌入式處理器上，且不犧牲執行速度。此外，自動生成「無函式庫依賴」（Library-free）的 C 程式碼，意味著開發者可以將成果輕鬆移植到各種硬體平台，而不必受限於特定的晶片廠商框架。這種靈活性對於供應鏈波動劇烈的半導體市場而言，具有極高的策略價值。
這項發展之所以值得業界高度關注，主要在於其對「可靠性」的嚴格要求。在工業自動化、電動車或航太等安全至上的領域，AI 模型不能只是「大致準確」。MathWorks 導入了形式驗證（Formal Verification）技術，能以數學方式確保神經網路在特定輸入範圍內的行為符合預期。當開發者能在實體原型產出前，就透過 PIL（Processor-In-the-Loop）測試來評估代碼效能與硬體負載時，不僅降低了開發風險，更實質提升了最終產品的市場競爭力。這不僅是開發工具的進化，更代表著 AI 已經從單純的數據實驗，正式轉化為工程設計中可驗證、可執行的標準元件。