该公司还发布了Simplicity Design Intelligence，这是一套将硬件和软件需求与项目配置关联起来的功能套件。其首个功能名为“硬件意图”（Hardware Intent），计划于2027年1月发布alpha版本。.

Simplicity AI SDK 为 AI 编程助手提供结构化访问权限，使其能够访问 Silicon Labs 的 SDK、工具、文档和相关硬件。
据该公司称，测试版支持 GitHub Copilot、Cursor 和 Codex。
这种方法允许通用 AI 助手使用 Silicon Labs 设备和工具的特定上下文信息，而不是强制它们使用专有助手。
首个正式支持的体验侧重于低功耗蓝牙 (LE)。
工作流程包括项目创建和配置、编译、设备编程、调试、网络和功耗分析、文档查询以及硬件交互。

Silicon Labs 还推出了 Simplicity Design Intelligence，这是一项旨在利用产品需求信息来帮助产品实施并随后验证最终配置的计划。.

硬件意图分析将是该系统的首要功能。
该系统能够以产品需求、电路板原理图以及其他硬件相关文档（从数据手册到会议记录）作为输入。
基于这些信息，它可以干预引脚、外设和软件的配置，并将结果与​​原始需求进行比较。Silicon
Labs 指出，这种分析可以在电路板制造之前识别出诸如引脚冲突、外设不兼容或缺少约束等问题。
该公司认为，这项功能有望减少 PCB 的重新设计或返工。

Hardware Intent 的 alpha 版本计划于 2027 年 1 月发布，因此它应该与 Simplicity AI SDK 区分开来，后者的公开测试版已经可用。.

面向低功耗蓝牙 (Bluetooth LE) 的开源社区：
另一项举措是启动开源开发社区的测试版，该社区初期专注于低功耗蓝牙 (Bluetooth LE)。
开发者将可以访问示例应用程序和 Silicon Labs 的工具，并能够报告问题、提出修复方案以及通过拉取请求提交代码。
所有被接受的贡献都将经过 Silicon Labs 的标准工程和测试流程，之后才会整合到其 SDK 的后续版本中。
提案和讨论在最终被接受之前也会保持公开，以促进开发者之间的信息共享。

Silicon Labs 应用团队将为通过 GitHub 报告的问题提供支持。该公司计划稍后将此模式扩展到其他无线技术，但公告并未具体说明日期或接下来将添加哪些技术。.

集成
，以将嵌入式设备连接到企业使用的数据处理和 MLOps 系统。Silicon
Labs MLOps SDK 的初始版本允许设备连接到 Databricks 并从设备集群中收集数据。
一旦这些数据集成到 Databricks 中，即可在其训练流程、MLOps 工具和 GPU 资源中使用。
其目标是将嵌入式设备的模型训练和管理流程集成到用于其他企业工作负载的同一数据和人工智能基础设施中。

用于评估硬件上模型的机器学习性能分析器：
训练完成后，Silicon Labs 的机器学习性能分析器可以估算模型对目标硬件的适用性及其内存和 CPU 需求。
新闻稿中将此信息描述为“方向性准确”。因此，应将其视为开发指导，而非模型在设备上最终性能的精确测量。
此信息可用于在将模型部署到目标硬件之前对其进行修改。

据该公司称，Silicon Labs 为此次集成开发的初始 MLOps 工具现已在 Databricks 上提供。.

三项计划目前处于不同的发布阶段
。这些计划的开发进度各不相同。Simplicity AI SDK 目前处于公开测试阶段，初期官方支持蓝牙低功耗 (Bluetooth LE)。该公司表示，测试版支持的助手包括 GitHub Copilot、Cursor 和 Codex 等。
开源社区也即将推出测试版，同样支持蓝牙低功耗 (Bluetooth LE)。此外，首批用于连接 Databricks 的 MLOps 工具也已发布。
另一方面，硬件意图 (Hardware Intent) 尚未正式发布：Silicon Labs 计划于 2027 年 1 月发布 alpha 版本。

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