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AI與MCU的協(xié)同創(chuàng)新：邊緣智能的崛起

來源：芯科科技官網(wǎng)| 發(fā)布日期：2024-07-15 10:00:01 瀏覽量：

人工智能（AI）與機器學習（ML）正以前所未有的方式改變著我們的生活，從理解語言到模式識別，再到?jīng)Q策制定，這一切都得益于計算機系統(tǒng)日益增強的能力。而機器學習，作為AI的一個重要分支，利用算法讓計算機能夠從數(shù)據(jù)中自我學習，不斷優(yōu)化其性能。在這一過程中，微控制器單元（MCU）成為了推動AI和ML在邊緣設備上落地生根的關鍵角色。

MCU賦能邊緣AI/ML：應用場景實例

在邊緣設備上運行AI/ML的場景正日益豐富，從關鍵詞識別到傳感器融合，再到異常檢測，每一項技術(shù)都在各自領域內(nèi)發(fā)揮著不可替代的作用。例如，關鍵詞識別使得無需云端連接即可響應語音命令，而傳感器融合則通過整合多源數(shù)據(jù)提升決策的準確性。此外，目標檢測和手勢識別等技術(shù)更是將人機交互推向了一個全新的高度。

面向MCU的AI/ML挑戰(zhàn)

盡管深度學習模型，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN），在復雜任務處理上展現(xiàn)出了非凡的潛力，但其對計算資源的高要求卻與邊緣設備的限制形成了鮮明對比。如何在資源受限的環(huán)境下高效運行這些模型，成為了亟待解決的問題。

AI與MCU的協(xié)同創(chuàng)新：邊緣智能的崛起

TinyML：輕量化AI的新篇章

TinyML正是為此而生，它專注于開發(fā)適合資源受限設備的機器學習模型與技術(shù)。通過本地推理，TinyML不僅降低了能耗，還提升了效率與性能，使得MCU能夠在數(shù)據(jù)生成地直接執(zhí)行AI模型，實現(xiàn)即時決策。

本地推理的三大優(yōu)勢

1. 資源限制下的優(yōu)化：對于電池供電的嵌入式設備而言，本地推理顯著減少了對能量的需求，確保了在有限資源下AI任務的高效執(zhí)行。

2. 用戶體驗的飛躍：以智能貓門為例，本地推理技術(shù)能夠準確識別授權(quán)寵物，從而提升了安全性與便利性。

3. 效率與性能的雙重提升：AI優(yōu)化的MCU憑借其專有架構(gòu)，實現(xiàn)了AI工作負載的高效處理，即使在沒有GPU的條件下也能達到出色表現(xiàn)。

芯科科技：邊緣智能的領航者

芯科科技作為行業(yè)先鋒，正積極推動AI/ML技術(shù)在邊緣計算領域的革新。通過集成矩陣矢量處理器等硬件加速器，其無線SoC和MCU產(chǎn)品線為AI/ML算法提供了強大的支撐，極大地縮短了推理時間，降低了功耗，開啟了邊緣智能的新時代。

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