人工智能（AI）技術(shù)已經(jīng)滲透到我們的日常生活中。每當(dāng)您讓Alexa執(zhí)行任務(wù)時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)都在努力理解您的指令，并做出最佳響應(yīng)。每次Netflix或亞馬遜向您推薦“下一部電影”或“下一個(gè)購買商品”時(shí)，都是基于復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，為您提供更具吸引力的建議。盡管亞德諾半導(dǎo)體可能不是每個(gè)人都有自動駕駛汽車，但公司敏銳地意識到了這一領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿妥灾鲗?dǎo)航的重要性。

人工智能的前景與挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)的前景非常廣闊——它使機(jī)器能夠根據(jù)周圍環(huán)境做出決策，像人類一樣處理信息，甚至在某些方面超越人類。然而，上述例子中的AI功能通常依賴于大型、高耗電的服務(wù)器，這些服務(wù)器沒有功率、尺寸或成本限制。例如，Alexa和Netflix依靠云端的大型服務(wù)器來分析用戶意圖。雖然自動駕駛汽車需要電池供電，但考慮到驅(qū)動車輪和轉(zhuǎn)向所需的能量，即使是非常昂貴的人工智能決策也會消耗大量能源。

目前，人工智能在大型設(shè)備上的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，但在小型化和邊緣計(jì)算方面的進(jìn)展相對滯后。那些由小型電池供電或存在成本和尺寸限制的設(shè)備難以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的視覺和聽覺分析功能。目前，這些小型設(shè)備只能利用簡單的人工智能技術(shù)，如關(guān)鍵詞識別或低維信號分析（例如通過光容積描記術(shù)測量心率）。

小型設(shè)備的視聽功能

那么，小型設(shè)備具備視聽功能是否有實(shí)際價(jià)值呢？考慮一下門鈴攝像頭這樣的小產(chǎn)品。它們是否需要像自動駕駛或自然語言處理這樣復(fù)雜的人工智能技術(shù)呢？顯然不需要。因此，可以采用不太復(fù)雜的小型化邊緣計(jì)算技術(shù)，如詞匯識別、語音識別和圖像分析。

普通的門鈴攝像頭和消費(fèi)類安保攝像頭經(jīng)常會被無關(guān)緊要的事件觸發(fā)，比如風(fēng)吹植物擺動、光線變化或?qū)櫸锱苓^。這些誤觸發(fā)不僅煩人，還可能導(dǎo)致不必要的警報(bào)。一個(gè)智能攝像頭可以通過更具體的事件觸發(fā)，例如當(dāng)畫面中出現(xiàn)一個(gè)人時(shí)才發(fā)出警報(bào)。

門鎖或其他出入口可以使用面部識別或語音識別來授予人員訪問權(quán)限，從而減少對鑰匙或胸卡的需求。很多攝像頭希望在特定事件發(fā)生時(shí)被觸發(fā)，例如跟蹤攝像頭在畫面中出現(xiàn)鹿時(shí)觸發(fā)，安保攝像頭在有人或噪音時(shí)觸發(fā)，而個(gè)人攝像頭則可以通過語音命令觸發(fā)。

雖然“Hey Alexa”這樣的簡單解決方案已經(jīng)很常見，但多詞匯量命令在許多應(yīng)用中也非常有用。如果能夠識別20個(gè)或更多單詞的詞匯表，就可以簡化工業(yè)設(shè)備、家居自動化、烹飪設(shè)備等領(lǐng)域的交互。

使小型設(shè)備具備視聽功能的挑戰(zhàn)

盡管小型設(shè)備具備視聽功能具有巨大潛力，但為什么亞德諾半導(dǎo)體還沒有廣泛實(shí)現(xiàn)呢？答案在于計(jì)算能力。人工智能推理是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算的結(jié)果。現(xiàn)代視覺問題的主要模型是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），這類模型在圖像和音頻分析方面表現(xiàn)出色，但需要數(shù)百萬或數(shù)十億次的數(shù)學(xué)計(jì)算。

傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法面臨兩難選擇：

使用低成本、低功耗的微控制器解決方案。雖然平均功耗可能很低，但卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能需要幾秒鐘的時(shí)間來計(jì)算，這意味著人工智能推理不是實(shí)時(shí)的，且會消耗大量電池電量。

購置一個(gè)昂貴的高性能處理器，能在規(guī)定的延遲內(nèi)完成這些計(jì)算。這些處理器通常很大，需要很多外部組件，包括散熱器或冷卻裝置。雖然執(zhí)行速度快，但成本和尺寸超出了預(yù)算。

亞德諾半導(dǎo)體的解決方案

亞德諾半導(dǎo)體需要的是一個(gè)從頭開始構(gòu)建的嵌入式人工智能解決方案，以最小化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算所需的能耗。幸運(yùn)的是，亞德諾半導(dǎo)體已經(jīng)在這一領(lǐng)域取得了突破。MAX78000是一款新型的AI微控制器，能夠使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在邊緣端以超低功耗運(yùn)行，消除了人工智能推理的能源成本，并實(shí)現(xiàn)了電池供電的機(jī)器視覺功能。

MAX78000的特點(diǎn)：

超低功耗：MAX78000集成帶浮點(diǎn)運(yùn)算單元（FPU）的Arm? Cortex?-M4內(nèi)核，通過超低功耗深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器實(shí)現(xiàn)高效的系統(tǒng)控制。CNN引擎具有442KB的權(quán)重存儲器，支持1、2、4和8位權(quán)重（支持高達(dá)350萬權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)）。該CNN權(quán)重存儲器基于SRAM，可進(jìn)行即時(shí)更新。

靈活的架構(gòu)：高度靈活的CNN架構(gòu)允許用戶通過PyTorch?和TensorFlow?等工具訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，然后經(jīng)Maxim提供的工具轉(zhuǎn)換后在MAX78000上運(yùn)行。

大容量存儲器：除CNN引擎的存儲器外，MAX78000還具備512KB的閃存和高達(dá)128KB的SRAM，支持多個(gè)高速和低功耗的通信接口，包括I2S和并行攝像頭接口（PCIF）。

如需MAX78000產(chǎn)品規(guī)格書、樣片測試、采購、BOM配單等需求，請加客服微信：13310830171。

結(jié)論

亞德諾半導(dǎo)體通過MAX78000 AI微控制器，為小型設(shè)備帶來了前所未有的智能功能。這款微控制器能夠在超低功耗下運(yùn)行復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使得即使是電池供電的小型設(shè)備也能具備強(qiáng)大的視覺和聽覺分析能力。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們有理由相信，未來將會有更多的小型設(shè)備能夠看到、聽到并解決過去需要人為干預(yù)的問題。