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[導(dǎo)讀]根據(jù)算力的需求,人工智能(AI)技術(shù)主要分為云端AI 處理和端側(cè)的AI 處理。在集中式人工智能解決方案中,嵌入式設(shè)備(智能音箱、可穿戴設(shè)備等)通常依賴云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)人工智能能力。而在邊緣AI 解決方案中,嵌入式設(shè)備本身即可在本地運(yùn)行人工智能算法,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)環(huán)境感知、人機(jī)交互、決策控制等功能。

根據(jù)算力的需求,人工智能(AI)技術(shù)主要分為云端AI 處理和端側(cè)的AI 處理。在集中式人工智能解決方案中,嵌入式設(shè)備(智能音箱、可穿戴設(shè)備等)通常依賴云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)人工智能能力。而在邊緣AI 解決方案中,嵌入式設(shè)備本身即可在本地運(yùn)行人工智能算法,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)環(huán)境感知、人機(jī)交互、決策控制等功能。

由于數(shù)據(jù)傳輸延遲等因素的限制,基于云的解決方案可能無法滿足部分用戶對(duì)數(shù)據(jù)安全性、系統(tǒng)響應(yīng)能力、私密性、以及本地節(jié)點(diǎn)功耗的需求。越來越多在服務(wù)器端的AI 計(jì)算功能,必然向終端系統(tǒng)下沉,使得終端系統(tǒng)更加智能化。將推理過程移到深度邊緣計(jì)算會(huì)帶來一些優(yōu)勢,比如系統(tǒng)響應(yīng)能力、更好的用戶信息隱私保護(hù)(并非所有數(shù)據(jù)都需要通過多個(gè)系統(tǒng)傳輸?shù)皆贫?、降低連接成本和功耗。因此,有越來越多的云端人工智能處理在向邊緣側(cè)轉(zhuǎn)移。


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丁曉磊(意法半導(dǎo)體微控制器市場經(jīng)理)

根據(jù)ABI 的研究結(jié)果,到2030 年,邊緣AI 器件的全球出貨量將達(dá)到25 億臺(tái)。意法半導(dǎo)體作為該趨勢的主要推動(dòng)者,期望通過全面的AI 解決方案,助力客戶把機(jī)器學(xué)習(xí)功能嵌入到產(chǎn)品中。嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)可以以簡單、快速、低成本的方式改善許多應(yīng)用。像:預(yù)測性維護(hù)、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、智能建筑、資產(chǎn)跟蹤、人員統(tǒng)計(jì)等,因?yàn)榧闪巳斯ぶ悄埽@些應(yīng)用都可以變得更加智能! 意法半導(dǎo)體依托我們?cè)赟TM32 MCU 和MPU,傳感器的產(chǎn)品組合,以及ST 在軟硬件工具的強(qiáng)大生態(tài),在邊緣AI 上推出了全面的解決方案,幫助客戶開發(fā)集成人工智能方案。

意法半導(dǎo)體希望幫助開發(fā)人員在基于STM32 微控制器/ 微處理器和傳感器的嵌入式系統(tǒng)上快速部署AI應(yīng)用。為STM32 系列的MCU(微控制器)、MPU(微處理器)和集成了機(jī)器學(xué)習(xí)核心(MLC)的MEMS 傳感器提供了整套的AI 解決方案,包含工具、軟件擴(kuò)展包、芯片硬件,其中配合STM32 MCU 使用的兩種主要軟件工具STM32Cube.AI 和 NanoEdge AI Studio 具有強(qiáng)大的功能,可以幫助客戶加快開發(fā)周期。如果客戶具有人工智能方面的數(shù)據(jù)和算法知識(shí),STM32Cube.AI 可以幫助客戶實(shí)現(xiàn)在STM32 微控制器上移植和優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在軟件方面,ST 推出一系列的STM32 功能包加速客戶的軟件開發(fā)。

為了簡化應(yīng)用開發(fā),ST 在計(jì)算機(jī)視覺、傳感和狀態(tài)監(jiān)測等應(yīng)用上都提供代碼示例的AI 功能包。AI功能包集成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與前/ 后處理功能,以及MCU 的外設(shè)部署。這些功能包可以幫助客戶縮短開發(fā)時(shí)間,讓客戶更專注人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和具體的應(yīng)用上。ST 還提供了在MPU 平臺(tái)上使用人工智能的功能包X-Linux-AI,讓客戶可以很快速的在MPU 平臺(tái)上使用AI 功能。

通過我們接觸的眾多客戶的AI 需求來看,在不同的垂直領(lǐng)域有多樣化的需求。很多情況下,客戶使用傳統(tǒng)方法沒有滿意的解決方案,現(xiàn)在邊緣側(cè)AI 給這些行業(yè)客戶打開了一扇新的窗戶,可以嘗試使用AI 的思路來解決行業(yè)里的痛點(diǎn)。目前意法半導(dǎo)體在AI 上的主要應(yīng)用方向工業(yè)預(yù)測性維護(hù)、消費(fèi)類的音頻和傳感、以及各種計(jì)算機(jī)視覺,已經(jīng)越來越多的在解決垂直領(lǐng)域的行業(yè)痛點(diǎn)。比如端側(cè)設(shè)備的人工智能系統(tǒng)中,很多有電池供電的需求,因此對(duì)低功耗更為敏感。ST 憑借豐富的低功耗技術(shù)儲(chǔ)備和對(duì)低功耗市場的專注,在超低功耗MCU 領(lǐng)域一直具有強(qiáng)大的優(yōu)勢。從全新工藝、更多低功耗模式和省電技巧、以及新的低功耗后臺(tái)模式,在保持運(yùn)算能力的前提下,讓整個(gè)系統(tǒng)的功耗更低。

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