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

MCU賦能邊緣AI/ML：應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)例

在邊緣設(shè)備上運(yùn)行AI/ML的場(chǎng)景正日益豐富，從關(guān)鍵詞識(shí)別到傳感器融合，再到異常檢測(cè)，每一項(xiàng)技術(shù)都在各自領(lǐng)域內(nèi)發(fā)揮著不可替代的作用。例如，關(guān)鍵詞識(shí)別使得無(wú)需云端連接即可響應(yīng)語(yǔ)音命令，而傳感器融合則通過(guò)整合多源數(shù)據(jù)提升決策的準(zhǔn)確性。此外，目標(biāo)檢測(cè)和手勢(shì)識(shí)別等技術(shù)更是將人機(jī)交互推向了一個(gè)全新的高度。

面向MCU的AI/ML挑戰(zhàn)

盡管深度學(xué)習(xí)模型，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），在復(fù)雜任務(wù)處理上展現(xiàn)出了非凡的潛力，但其對(duì)計(jì)算資源的高要求卻與邊緣設(shè)備的限制形成了鮮明對(duì)比。如何在資源受限的環(huán)境下高效運(yùn)行這些模型，成為了亟待解決的問(wèn)題。

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(shè)備的機(jī)器學(xué)習(xí)模型與技術(shù)。通過(guò)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(shí)現(xiàn)即時(shí)決策。

本地推理的三大優(yōu)勢(shì)

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

2. 用戶體驗(yàn)的飛躍：以智能貓門為例，本地推理技術(shù)能夠準(zhǔn)確識(shí)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(shí)現(xiàn)了AI工作負(fù)載的高效處理，即使在沒(méi)有GPU的條件下也能達(dá)到出色表現(xiàn)。

芯科科技：邊緣智能的領(lǐng)航者

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