以全面解決方案，助力客戶(hù)開(kāi)發(fā)集成邊緣人工智能方案

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

由于數據傳輸延遲等因素的限制，基于云的解決方案可能無(wú)法滿(mǎn)足部分用戶(hù)對數據安全性、系統響應能力、私密性、以及本地節點(diǎn)功耗的需求。越來(lái)越多在服務(wù)器端的AI 計算功能，必然向終端系統下沉，使得終端系統更加智能化。將推理過(guò)程移到深度邊緣計算會(huì )帶來(lái)一些優(yōu)勢，比如系統響應能力、更好的用戶(hù)信息隱私保護（并非所有數據都需要通過(guò)多個(gè)系統傳輸到云端）、降低連接成本和功耗。因此，有越來(lái)越多的云端人工智能處理在向邊緣側轉移。

丁曉磊(意法半導體微控制器市場(chǎng)經(jīng)理)

根據ABI 的研究結果，到2030 年，邊緣AI 器件的全球出貨量將達到25 億臺。意法半導體作為該趨勢的主要推動(dòng)者，期望通過(guò)全面的AI 解決方案，助力客戶(hù)把機器學(xué)習功能嵌入到產(chǎn)品中。嵌入式機器學(xué)習可以以簡(jiǎn)單、快速、低成本的方式改善許多應用。像：預測性維護、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、智能建筑、資產(chǎn)跟蹤、人員統計等，因為集成了人工智能，這些應用都可以變得更加智能! 意法半導體依托我們在STM32 MCU 和MPU，傳感器的產(chǎn)品組合，以及ST 在軟硬件工具的強大生態(tài)，在邊緣AI 上推出了全面的解決方案，幫助客戶(hù)開(kāi)發(fā)集成人工智能方案。

意法半導體希望幫助開(kāi)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上快速部署AI應用。為STM32 系列的MCU（微控制器）、MPU（微處理器）和集成了機器學(xué)習核心（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 具有強大的功能，可以幫助客戶(hù)加快開(kāi)發(fā)周期。如果客戶(hù)具有人工智能方面的數據和算法知識，STM32Cube.AI 可以幫助客戶(hù)實(shí)現在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(hù)的軟件開(kāi)發(fā)。

為了簡(jiǎn)化應用開(kāi)發(fā)，ST 在計算機視覺(jué)、傳感和狀態(tài)監測等應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 的外設部署。這些功能包可以幫助客戶(hù)縮短開(kāi)發(fā)時(shí)間，讓客戶(hù)更專(zhuān)注人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型和具體的應用上。ST 還提供了在MPU 平臺上使用人工智能的功能包X-Linux-AI，讓客戶(hù)可以很快速的在MPU 平臺上使用AI 功能。

通過(guò)我們接觸的眾多客戶(hù)的AI 需求來(lái)看，在不同的垂直領(lǐng)域有多樣化的需求。很多情況下，客戶(hù)使用傳統方法沒(méi)有滿(mǎn)意的解決方案，現在邊緣側AI 給這些行業(yè)客戶(hù)打開(kāi)了一扇新的窗戶(hù)，可以嘗試使用AI 的思路來(lái)解決行業(yè)里的痛點(diǎn)。目前意法半導體在A(yíng)I 上的主要應用方向工業(yè)預測性維護、消費類(lèi)的音頻和傳感、以及各種計算機視覺(jué)，已經(jīng)越來(lái)越多的在解決垂直領(lǐng)域的行業(yè)痛點(diǎn)。比如端側設備的人工智能系統中，很多有電池供電的需求，因此對低功耗更為敏感。ST 憑借豐富的低功耗技術(shù)儲備和對低功耗市場(chǎng)的專(zhuān)注，在超低功耗MCU 領(lǐng)域一直具有強大的優(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模式，在保持運算能力的前提下，讓整個(gè)系統的功耗更低。

（本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2022年4月期）