邊緣AI和機器學(xué)習將被廣泛應用于工業(yè)和家庭

各行各業(yè)的數字化轉型和日常生活中的新場(chǎng)景已經(jīng)對邊緣上的人工智能（AI）和機器學(xué)習、先進(jìn)數據處理、音頻、視覺(jué)等產(chǎn)生了需求。邊緣機器學(xué)習（ML）計算支持廣泛的、智能化的工業(yè)和家庭應用，包括用于異常檢測的傳感器數據處理、預測性維護、用于改進(jìn)玻璃破碎檢測的音頻模式識別、簡(jiǎn)單命令詞識別以及視覺(jué)應用，如使用低分辨率攝像頭進(jìn)行在場(chǎng)檢測或人數統計?，F在的產(chǎn)品設計人員已看到了人工智能和機器學(xué)習的巨大潛力，可以為家庭安全系統、可穿戴醫療監測器、商業(yè)設施和工業(yè)設備監控傳感器等邊緣應用帶來(lái)更多的智能化。所以SiliconLabs 認為邊緣AI 和機器學(xué)習將被廣泛應用于工業(yè)和家庭。

商業(yè)樓宇管理部門(mén)的工作人員正在探索如何使他們的建筑系統（包括照明和暖通空調）更加智能，以降低業(yè)主的成本并減少對環(huán)境的影響。消費性產(chǎn)品和智能家居解決方案提供商都在努力簡(jiǎn)化各種設備的連接并擴展它們的交互方式，從而為消費者帶來(lái)創(chuàng )新的功能和服務(wù)。那些考慮在邊緣設備上部署人工智能或機器學(xué)習的人員，他們都面臨性能和功耗使用方面的巨大的困境，這些可能會(huì )超過(guò)其帶來(lái)的好處，最終得不償失。邊緣人工智能解決方案需要具備業(yè)界所需功能的最佳組合，包括物聯(lián)網(wǎng)邊緣應用相關(guān)的對多樣化無(wú)線(xiàn)多協(xié)議的支持、電池壽命、機器學(xué)習和安全性等。隨著(zhù)集成創(chuàng )新和行業(yè)合作的突破，在對AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）期待已久之后，邊緣AI 于最近走進(jìn)了我們的工作和生活。

作為一家全球領(lǐng)先的擁有安全和智能的無(wú)線(xiàn)技術(shù)、先進(jìn)外圍設備和先進(jìn)計算內核的無(wú)線(xiàn)SoC 供應商，Silicon Labs 已經(jīng)為邊緣人工智能/ 機器學(xué)習制定了戰略和路線(xiàn)圖。該戰略的一個(gè)關(guān)鍵部分是解決在無(wú)線(xiàn)SoC 上盡可能快速和高效地運行機器學(xué)習模型的挑戰。我們正在探索集成機器學(xué)習和無(wú)線(xiàn)連接功能的單芯片解決方案及其最有意義的、特別關(guān)注低功耗的應用，這將成為物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的一場(chǎng)徹底變革。Silicon Labs 認為，顛覆性的邊緣AI 解決方案需要創(chuàng )新地集成不同的技術(shù)。無(wú)線(xiàn)SoC上的單芯片解決方案是確保高性能和高能效的最佳方式之一；它們還需要產(chǎn)業(yè)鏈之間的合作，以使硬件加速與AI/ML 工具和算法相匹配。集成工具的能力是邊緣AI 成功的關(guān)鍵因素。例如，Silicon Labs 于今年1 月推出了其BG24 和MG24 系列2.4 GHz 無(wú)線(xiàn)SoC，分別支持藍牙和多協(xié)議操作，同時(shí)也推出一個(gè)全新的、用于機器學(xué)習的軟件開(kāi)發(fā)工具包。這個(gè)新平臺同時(shí)優(yōu)化硬件和軟件，以助力用戶(hù)在電池供電的邊緣設備上實(shí)現AI/ML 應用和高性能無(wú)線(xiàn)功能，所有這些都集成在同一個(gè)SoC 中。

除了原本就支持的TensorFlow，Silicon Labs 還與一些領(lǐng)先的AI 和ML 工具提供商（如SensiML 和EdgeImpulse 等）合作，以確保開(kāi)發(fā)人員獲得一個(gè)端到端的工具鏈，簡(jiǎn)化機器學(xué)習模型的開(kāi)發(fā)，并優(yōu)化無(wú)線(xiàn)應用的嵌入式部署。

這個(gè)新的AI/ML 工具鏈與Silicon Labs 的SimplicityStudio 工具以及BG24 和MG24 系列SoC 結合使用，開(kāi)發(fā)人員可以創(chuàng )建從各種連接設備中提取信息的應用，所有設備都使用Matter 相互通信，然后做出智能的、由機器學(xué)習驅動(dòng)的決策。

異構計算對于人工智能、機器學(xué)習和深度學(xué)習解決方案都非常重要。硬件數據加速器被廣泛應用于這些解決方案。對于邊緣AI 來(lái)說(shuō)，架構創(chuàng )新變得越來(lái)越重要，因為解決方案資源有限且能效要求高。特別是具有AI/ML功能的2.4 GHz無(wú)線(xiàn)SoC需要在架構上進(jìn)行創(chuàng )新。

（本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2022年4月期）