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人工智能（AI）與機器學習（ML）正以前所未有的方式改變著我們的生活，從理解語言到模式識別，再到決策制定，這一切都得益于計算機系統日益增強的能力。而機器學習，作為AI的一個重要分支，利用算法讓計算機能夠從數據中自我學習，不斷優化其性能。在這一過程中，微控制器單元（MCU）成為了推動AI和ML在邊緣設備上落地生根的關鍵角色。
MCU賦能邊緣AI/ML：應用場景實例
在邊緣設備上運行AI/ML的場景正日益豐富，從關鍵詞識別到傳感器融合，再到異常檢測，每一項技術都在各自領域內發揮著不可替代的作用。例如，關鍵詞識別使得無需云端連接即可響應語音命令，而傳感器融合則通過整合多源數據提升決策的準確性。此外，目標檢測和手勢識別等技術更是將人機交互推向了一個全新的高度。
面向MCU的AI/ML挑戰
盡管深度學習模型，特別是深度神經網絡（DNN），在復雜任務處理上展現出了非凡的潛力，但其對計算資源的高要求卻與邊緣設備的限制形成了鮮明對比。如何在資源受限的環境下高效運行這些模型，成為了亟待解決的問題。
TinyML：輕量化AI的新篇章
TinyML正是為此而生，它專注于開發適合資源受限設備的機器學習模型與技術。通過本地推理，TinyML不僅降低了能耗，還提升了效率與性能，使得MCU能夠在數據生成地直接執行AI模型，實現即時決策。
本地推理的三大優勢
1. 資源限制下的優化：對于電池供電的嵌入式設備而言，本地推理顯著減少了對能量的需求，確保了在有限資源下AI任務的高效執行。
2. 用戶體驗的飛躍：以智能貓門為例，本地推理技術能夠準確識別授權寵物，從而提升了安全性與便利性。
3. 效率與性能的雙重提升：AI優化的MCU憑借其專有架構，實現了AI工作負載的高效處理，即使在沒有GPU的條件下也能達到出色表現。
芯科科技：邊緣智能的領航者
芯科科技作為行業先鋒，正積極推動AI/ML技術在邊緣計算領域的革新。通過集成矩陣矢量處理器等硬件加速器，其無線SoC和MCU產品線為AI/ML算法提供了強大的支撐，極大地縮短了推理時間，降低了功耗，開啟了邊緣智能的新時代。
2024年7月8日，國民技術在慕尼黑上海電子展上隆重推出了其最新研發的高性能微控制器(MCU)產品系列，旨在滿足不同行業對于高效、智能控制的需求。此次發布涵蓋了N32H482、N32H487、N32GH473、N32H474四大專業MCU系列，以及基于Arm? Cortex? M0內核設計的高性價比N32G052通用MCU系...【詳情+】
在現代電子產品設計中，微控制器單元（MCU）芯片扮演著至關重要的角色，廣泛應用于各種嵌入式系統和智能設備中。為了滿足不同應用場景的需求，MCU芯片通常采用多種封裝形式，其中QFN（Quad Flat No-leads）封裝是一種常見的封裝規格之一。MCU芯片現貨供應商-中芯巨能將為您介紹MCU芯片QFN封裝...【詳情+】
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