人工智能（AI）和機器學習（ML）技術的快速發展正逐漸改變微控制器（MCU）的應用模式，尤其是在低功耗設備中實現邊緣AI/ML解決方案。芯科科技（Silicon Labs）作為行業領導者，通過其高性能、低功耗的MCU和專用硬件加速器，為嵌入式系統帶來了前所未有的智能處理能力。

TinyML：在資源受限設備上部署ML模型

TinyML是指專門為小型、低功耗設備優化的機器學習模型，它使得邊緣設備能夠在本地進行智能決策，支持實時處理并減少延遲。為了適應資源有限的環境，工程師們采用了量化（Quantization）和剪枝（Pruning）等技術來減小模型體積并提高推理速度。這些方法不僅顯著降低了內存使用，還幾乎不影響模型準確性，從而確保了在如可穿戴設備、智能家居和工業自動化等領域的高效運行。

主流框架與工具支持

PyTorch 和 TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM)：這兩個平臺提供了強大的工具集，使開發者可以在資源受限的MCU上部署高效的ML模型。

ARM 的 CMSIS-NN庫：專為Cortex-M處理器優化的神經網絡內核，增強了性能并減少了內存占用。

芯科科技的AI/ML硬件加速器：例如EFM32系列SoC和MCU，配備了專門用于加速ML任務的硬件單元，極大地提升了模型運行效率，同時保持了低能耗特性。我司代理銷售芯科科技旗下全系列IC電子元器件，如需采購、申請樣片測試、產品規格書等需求，請加客服微信：13310830171。

實際應用場景

音頻與視覺喚醒詞識別：應用于智能音箱和安防攝像頭，實現在檢測到特定聲音或動作時自動激活。

工業預測性維護：利用傳感器監控工廠設備的狀態參數，提前預警潛在故障。

手勢與活動識別：健身追蹤器和醫療診斷設備中的關鍵功能。

農業環境監控：優化灌溉系統以提高作物產量。

健康監測：遠程醫療和老年護理中不可或缺的一部分。

AI/ML開發流程

數據采集與預處理：通過各種傳感器獲取原始數據，并對其進行清理、歸一化等預處理步驟。

模型訓練與優化：在高性能計算平臺上訓練模型，并采用量化和剪枝等技術進行優化。

模型轉換與部署：將優化后的模型轉換為適合MCU的格式，并借助芯科科技的Simplicity Studio開發環境將其部署到目標設備上。

推理與優化：在實際環境中測試模型表現，并根據反饋進一步調整和優化。

芯科科技的AI/ML解決方案

芯科科技為TinyML提供了全面的支持，包括但不限于：

硬件產品線：EFR32/EFM32系列（如xG24、xG26、xG28）及SiWx917無線MCU，具備卓越的能效比和處理性能。

軟件工具鏈：TensorFlow Lite for Microcontrollers、Simplicity Studio、ML Toolkit以及第三方工具（如SensiML、Edge Impulse），幫助開發者簡化從原型設計到產品化的整個過程。

參考應用：提供豐富的GitHub庫和示例代碼，覆蓋異常檢測、圖像分類、關鍵字識別等多個領域。

TinyML的優勢

成本效益高：MCU價格實惠，易于大規模部署。

綠色環保：極低的能耗有助于延長電池壽命。

易于集成：能夠輕松嵌入現有系統架構中。

隱私與安全：本地處理數據，無需依賴互聯網連接，保護用戶隱私。

實時處理能力強：響應迅速，延遲極低。

自主可靠：即使在網絡條件不佳的情況下也能穩定工作。

結論

隨著AI技術的進步，MCU不再是僅限于執行簡單任務的組件，而是成為了智能處理的強大平臺。芯科科技憑借其先進的技術和完善的生態系統，正在推動這一變革，為未來的智能互聯世界奠定堅實的基礎。無論是智能家居設備還是工業傳感器，AI驅動的MCU都在重新定義嵌入式系統的可能性。