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端側(cè)智能化,在MCU中集成AI功能!

lPCU_elecfans ? 來源:未知 ? 2022-11-04 07:30 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)近些年,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接數(shù)正在快速增長。根據(jù)IoT Analytics數(shù)據(jù),2022年活躍連接的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將達(dá)到144億,2025年將增長至270億。


作為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中必不可少的控制與計(jì)算的大腦,MCU的市場規(guī)模也將持續(xù)提升。另外隨著AI5G技術(shù)的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備對(duì)MCU也提出了新的要求。


在MCU中集成AI功能

IoT應(yīng)用由感知、計(jì)算、執(zhí)行、連接和安全幾部分組成。工作流程基本是:首先,由傳感器檢測(cè)環(huán)境信息,將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào),傳遞給MCU;接著,MCU對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析和處理,得出決策結(jié)果,傳遞給執(zhí)行層;再接著,執(zhí)行層根據(jù)指令完成相應(yīng)的動(dòng)作。在這個(gè)過程中,必要的數(shù)據(jù)也會(huì)通過無線連接的方式上傳到云端進(jìn)行云AI運(yùn)算或存儲(chǔ)。

過去AI運(yùn)算多在云端,現(xiàn)在逐漸向邊緣端發(fā)展。目前的情況是一般在云端進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)(簡稱ML)訓(xùn)練,推理除了在云端完成,也可以在設(shè)備端進(jìn)行。在邊緣端進(jìn)行ML的處理,可以提高本地的設(shè)備響應(yīng),減少云端上傳的數(shù)據(jù)帶寬,提高本地?cái)?shù)據(jù)的安全性。當(dāng)前一些企業(yè)會(huì)在MCU中添加特定加速器,通過專用算力進(jìn)行ML的運(yùn)算,從而釋放CPU的通用算力。

隨著5G技術(shù)的發(fā)展,人們對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)品的延遲和能耗提出了更高的要求。在MCU中融入人工智能算法,可以將MCU低功耗、低成本、實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性、開發(fā)周期短、廣闊的市場覆蓋率等特性與人工智能強(qiáng)大的處理能力相結(jié)合,從而更有利于終端智能化。

在應(yīng)用層面,圖像和語音處理是MCU+AI的重要應(yīng)用方向,比如圖形識(shí)別、語音助手喚醒詞處理以及其他用于各種安全系統(tǒng)的聲音分類等應(yīng)用。人工智能終將會(huì)滲透進(jìn)人們生活的方方面面,而通過MCU來完成一些AI運(yùn)算,也是未來的重要趨勢(shì)。

越來越多的廠商布局

從目前的情況來看,全球主要幾家MCU廠商都已經(jīng)在該領(lǐng)域有所布局,包括意法半導(dǎo)體、瑞薩、恩智浦、英飛凌等等。

意法半導(dǎo)體從2007年起開始設(shè)計(jì)基于ARM Cortex-M的STM32 32位MCU系列,目前意法半導(dǎo)體通用MCU銷量已位居全球首位,擁有基于ARM Cortex-M0/M0+/M3/M4/M7/M33,ARM Cortex A7等多個(gè)內(nèi)核,超過1200個(gè)料號(hào)的多系列、多功能覆蓋的全面MCU產(chǎn)品線。

公司此前表示,近幾年,智能家電的快速發(fā)展,對(duì)MCU的性能、互聯(lián)提出了越來越高的要求,基于MCU平臺(tái)運(yùn)行人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),發(fā)展性能更高、功耗更低的邊緣計(jì)算,正在成為行業(yè)熱點(diǎn)。面對(duì)這樣的趨勢(shì),意法半導(dǎo)體很早就開始布局智能的MCU。

意法半導(dǎo)體的軟件工具STM32CubeMX中就集成了AI模塊,可以方便客戶將訓(xùn)練好的AI模型轉(zhuǎn)換為MCU上運(yùn)行的軟件,使MCU可以方便實(shí)現(xiàn)AI功能。

瑞薩電子在MCU領(lǐng)域也有很深的積累。今年6月9日,該公司宣布買下美國從事機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)的新創(chuàng)企業(yè)Reality AI。

Reality AI公司的強(qiáng)項(xiàng)在于聲音和視覺之外的傳感器數(shù)據(jù)解析,例如工廠偵測(cè)異音或是汽車的語音辨識(shí)等都可應(yīng)用到相關(guān)技術(shù)。瑞薩買下Reality AI,將可以結(jié)合自家MCU 產(chǎn)品,以及該公司的開發(fā)環(huán)境和推論軟體等,對(duì)外提供支持AI運(yùn)算的MCU。此前,雖然瑞薩有自行研發(fā)機(jī)器控制用途的MCU,但AI相關(guān)應(yīng)用軟件都是向外部合作伙伴購買的。

恩智浦也推出了內(nèi)置NPU的MCU,該公司表示,AI應(yīng)用最開始是在云端,而現(xiàn)在有一個(gè)很明顯的趨勢(shì),從PC到嵌入式端的需求越來越多。人臉/語音識(shí)別門鎖、以及包括語音識(shí)別、物體識(shí)別等在內(nèi)的各種識(shí)別裝置,都提出了在本地實(shí)現(xiàn)更多推理的需求。

以前的應(yīng)用對(duì)一款微控制器的要求是,按下按鈕就有很快的反應(yīng)?,F(xiàn)在就不止這些了,人們希望處理器本身具有預(yù)知性,這就需要增加人工智能技術(shù)。

恩智浦推出了針對(duì)MCU現(xiàn)有應(yīng)用場景進(jìn)行升級(jí)的內(nèi)置NPU的MCX,在傳統(tǒng)控制應(yīng)用基礎(chǔ)上增加AI元素,在醫(yī)療設(shè)備、無人機(jī)或者工業(yè)控制中加上智能識(shí)別、故障檢測(cè)、語音控制等。

基于NPU的MCX可以應(yīng)用在一些更新的場景中,比如可以識(shí)別物體的秤,只需把物體放在秤上就可以直接結(jié)賬;在醫(yī)學(xué)檢測(cè)中,可以用于檢測(cè)含瘧疾的紅細(xì)胞;在交通出行中,可以幫助智能車識(shí)別障礙,自動(dòng)做出判斷和處理等等。

小結(jié)

整體而言,隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展,作為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中必不可少的計(jì)算大腦的MCU,也迎來了很好的市場增長機(jī)會(huì)。同時(shí)隨著AI、5G技術(shù)發(fā)展,一些新興應(yīng)用場景也給MCU提出了新的要求,需要具備一定的AI功能。因此過去幾年越來越多的廠商在MCU中集成AI功能。


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