如何在MCU上實現AIoT？

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AI和物聯網的結合為MCU開闢了新的市場，使越來越多的新應用得以利用簡單的 MCU搭配AI加速來促進智慧控制…

www.eettaiwan.com, Jan. 03, 2022 – 

物聯網(IoT)裝置越來越多地採用人工智慧(AI)技術來創建AIoT，這使很多應用從中受益。這些AIoT裝置從資料中學習，並在無需人工干預的情況下做出自主決策，從而使產品與其環境之間實現更合乎邏輯、更接近人類的互動。

AI和物聯網的結合為微控制器(MCU)開闢了新的市場，使越來越多的新應用得以利用簡單的 MCU搭配AI加速來促進智慧控制。這些AI加持的MCU融合了DSP運算和機器學習(ML)推理能力，適合關鍵字辨識、感測器融合、振動分析和語音辨識等多種應用。更高性能的MCU還可以支援更複雜的視覺和成像應用，例如人臉辨識、指紋分析和自主機器人等。

AI技術

以下是為物聯網裝置帶來AI功能的部分使能技術：

• 機器學習：機器學習演算法根據代表性資料建構模型，使裝置能夠在無需人工干預的情況下自動辨識模式。機器學習供應商提供演算法、API和工具以建構訓練模型，然後將模型植入到嵌入式系統中。輸入新的資料後，這些嵌入式系統就可以利用預先訓練的模型進行推理或預測，這類應用示例包括感測器融合、關鍵字辨識、預測性維護和分類等。
• 深度學習(DL)：深度學習是機器學習的一種，它使用多層神經網路(NN)從複雜的輸入資料中逐步提取更高等級的特徵和模式，從而訓練系統。深度學習可以適應非常龐大、多樣化和複雜的輸入資料，並讓系統不斷演進學習，逐步改善輸出結果。其應用示例包括影像處理、客服機器人和人臉辨識等。
• 自然語言處理
• 自然語言處理(NLP)：NLP是AI的一個分支，可以實現系統與人類之間用自然語言進行互動。NLP協助系統理解和解釋人類語言(文本或語音)，並基於此做出決策。其應用示例包括語音辨識系統、機器翻譯和預測性打字等。
• 電腦視覺：機器視覺/電腦視覺是AI的一個領域，它訓練機器收集、解釋並理解影像資料，並根據這些資料採取行動。機器透過攝影機收集數位影像/視訊，使用深度學習模型和影像分析工具準確辨識和分類物件，並根據它們所「看到」的採取相應的行動。其應用示例包括製造裝配線上的故障檢測、醫療診斷、零售店的人臉辨識和無人駕駛車測試等。

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