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人工智能（AI）与机器学习（ML）正以前所未有的方式改变着我们的生活，从理解语言到模式识别，再到决策制定，这一切都得益于计算机系统日益增强的能力。而机器学习，作为AI的一个重要分支，利用算法让计算机能够从数据中自我学习，不断优化其性能。在这一过程中，微控制器单元（MCU）成为了推动AI和ML在边缘设备上落地生根的关键角色。
MCU赋能边缘AI/ML：应用场景实例
在边缘设备上运行AI/ML的场景正日益丰富，从关键词识别到传感器融合，再到异常检测，每一项技术都在各自领域内发挥着不可替代的作用。例如，关键词识别使得无需云端连接即可响应语音命令，而传感器融合则通过整合多源数据提升决策的准确性。此外，目标检测和手势识别等技术更是将人机交互推向了一个全新的高度。
面向MCU的AI/ML挑战
尽管深度学习模型，特别是深度神经网络（DNN），在复杂任务处理上展现出了非凡的潜力，但其对计算资源的高要求却与边缘设备的限制形成了鲜明对比。如何在资源受限的环境下高效运行这些模型，成为了亟待解决的问题。
TinyML：轻量化AI的新篇章
TinyML正是为此而生，它专注于开发适合资源受限设备的机器学习模型与技术。通过本地推理，TinyML不仅降低了能耗，还提升了效率与性能，使得MCU能够在数据生成地直接执行AI模型，实现即时决策。
本地推理的三大优势
1. 资源限制下的优化：对于电池供电的嵌入式设备而言，本地推理显著减少了对能量的需求，确保了在有限资源下AI任务的高效执行。
2. 用户体验的飞跃：以智能猫门为例，本地推理技术能够准确识别授权宠物，从而提升了安全性与便利性。
3. 效率与性能的双重提升：AI优化的MCU凭借其专有架构，实现了AI工作负载的高效处理，即使在没有GPU的条件下也能达到出色表现。
芯科科技：边缘智能的领航者
芯科科技作为行业先锋，正积极推动AI/ML技术在边缘计算领域的革新。通过集成矩阵矢量处理器等硬件加速器，其无线SoC和MCU产品线为AI/ML算法提供了强大的支撑，极大地缩短了推理时间，降低了功耗，开启了边缘智能的新时代。
2024年7月8日，国民技术在慕尼黑上海电子展上隆重推出了其最新研发的高性能微控制器(MCU)产品系列，旨在满足不同行业对于高效、智能控制的需求。此次发布涵盖了N32H482、N32H487、N32GH473、N32H474四大专业MCU系列，以及基于Arm® Cortex® M0内核设计的高性价比N32G052通用MCU系...【详情+】
在现代电子产品设计中，微控制器单元（MCU）芯片扮演着至关重要的角色，广泛应用于各种嵌入式系统和智能设备中。为了满足不同应用场景的需求，MCU芯片通常采用多种封装形式，其中QFN（Quad Flat No-leads）封装是一种常见的封装规格之一。MCU芯片现货供应商-中芯巨能将为您介绍MCU芯片QFN封装...【详情+】
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