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端側智能化,在MCU中集成AI功能!

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

電子發燒友網報道(文/李彎彎)近些年,物聯網設備連接數正在快速增長。根據IoT Analytics數據,2022年活躍連接的物聯網設備將達到144億,2025年將增長至270億。


作為物聯網設備中必不可少的控制與計算的大腦,MCU的市場規模也將持續提升。另外隨著AI5G技術的發展,物聯網終端設備對MCU也提出了新的要求。


在MCU中集成AI功能

IoT應用由感知、計算、執行、連接和安全幾部分組成。工作流程基本是:首先,由傳感器檢測環境信息,將模擬信號轉換為數字信號,傳遞給MCU;接著,MCU對這些數據進行計算分析和處理,得出決策結果,傳遞給執行層;再接著,執行層根據指令完成相應的動作。在這個過程中,必要的數據也會通過無線連接的方式上傳到云端進行云AI運算或存儲。

過去AI運算多在云端,現在逐漸向邊緣端發展。目前的情況是一般在云端進行機器學習(簡稱ML)訓練,推理除了在云端完成,也可以在設備端進行。在邊緣端進行ML的處理,可以提高本地的設備響應,減少云端上傳的數據帶寬,提高本地數據的安全性。當前一些企業會在MCU中添加特定加速器,通過專用算力進行ML的運算,從而釋放CPU的通用算力。

隨著5G技術的發展,人們對傳統產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、實時性、穩定性、開發周期短、廣闊的市場覆蓋率等特性與人工智能強大的處理能力相結合,從而更有利于終端智能化。

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

越來越多的廠商布局

從目前的情況來看,全球主要幾家MCU廠商都已經在該領域有所布局,包括意法半導體瑞薩、恩智浦、英飛凌等等。

意法半導體從2007年起開始設計基于ARM Cortex-M的STM32 32位MCU系列,目前意法半導體通用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等多個內核,超過1200個料號的多系列、多功能覆蓋的全面MCU產品線。

該公司此前表示,近幾年,智能家電的快速發展,對MCU的性能、互聯提出了越來越高的要求,基于MCU平臺運行人工智能和機器學習,發展性能更高、功耗更低的邊緣計算,正在成為行業熱點。面對這樣的趨勢,意法半導體很早就開始布局智能的MCU。

意法半導體的軟件工具STM32CubeMX中就集成了AI模塊,可以方便客戶將訓練好的AI模型轉換為MCU上運行的軟件,使MCU可以方便實現AI功能。

瑞薩電子在MCU領域也有很深的積累。今年6月9日,該公司宣布買下美國從事機器學習模型開發的新創企業Reality AI。

Reality AI公司的強項在于聲音和視覺之外的傳感器數據解析,例如工廠偵測異音或是汽車的語音辨識等都可應用到相關技術。瑞薩買下Reality AI,將可以結合自家MCU 產品,以及該公司的開發環境和推論軟體等,對外提供支持AI運算的MCU。此前,雖然瑞薩有自行研發機器控制用途的MCU,但AI相關應用軟件都是向外部合作伙伴購買的。

恩智浦也推出了內置NPU的MCU,該公司表示,AI應用最開始是在云端,而現在有一個很明顯的趨勢,從PC到嵌入式端的需求越來越多。人臉/語音識別門鎖、以及包括語音識別、物體識別等在內的各種識別裝置,都提出了在本地實現更多推理的需求。

以前的應用對一款微控制器的要求是,按下按鈕就有很快的反應。現在就不止這些了,人們希望處理器本身具有預知性,這就需要增加人工智能技術。

恩智浦推出了針對MCU現有應用場景進行升級的內置NPU的MCX,在傳統控制應用基礎上增加AI元素,在醫療設備、無人機或者工業控制中加上智能識別、故障檢測、語音控制等。

基于NPU的MCX可以應用在一些更新的場景中,比如可以識別物體的秤,只需把物體放在秤上就可以直接結賬;在醫學檢測中,可以用于檢測含瘧疾的紅細胞;在交通出行中,可以幫助智能車識別障礙,自動做出判斷和處理等等。

小結

整體而言,隨著物聯網時代的發展,作為物聯網設備中必不可少的計算大腦的MCU,也迎來了很好的市場增長機會。同時隨著AI、5G技術發展,一些新興應用場景也給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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