IoT應(yīng)用由感知,、計算,、執(zhí)行、連接和安全幾部分組成,。工作流程基本是:首先,,由傳感器檢測環(huán)境信息,將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號,,傳遞給MCU,;接著,MCU對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行計算分析和處理,,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)的動作,。在這個過程中,必要的數(shù)據(jù)也會通過無線連接的方式上傳到云端進(jìn)行云AI運算或存儲,。 過去AI運算多在云端,,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,提高本地數(shù)據(jù)的安全性,。當(dāng)前一些企業(yè)會在MCU中添加特定加速器,,通過專用算力進(jìn)行ML的運算,從而釋放CPU的通用算力,。
隨著5G技術(shù)的發(fā)展,,人們對傳統(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、實時性、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,。人工智能終將會滲透進(jìn)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,。
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