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傳統(tǒng)MCU芯片發(fā)生深刻變化,向著人工智能化的方向發(fā)展
發(fā)布時(shí)間:2023-02-22 閱讀量:863 來源:我愛方案網(wǎng)整理 作者:我愛方案網(wǎng)

隨著人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,我們看到智能設(shè)備正在加速普及。我們的身邊,漸漸地有智能音箱、早教機(jī)器人、掃地機(jī)器人等新智能設(shè)備品類出現(xiàn),同時(shí)在智能工業(yè)、智能城市和智能零售等領(lǐng)域,智能化的腳步也在向前進(jìn)展。我們看到,在這樣的發(fā)展趨勢(shì)下,傳統(tǒng)的MCU芯片也在發(fā)生著深刻的變化,在向智能化的方向發(fā)展。

   

傳統(tǒng)MCU芯片發(fā)生深刻變化,向著人工智能化的方向發(fā)展

 

智能物聯(lián)網(wǎng)與MCU智能化  

 

這一波人工智能的興起起源于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,人類社會(huì)產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù),而大數(shù)據(jù)配合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法可以訓(xùn)練出一些精度極高的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,從而能撬動(dòng)人臉識(shí)別,自動(dòng)駕駛,語音識(shí)別等新應(yīng)用。基于大數(shù)據(jù)的人工智能中,終端節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)采集數(shù)據(jù)并且交給云端,云端服務(wù)器反復(fù)迭代訓(xùn)練高精度模型,并最終將這些模型部署到應(yīng)用中。應(yīng)當(dāng)說數(shù)據(jù)采集和模型訓(xùn)練的任務(wù)分別在終端和云端做目前得到了一致認(rèn)可,但是具體部署的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在何處執(zhí)行在不同的應(yīng)用中卻有所不同。


有些應(yīng)用(如攝像頭內(nèi)容分析)的模型部署在云端,即終端把原始數(shù)據(jù)完全回傳給云端,云端在該數(shù)據(jù)上執(zhí)行深度學(xué)習(xí)模型的推理,之后把結(jié)果發(fā)回給終端,終端再根據(jù)云端的結(jié)果執(zhí)行相應(yīng)操作;而在自動(dòng)駕駛等應(yīng)用中模型必須部署在終端,即終端收集到數(shù)據(jù)后在本地執(zhí)行深度學(xué)習(xí)模型的推理,并根據(jù)結(jié)果作出相應(yīng)動(dòng)作。在智能工業(yè)等需要在終端執(zhí)行深度學(xué)習(xí)模型推理的場(chǎng)景,原來用來執(zhí)行相關(guān)動(dòng)作的MCU就必須能夠支持這樣的深度學(xué)習(xí)推理計(jì)算,這也就是MCU的智能化。       

 

通常來說,機(jī)器學(xué)習(xí)模型必須部署在終端執(zhí)行的理由包括傳輸帶寬、反應(yīng)延遲和安全性等。從傳輸帶寬來考慮,目前物聯(lián)網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)分布在各種場(chǎng)景中,如果要把原始數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)皆贫耍瑒t帶寬開銷非常大,而且無線傳輸?shù)哪芰块_銷也不小。而如果在終端部署機(jī)器學(xué)習(xí)推理則可以省下帶寬的開銷,只需要有選擇性地把部分重要數(shù)據(jù)傳送到云端,而無需傳輸全部原始數(shù)據(jù)。    

 

反應(yīng)延遲也是把深度學(xué)習(xí)部署在終端的重要理由。目前數(shù)據(jù)到云端的來回傳送時(shí)間通常在數(shù)百毫秒級(jí),對(duì)于工業(yè)機(jī)器人等對(duì)于延遲有高要求的應(yīng)用來說無法滿足要求。即使在5G低延遲網(wǎng)絡(luò)下,無線網(wǎng)絡(luò)的可靠性對(duì)于智能工業(yè)等要求高可靠性的應(yīng)用來說也難以滿足需求,偶爾的高延遲甚至數(shù)據(jù)丟包都可能會(huì)造成要求即時(shí)反應(yīng)的機(jī)器發(fā)生問題,因此會(huì)傾向于選擇將深度學(xué)習(xí)推理的計(jì)算放在本地做。    

 

最后,數(shù)據(jù)的安全性也是一個(gè)考量,對(duì)于一些敏感應(yīng)用來說將數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳送給云端服務(wù)器意味著存在著數(shù)據(jù)被入侵的風(fēng)險(xiǎn)——如果黑客通過破解智能工廠與云端服務(wù)器的數(shù)據(jù)從而控制整個(gè)工廠將會(huì)給工廠帶來巨大損失——而如果把這些計(jì)算放在本地則會(huì)安全地多。

 

方案介紹

 

基于MCU差分升級(jí)FOTA方案

 

傳統(tǒng)MCU芯片發(fā)生深刻變化,向著人工智能化的方向發(fā)展

 

運(yùn)行在各種設(shè)備的程序,由于功能的迭代或自身bug的修復(fù),難免需要升級(jí)功能,通常升級(jí)的程序都是以完整升級(jí)包(new app)的方式進(jìn)行,存在包體積大、耗時(shí)長(zhǎng)的缺點(diǎn);      

 

包文件分析顯示一般程序在版本迭代時(shí)A、B版本之間的差異部分在10%以內(nèi); 顧名思義,差分升級(jí)就是提取A、B版本之間的差異,減小包體積、降低升級(jí)時(shí)間;

 

該差分算法庫與平臺(tái)無關(guān),可移植到各大常用芯片平臺(tái),移植非常簡(jiǎn)單,并有文檔介紹操作。  

 

算法為自研算法,目前已有產(chǎn)品在市面上運(yùn)行。

 

性能參數(shù)

 

行業(yè)分類 : 智能家居  

 

開發(fā)平臺(tái) : Atmel 愛特梅爾  

 

交付形式 : 軟件  

 

性能參數(shù) : ,RAM : 1k,flash : 5k  

 

應(yīng)用場(chǎng)景 : 低速無線,OTA,差分升級(jí),低功耗無線升級(jí)

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內(nèi)置32位MCU運(yùn)算處理內(nèi)置32位MCU運(yùn)算處理

 

傳統(tǒng)MCU芯片發(fā)生深刻變化,向著人工智能化的方向發(fā)展

 

方案簡(jiǎn)介

 

采用進(jìn)口紅外4波段傳感器,  

 

內(nèi)置32位MCU運(yùn)算處理,  

 

探測(cè)距離50米  

 

角度90度  

 

報(bào)警時(shí)間3秒  

 

提供元器件清單,電路圖,軟件。

 

性能參數(shù)

 

行業(yè)分類 : 智能家居  

 

開發(fā)平臺(tái) : STM 意法半導(dǎo)體  

 

交付形式 : PCBA  

 

性能參數(shù) : 傳感器 : 紅外&紫外  

 

應(yīng)用場(chǎng)景 : 各種火災(zāi)隱患場(chǎng)所

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技術(shù)服務(wù)靳工:15529315703

 

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