人工智能｜面向微控制器的人工智能简介
工程应用越来越复杂，对计算的需求越来越高。在解决复杂问题时，因为变量太多，很难设计一套软件算法来解决，或很难为问题建立一个有效的模型来解决问题，这正是机器学习的应用机会，可以通过对数据进行学习进行和推断。另外，由于微控制器（MCU）外设集成丰富，可以方便地连接或集成各种传感器来收集数据、处理数据和分析数据。人工智能的出现为微控制器（MCU）的应用带来了新的发展机遇。
推动人工智能在微控制器（MCU）上应用，综合起来，有以下方面的因素：
微控制器计算性能的提升。微控制器一般为几十MHz主频的小计算产品，随着技术发展进步，近些年出现了百MHz级别的微控制器（MCU）产品，甚至达到了GHz主频。这为应用提供了高性能的计算能力，执行更为复杂的计算任务。
微控制器的低功耗。微控制器的功耗比较低，可应用到能耗受限的设备中，通过机器学习可以提升设备本地的自主智能化水平。
微控制器的低成本。由于Arm内核的普及和RISC-V的兴起，众多厂商进入了微控制器的赛道。低至几元的微控制器，为产品应用提供了可支付得起的成本预算。这也会带来更多产品的创新应用，如预测性维护、语音识别等。
数据安全。在设备上运行人工智能推断可以保护隐私，数据仅存在于本设备，没有因设备互联或网络连接数据交换而导致数据泄露。
中心化的云计算向边缘化的边缘计算转变。考虑到互联网络连接的延迟性，数据传输的安全性以及网络带宽等因素影响，云计算的一些功能将会向边缘设备迁移。通过增强边缘设备机器学习的推断能力，必要时进行联网通信，优化了系统的应用。
微控制器（MCU）应用广泛，市场规模大。微控制器（MCU）广泛应用于消费、工业、汽车和通信等领域。每年都有数十亿个微控制器被生产出来，据相关机构预测，每年约300多亿的微控制器（MCU）出货量。32位微控制器（MCU）为产品升级迭代提供了核心的计算器件，基于微控制器（MCU）的人工智能嵌入式解决方案更具成本效益，也为人工智能应用提供了广泛的产品基础。据了解，预计到2030年，全球下一代应用安全网关人工智能设备的出货量将达到25亿台。
人工智能是嵌入式的一个新兴应用领域，未来将会有强劲的增长。
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