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    意法半導體:邊緣AI開發的挑戰及ST的解決方案

    發布時間:2023-12-15 責任編輯:lina

    【導讀】今天,人工智能(AI)被廣泛應用,幾乎無所不在,AI有助于汽車、工業、個人電子等產品設備實現數字化和智能化,改變我們的日常生活和工作方式。在很多應用領域,尤其是工業應用,AI 將是一個攪局者,將會改變現有的游戲規則。


    1 邊緣AI的優勢

    今天,人工智能(AI)被廣泛應用,幾乎無所不在,AI有助于汽車、工業、個人電子等產品設備實現數字化和智能化,改變我們的日常生活和工作方式。在很多應用領域,尤其是工業應用,AI 將是一個“攪局者”,將會改變現有的游戲規則。

     

    意法半導體:邊緣AI開發的挑戰及ST的解決方案

    Matteo MARAVITA(意法半導體亞太區人工智能創新中心&智能手機創新中心高級經理)

     

    雖然很多企業專注生成式AI 和大型數據中心驅動的AI,但意法半導體(ST)注意到,邊緣AI 現在正在成為熱門話題,并將成為工業數字化的關鍵推動者。邊緣AI 是一種不同尋常的AI,直接位于網絡邊緣節點的微型設備上,由一系列不同的芯片和軟件棧驅動。


    邊緣AI 意味著原始數據不會發送到云端,而是在本地設備上完成推理演算過程,這種方式讓新應用能夠以超低延遲具有更好的性能,從而讓實時應用等待時間變得很短,并能大幅提高數據安全性,而成本僅是云端AI 的幾分之一。從經濟角度看,數據上云分析對于較小的工業和消費工業應用是不可行的,而對于較大應用可能是可行的。


    ST 專注邊緣AI 市場, 我們可以直接在MPU、MCU 甚至 MEMS 傳感器上運行AI 算法。邊緣AI 本身就是一種技術趨勢,因為它可以幫助企業解決許多亟待解決的挑戰。邊緣AI 有助于縮小產品尺寸,降低制造和運營成本,并且可以顯著降低功耗和數據帶寬,同時還能提高工業和個人電子產品的數據安全性。

     

    2 開發應用的挑戰及解決方案


    采用邊緣AI 開發應用面臨的最大挑戰是:90%~95% 的嵌入式工程師缺乏或根本沒有AI 開發經驗。當他們掌握了一些AI 技術的基礎知識,并了解到如何用AI 解決應用中存在的問題后,往往需要打破原來的設計觀念,重新思考怎么設計。以機器學習為例,設計人員需要專注的是數據而非算法,這就是為什么ST 如此重視STM32Cube.AI 開發者云和NanoEdgeStudio AI 工具,因為這些工具可幫助開發人員創建解決問題的應用。一般來說,與傳統嵌入式方法相比,邊緣AI 的開發成本和功耗更低,而安全性更高。


    ST 的解決方案是為客戶提供一個資源豐富的生態系統。對于開始AI 設計的客戶,我們開發了AI 軟件庫、AI 工具(包括用 NanoEdge AI Studio 訓練模型和選擇模型)、開發板和本地AI 專家支持服務。


    此外,我們在云端整合所有的應用開發工具創建了STM32Cube.AI 開發者云,這是一個獨特而強大的AI開發工具,用戶可以訪問高價值的模型庫和開發板庫,對應用程序進行對標測試和性能測試。


    我們還不斷增加適合不同應用場景的完整的參考設計,客戶可以從中汲取設計靈感,或者可以在他們的產品中直接復制我們的設計,而修改自己的數據集的工作量很小。


    下一步,我們還將提高產品組合的算力,增加AI硬件加速功能,讓客戶不用花費太多就能獲得非常先進的算力,實現以前不可能實現的智能解決方案。


    總之,ST 通過技術突破、產品組合和軟件生態系統將邊緣AI 變為現實,下一步,我們將提高產品組合的算力,增加AI 硬件加速功能。憑借完整的軟件生態系統和市場前列的硬件產品,ST 已經躋身嵌入式AI 解決方案的先進提供商之列。在保證質量、可持續發展和穩定供貨的同時,ST 將以AI 賦能工業數字化,助力開發人員開發創新設計,在未來的互聯世界中大放異彩。



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