為什么要在MCU產(chǎn)品中布局AI

為何MCU大廠(chǎng)要在MCU產(chǎn)品中布局AI，在MCU上跑AI或者將MCU與NPU等集成在一起的好處有哪些？大致可歸納為如下幾個(gè)方面：

低功耗和高效性能：MCU通常具有較低的功耗和較高的能效特性，適合應(yīng)用于低功耗場(chǎng)景。將AI算法和處理能力與MCU集成在一起，可以在低功耗的情況下實(shí)現(xiàn)高效的AI計(jì)算。這對(duì)于一些需要長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行、依賴(lài)于電池供電或功耗敏感的應(yīng)用非常重要。

實(shí)時(shí)性和即時(shí)響應(yīng)：將AI能力集成到MCU上，使得AI算法可以實(shí)時(shí)地在設(shè)備本地進(jìn)行處理和響應(yīng)，而無(wú)需依賴(lài)于云端或其他遠(yuǎn)程服務(wù)器。這提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和即時(shí)響應(yīng)能力，使得設(shè)備能夠更快速地做出決策和反應(yīng)，適用于許多實(shí)時(shí)應(yīng)用場(chǎng)景，如嵌入式控制、邊緣計(jì)算等。

隱私和數(shù)據(jù)安全：將AI算法和數(shù)據(jù)處理能力放在設(shè)備本地，可以減少對(duì)云端的依賴(lài)，從而增強(qiáng)隱私和數(shù)據(jù)安全性。敏感數(shù)據(jù)可以在本地設(shè)備上進(jìn)行處理，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)和隱私泄露的可能性。這對(duì)于一些對(duì)隱私和數(shù)據(jù)安全要求較高的應(yīng)用，如智能家居、醫(yī)療設(shè)備等非常重要。

靈活性和定制化：將MCU與NPU等AI處理單元集成在一起，可以為設(shè)備提供更大的靈活性和定制化能力。根據(jù)特定的應(yīng)用需求，可以選擇不同的MCU和AI處理單元的組合，以實(shí)現(xiàn)最佳的性能和能效平衡。這種靈活性和定制化能力可以適應(yīng)各種應(yīng)用場(chǎng)景和需求的變化。

減少系統(tǒng)復(fù)雜性和成本：相對(duì)于將AI處理能力集中在獨(dú)立的處理器或芯片中，將其集成在MCU中可以減少組件數(shù)量和系統(tǒng)復(fù)雜性，從而降低了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和制造的成本。

總之，有AI功能的MCU可以為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供更高級(jí)的控制和計(jì)算能力，使其能夠進(jìn)行復(fù)雜的推理和決策。因此，現(xiàn)在為邊緣設(shè)備創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型正成為一種大的趨勢(shì)，這些模型稱(chēng)為微型機(jī)器學(xué)習(xí)或TinyML，它主要適用于內(nèi)存和處理能力有限的設(shè)備，以及互聯(lián)網(wǎng)連接不存在或有限的設(shè)備。TinyML使在MCU上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型成為可能。TinyML在MCU上的應(yīng)用越來(lái)越普遍。

但是，想讓深度學(xué)習(xí)模型在MCU上跑起來(lái)，不是易事。MCU上跑AI，最關(guān)鍵的是如何將訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)的模型，轉(zhuǎn)換并部署到MCU上，這需要一整套工具和方法，這對(duì)于傳統(tǒng)的MCU廠(chǎng)商而言還是有一定門(mén)檻的。因此，要在MCU上部署AI，必須在軟件和硬件兩方面同時(shí)著力。