為了滿足消費者對更舒適、功能更豐富的駕駛體驗的需求，原始設備制造商?(OEM) 正面臨一項日益嚴峻的挑戰：擴展車內安全系統的傳感功能，以滿足不斷變化的法規要求，同時更大限度地降低設計復雜性和成本。歐洲新車評鑒協會（歐洲 NCAP）和其他標準即將發生的變化將改變新車的安全評分方式，從而鼓勵 OEM 在其車輛中加入更多傳感功能。以往，要擴展車內傳感應用以支持乘員監控、車內兒童檢測和入侵檢測等功能，需要增加獨立的傳感器。然而，雷達傳感器 SoC 的最新創新技術通過深度學習（邊緣人工智能 [AI]）功能
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當市政府推出一項新政策時，通常需要許多客戶服務代表了解政策的具體情況，以解決公眾咨詢。在公民服務熱線中部署生成式AI支持的人機協作系統可以顯著提高效率、可用性、準確性并進一步實現服務個性化。AI客服技術簡化了資源分配，可擴展以應對不斷增長的需求，并通過數據分析提供有價值的見解。因此，它增強了公民的整體體驗，確保他們收到及時準確的信息，同時讓客服代表騰出時間專注于更復雜的工作任務。項目挑戰市政府在采用人工智能技術時面臨著以下幾個困難：◆ 缺乏技術基礎設施和專業知識： 實施人工智能需要先進的技術基礎
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今天，邊緣AI的發展正在推動工業與物聯網應用進入一個新時代。如何整合各方面的技術資源，營造一個完善的開發生態，打造創新而多樣化的解決方案，是嵌入式開發社區面對的新課題。在這方面，恩智浦一直與中國本地活躍的嵌入式開源社區積極合作，全力賦能。在日前舉辦的RT-Thread開發者大會（簡稱RDC）上，恩智浦MCU系統與應用工程師牛曉東先生受邀發表了題為《NXP微控制器結合RT-Thread OS，賦能智能工業與物聯網新時代》的主題演講，分享了恩智浦前沿性的產品和方案，以及與RT-Thread社區深度合作的策略與
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●? ?新的機器學習功能讓網絡邊緣設備可以運行計算機視覺、音頻處理、聲音分析以及更多的消費級和工業級應用●? ?STM32N6 MCU系列是 STM32產品家族中算力最強的微控制器，也是首款采用意法半導體自研的嵌入式推理專用Neural-ART Accelerator? NPU的產品●? ?軟件配合工具生態系統，不斷降低開發人員利用AI加速性能開發實時操作系統應用的門檻服務多重電子應用領域、全球排名前列的半導體公司意法半導體 (STMicroel
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近年來，人工智能(AI)在推動各個行業創新方面發揮了關鍵作用。視覺和語音技術的進步促進了大型智能模型的發展，創造了新的用例，并改善了用戶體驗。越來越多的應用要求能夠在配備微控制器和微處理器的邊緣設備上運行的AI，這帶來了更低的延遲、更低的能耗以及更強的數據隱私保護等好處。在這些應用中，時間序列數據通常用于開發三類主要任務：異常檢測、分類和回歸。時間序列數據是指按一致、均勻的時間間隔記錄的一系列數據點。需要時間序列數據的應用顧名思義，異常檢測的目的是識別超出預期的行為。它依賴時間序列數據來檢測與正常行為的偏
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當前關于人工智能 (AI) 和神經網絡的討論主要集中在生成應用（生成圖像、文本和視頻），很容易忽視 AI 將為工業和基礎設施應用中的電子產品帶來變革的實際示例。不過，雖然在電機驅動器、太陽能和電池管理應用的實時控制系統中采用 AI 不會像新的大型語言模型那樣引起大量關注，但使用邊緣 AI 進行故障檢測可以顯著影響系統的效率、安全性和生產力。本文中將討論集成式微控制器 (MCU) 如何增強高壓實時控制系統中的故障檢測功能。此類 MCU 使用集成神經網絡處理單元 (NPU) 運行卷積神經網
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邊緣AI 實時控制 神經網絡
當前關于人工智能(AI)和神經網絡的討論主要集中在生成應用（生成圖像、文本和視頻），很容易忽視AI將為工業和基礎設施應用中的電子產品帶來變革的實際示例。不過，雖然在電機驅動器、太陽能（如圖 1 所示）和電池管理應用的實時控制系統中采用 AI 不會像新的大型語言模型那樣引起大量關注，但使用邊緣 AI 進行故障檢測可以顯著影響系統的效率、安全性和生產力。圖1 太陽能電池板陣列本文中將討論集成式微控制器 (MCU) 如何增強高壓實時控制系統中的故障檢測功能。此類 MCU 使用集成神經網絡處理單元 (NPU) 運
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邊緣AI MCU 微控制器 故障檢測 CNN TMS320
新聞亮點：●? ?全新 TMS320F28P55x 系列 C2000? MCU 集成了邊緣人工智能 (AI) 硬件加速器，可實現更智能的實時控制，故障檢測準確率高達 99%。●? ?全新 F29H85x 系列中的新型 64 位 C29 內核的實時控制性能比現有各代產品提高了一倍多，其完整性等級可達到汽車安全完整性等級 ASIL-D 和 SIL-3。德州儀器 (TI)近日推出了兩個全新系列的實時微控制器，這些產品的技術進步可幫助工程師在汽車和工業應用中實現更智能、更安
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“邊緣AI使嵌入式設備能夠更高效地使用傳感器數據，并提升我們的日常體驗。”在我們的日常生活中，各式各樣的產品正在為人類帶來便捷體驗：空調為我們帶來清涼；汽車載我們穿梭于各地之間；太陽能電池板能夠提供更清潔的電力。然而，若我們能進一步提升這些產品的用戶體驗，使其進一步融入豐富我們的生活，那將是一幅何等美好的圖景？試想，未來的HVAC（供熱、通風與空調）系統或許能夠適時提醒您更換濾網，以確保空調的高效運行，讓您整個夏季都能享受涼爽。通過應用基于神經網絡的邊緣人工智能技術，我們可以在本地對產品進行深入了解與改進
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全球功率系統和物聯網領域的半導體領導者英飛凌科技股份公司近日宣布推出一款綜合評估套件，適用于嵌入式邊緣人工智能（Edge-AI）和機器學習（ML）系統設計。全新PSoC? 6 AI?評估套件提供了構建智能消費、智能家居和物聯網應用所需的全部工具。該解決方案能夠在傳感器數據源旁執行推理，與以云計算為中心的解決方案架構相比，它能夠為用戶帶來更佳的實時性能和能效等優勢。PSoC? 6外形小巧，尺寸為35 mm x 45 mm，成本更低且集成了多種傳感器和連接功能，非常適合本地數據采集、快速原型開發、模
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全球工業物聯網廠商研華科技宣布，采用Phison的aiDAPTIV+專利技術，為生成式人工智能（Generative AI）提供開創性的邊緣AI服務器解決方案。AIR-520 Edge AI Server采用AMD EPYC 7003系列處理器，集成了SQ ai100 AI SSD、NVIDIA RTX GPU卡、Edge AI SDK和NVIDIA AI Enterprise，提供了一個可立即部署的解決方案。大型語言模型（LLM）等生成式AI工具正通過自動化數據組織、檢索和分析改變企業知識管理，提高生產
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全球市場研究機構TrendForce集邦咨詢觀察，2024年大型云端CSPs，如Microsoft、Google、Meta、AWS等廠商，將仍為采購高階主打訓練用AI
server的主力客群，以作為LLM及AI建模基礎。待2024年CSPs逐步完成建置一定數量AI訓練用server基礎設施后，2025年將更積極從云端往邊緣AI拓展，包含發展較為小型LLM模型，以及建置邊緣AI
server，促其企業客戶在制造、金融、醫療、商務等各領域應用落地。此外，因AI PC或NB在計算機設備基本架構組成與
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云端 CSPs 邊緣AI DRAM TrendForce
高速實時、智慧化的檢測技術已成為產線高產能的關鍵，邊緣運算與人工智能掀起一波科技新趨勢，工研院攜手半導體解決方案供貨商聯發科技打造「智能工廠5G＋AI次系統異質大小核平臺」，未來將協助半導體、電子組裝、系統廠等制造業，透過AI人工智能的加值，助推產業邁向智慧工廠。根據Markets and Markets報告指出，全球邊緣運算市場預計將從2023年的536億美元快速成長，在2028年達到1113億美元的市場規模，2025年，全球近75％的企業資料都將在數據中心／云端之外的邊緣端產生與處理。工研院電子與光電
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高級駕駛員輔助系統 (ADAS) 能夠檢測車輛運動和道路狀況，這種解決方案可以提醒駕駛員路面不平坦或是車輛正在發生側滑，從而提升車內外人員的安全性。這種靈活的AutoDevKit系統解決方案套件 (AEKD-AICAR1) 基于在SPC58 C系列汽車微控制器上運行的長短時期記憶單元 (LSTM) 遞歸神經網絡 (RNN)。 為駕駛模式部署邊緣AI——TinyML如何轉變駕駛狀態檢測？ 根據最新研究，對于希望創造終極駕駛體驗的汽車制造商來說，駕駛模式可能是新的埃爾多拉多（西班牙語“理想國度“的意思）。在2
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隨著新一輪AI浪潮的深入發展及不斷延伸，一場由數智化技術引領的工業革命呼之欲出。同時，AI應用正在從傳統的云計算平臺向邊緣計算領域擴展，形成了新的分支和進化方向，即邊緣AI。邊緣AI不僅降低了系統的處理負載，還解決了數據傳輸的延遲問題，已在視覺檢測、產線監測、工廠機器人、無人車、軌道交通等領域被廣泛應用。2024年5月，研華在深圳（5/7）、上海（5/10）、武漢（5/14）、北京（5/17）四大城市舉辦“激發AI的力量”研華邊緣AI產業應用論壇，攜手合作伙伴中電港、英偉達、創新奇智、森云智能分享多模態大
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