2024年，得益于智能家居技術的進步、連接的增強以及行業標準的演進，物聯網(IoT)繼續迅速擴張。展望未來，2025年將迎來更多創新，特別是在智能家居和樓宇領域。預計在2025年，以下七大關鍵趨勢將塑造物聯網的格局。1.AI/ML將通過無線技術賦能邊緣智能人工智能和機器學習的最新進展將提高我們生活的智能化和自動化水平，特別是在智能家居和樓宇領域。然而，將智能設備生成的大量數據流傳輸到云端，會縮短電池壽命并增加系統響應時間。對于許多邊緣設備而言，在本地運行AI/ML的部分計算將極大地提高整體系統性能。恩智浦
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無線連接 恩智浦 eIQ 神經處理單元 NPU AI加速器
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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恩智浦 eIQ 邊緣AI
英飛凌科技股份公司的解決方案可幫助工程師開發可靠的汽車電池管理系統（BMS）。英飛凌首選設計公司Neutron Controls現已發布ECU8?系統平臺，能夠加速基于英飛凌芯片組的電池管理系統（BMS）開發。通過該平臺，Neutron Controls及其設計服務客戶可以為電池管理單元提供完整的半導體硬件和軟件平臺解決方案，并符合ASIL-D, ISO26262標準，從而顯著減少開發工作量。ECU8能量控制單元包括Neutron Controls專有的微控制器模塊，其中包括AURIX? TC3xx和TC
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Neutron Controls 英飛凌 汽車電池管理 BMS
高級處理能力和機器學習能力對于下一波邊緣應用至關重要。機器學習用例在不同的市場和應用領域大不相同，因而需要不同的加速計算性能，在功耗和整體解決方案成本方面也差別迥異。機器學習應用提升計算性能和能效可通過多種方式，其中最有效的是將專門構建的專用神經處理單元（NPU），或稱為機器學習加速器（MLA）或深度學習加速器（DLA）集成到器件中，以補充CPU計算核心。恩智浦提供廣泛的產品組合，從傳統的Kinetis MCU、LPC系列以及最近的MCX產品系列，到我們的i.MX RT跨界MCU和i.MX應用處理器，我們
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恩智浦 eIQ Neutron 神經處理單元
中國上海——2023年1月31日——恩智浦半導體（NXP Semiconductors N.V.，納斯達克股票代碼：NXPI）在eIQ工具包中增加了一款用于機器學習開發的新工具——eIQ? Model Watermarking。eIQ Model Watermarking是恩智浦首個可有效幫助開發人員保護其機器學習資產的工具。該工具可在機器學習模型中嵌入水印，為模型添加版權所有權，開發人員在無需訪問該模型源碼的前提下，證明該機器學習模型是自己所擁有模型IP的副本或克隆。產品重要性有人曾表示，數據是一種新型
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恩智浦 eIQ Model Watermarking 機器學習IP
近日，恩智浦半導體在京舉辦了新聞發布會，公司微控制器事業部全球產品總監曾勁濤先生和系統工程總監王朋朋女士介紹了邊緣AI、機器學習的戰略，及恩智浦剛剛發布的eIQ環境、i.MX RT600跨界處理器和LPC5500 MCU(微控制器)。 機器學習將推動MCU下一波動快速增長 IoT推動了這幾年MCU的更新換代，而下一波MCU的助推器是終端的機器學習，包括家庭環境、聲音處理、手勢控制、智能感測&控制、多攝像頭觀察、個人資產、主動目標識別、AR(增強現實)等。 典型的案例之一是目前發展火熱的人機
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恩智浦 eIQ
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