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各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和日常生活中的新場景已經(jīng)處于人工智能的邊緣（AI）需要機(jī)器學(xué)習(xí)、先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理、音頻、視覺等。邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）計(jì)算支持廣泛的智能工業(yè)和家庭應(yīng)用，包括傳感器數(shù)據(jù)處理、預(yù)測維護(hù)、音頻模式識別、簡單命令詞識別和視覺應(yīng)用，用于異常檢測，如使用低分辨率攝像頭進(jìn)行現(xiàn)場檢測或數(shù)量統(tǒng)計(jì)。如今，產(chǎn)品設(shè)計(jì)師看到了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的巨大潛力，可以為家庭安全系統(tǒng)、可穿戴醫(yī)療監(jiān)控器、商業(yè)設(shè)施和工業(yè)設(shè)備監(jiān)控傳感器等邊緣應(yīng)用帶來更多的智能化。所以SiliconLabs 認(rèn)為邊緣AI 機(jī)器學(xué)習(xí)將廣泛應(yīng)用于工業(yè)和家庭。

芯片采購網(wǎng)專注于整合國內(nèi)外授權(quán)IC代理商現(xiàn)貨資源，芯片庫存實(shí)時查詢，行業(yè)價(jià)格合理，采購方便IC芯片，國內(nèi)專業(yè)芯片采購平臺。

商業(yè)建筑管理部門的工作人員正在探索如何使其建筑系統(tǒng)（包括照明和暖通空調(diào)）更智能，以降低業(yè)主的成本，減少對環(huán)境的影響。消費(fèi)品和智能家居解決方案提供商都在努力簡化各種設(shè)備的連接，擴(kuò)大其互動模式，為消費(fèi)者帶來創(chuàng)新的功能和服務(wù)。那些考慮在邊緣設(shè)備上部署人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)的人面臨著巨大的性能和功耗困難，這可能超過了它的好處，最終得不償失。邊緣人工智能解決方案需要具備行業(yè)所需功能的最佳組合，包括支持多元化無線多協(xié)議、電池壽命、機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)邊緣應(yīng)用安全等。在集成創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)合作方面取得突破AIoT(人工智能物聯(lián)網(wǎng))期待已久的邊緣AI 最近，我們進(jìn)入了工作和生活。

無線技術(shù)、先進(jìn)的外圍設(shè)備和先進(jìn)的計(jì)算核心圍設(shè)備和先進(jìn)的計(jì)算核心SoC 供應(yīng)商，Silicon Labs 邊緣人工智能/ 制定了機(jī)器學(xué)習(xí)的戰(zhàn)略和路線圖。該戰(zhàn)略的一個關(guān)鍵部分是解決無線問題SoC 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的挑戰(zhàn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的挑戰(zhàn)。我們正在探索集成機(jī)器學(xué)習(xí)和無線連接功能的單芯片解決方案及其最有意義的應(yīng)用，特別關(guān)注低功耗，這將成為一個對象

網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)的徹底變化。Silicon Labs 相信顛覆性的邊緣AI 不同的技術(shù)需要創(chuàng)新地集成解決方案。SoC單芯片解決方案是保證高性能和高效率的最佳途徑之一；它們還需要產(chǎn)業(yè)鏈之間的合作，以加速硬件AI/ML 工Trinamic代理與算法相匹配。集成工具的能力是邊緣AI 成功的關(guān)鍵因素。例如，Silicon Labs 于今年1 月推出了其BG24 和MG24 系列2.4 GHz 無線SoC，分別支持藍(lán)牙和多協(xié)議操作，并推出新的軟件開發(fā)工具包用于機(jī)器學(xué)習(xí)。該新平臺同時優(yōu)化硬件和軟件，幫助用戶在電池供電的邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI/ML 所有這些應(yīng)用程序和高性能無線功能都集成在同一個SoC 中。

除了最初的支持TensorFlow，Silicon Labs 還有一些領(lǐng)先的AI 和ML 工具提供商(如SensiML 和EdgeImpulse 等)合作，確保開發(fā)人員獲得端到端工具鏈，簡化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)，優(yōu)化無線應(yīng)用的嵌入式部署。

這個新的AI/ML 工具鏈與Silicon Labs 的SimplicityStudio 工具以及BG24 和MG24 系列SoC 開發(fā)人員可以創(chuàng)建從各種連接設(shè)備中提取信息的應(yīng)用程序，并使用所有設(shè)備Matter 相互通信，然后做出由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的智能決策。

異構(gòu)計(jì)算對人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)解決方案非常重要。這些解決方案廣泛應(yīng)用于硬件數(shù)據(jù)加速器。AI 由于解決方案資源有限，能效要求高，架構(gòu)創(chuàng)新變得越來越重要。AI/ML功能的2.4 GHz無線SoC架構(gòu)上需要創(chuàng)新。

(本文來源《IC2022年4月，代理雜志