人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的技術不僅正在快速發展，還逐漸被創新性地應用于低功耗的微控制器 (MCU) 中，從而實現邊緣AI/ML的解決方案。這些嵌入式系統的核心組件如今能夠支持 AI/ML 應用，憑借其成本效益、高能效以及可靠的性能，集成在可穿戴技術、智能家居設備和工業自動化等領域的效益尤為顯著。具備AI優化功能的MCU和 TinyML的興起（專注于在小型、低功耗設備上運行ML模型）體現了這一領域的進步。TinyML對于直接在設備上實現智能決策、支持實時處理和減少延遲至關重要，特別是在連接有限或無連接的環境中。

TinyML簡介

TinyML是指在小型、低功耗設備上應用機器學習模型，尤其是在資源受限的MCU上優化運行。這使得邊緣設備能夠實現智能決策，支持實時處理并減少延遲。量化 (Quantization) 和Pruning等技術用于減小模型體積并提高推理速度。量化通過降低模型權重的精度，顯著減少內存使用而幾乎不影響準確性；Pruning則通過去除不重要的神經元，進一步減小模型規模并提升延遲性能。這些方法對在資源有限的設備上部署 ML模型至關重要。

主流框架與工具

PyTorch和TensorFlow Lite：PyTorch 是一種開源的機器學習庫，廣泛用于人工智能應用，也能部署在微控制器上。TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM) 支持在資源受限的 MCU 上運行 TF Lite 模型，通過 Flatbuffer 轉換減少模型體積并優化推理性能。

ARM的CMSIS-NN庫：提供為 Cortex-M 處理器優化的神經網絡內核，提升性能并減少內存占用，使 ARM 架構的 MCU 更易運行 ML 模型。

AI/ML硬件加速器：一些 MCU，例如Silicon Labs（芯科科技）的EFM32系列SoC和MCU配備了AI/ML專用硬件加速器，大幅提升了ML模型的運行效率。這些加速器通過并行化任務（如矩陣乘法、卷積和圖處理）來實現更高性能，同時保持低功耗。此外，它們優化了內存訪問模式，減少了數據傳輸開銷，從而進一步節省能耗。

AI/ML實際應用

音頻與視覺喚醒詞：應用于智能音箱和安防攝像頭，在識別到喚醒詞或檢測到運動時激活設備。

工業預測性維護：工廠設備上的傳感器監控振動和溫度等參數，利用TinyML模型檢測異常并預測維護需求。

手勢與活動識別：可穿戴設備利用加速度計和陀螺儀實時分析數據，用于健身追蹤或醫療診斷。

農業環境監控：分析土壤濕度和天氣條件，優化灌溉，提高作物產量。

健康監測：持續血糖監測設備和智能床墊傳感器可提供實時健康數據，用于遠程醫療和老年護理。

AI/ML開發流程

數據采集與預處理：使用傳感器（如加速度計、麥克風、攝像頭）采集原始數據，并進行清理、歸一化等預處理。

模型訓練與優化：在高性能設備上（如 GPU）使用 TensorFlow 或 PyTorch 訓練模型。優化技術包括量化和Pruning。

模型轉換與部署：將優化后的模型轉換為 TensorFlow Lite 格式，并通過 芯科科技的Simplicity Studio開發環境將模型部署到MCU上。

推理與優化：在MCU 上運行推理任務，進一步測試和改進性能。

芯科科技的AI/ML解決方案

提供適用于 TinyML 的硬件與軟件支持：

硬件：EFR32/EFM32（如 xG24、xG26、xG28）及 SiWx917 系列無線MCU，具有低功耗與高性能優勢。

軟件工具鏈：包括 TensorFlow Lite for Microcontrollers、Simplicity Studio、ML Toolkit 和第三方工具（如 SensiML、Edge Impulse）。

參考應用：提供 GitHub 庫和示例代碼，涵蓋異常檢測、圖像分類、關鍵字識別等場景。

TinyML的優勢

成本低：MCU價格親民

綠色環保：能耗低

易于集成：便于嵌入現有環境

隱私與安全：數據本地處理，無需聯網傳輸

實時處理：低延遲

自主可靠：在任何環境下都能穩定運行

結論

MCU 不再局限于簡單任務，而是正成為 AI 的強大平臺。通過探索 AI 優化 MCU，我們可以為智能電池供電設備開辟新的可能性。無論是智能家居設備還是工業傳感器，AI 驅動的 MCU 正在重塑嵌入式系統的未來。