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邊緣計(jì)算:節(jié)約能耗,助力更環(huán)保、更智慧的解決方案

發(fā)布時(shí)間:2023-12-12 來(lái)源:意法半導(dǎo)體 責(zé)任編輯:lina

【導(dǎo)讀】21世紀(jì)初以來(lái),傳感器經(jīng)歷了非比尋常的發(fā)展。受益于物聯(lián)網(wǎng)的誕生,可以連線通訊的智慧傳感器無(wú)所不在。預(yù)計(jì)到2030年,因5G的廣泛部署,物聯(lián)網(wǎng)裝置上數(shù)十億傳感器將負(fù)責(zé)30%的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流量。這將顯著增加AI對(duì)于碳的影響。而由于其需要數(shù)據(jù)中心的運(yùn)算資源來(lái)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力和行動(dòng)力,因此IoTAI應(yīng)用程式過(guò)去通常都部署在云端。但隨著應(yīng)用程式數(shù)量增加,我們需要減低依賴(lài)耗電的云端運(yùn)算。


邊緣計(jì)算:節(jié)約能耗,助力更環(huán)保、更智慧的解決方案 

 

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和人工智能(AI)正在改變產(chǎn)業(yè)和社會(huì),將自動(dòng)化在日常生活中變?yōu)榭赡?,同時(shí)解鎖在過(guò)去難以實(shí)現(xiàn)的理念和功能。邊緣計(jì)算可以在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的地方即時(shí)處理數(shù)據(jù),而無(wú)須在遠(yuǎn)端的數(shù)據(jù)中心處理,提供更環(huán)保、更智慧的解決方案。

 

將AI移至邊緣 

 

自21世紀(jì)初以來(lái),傳感器經(jīng)歷了非比尋常的發(fā)展。受益于物聯(lián)網(wǎng)的誕生,可以連線通訊的智慧傳感器無(wú)所不在。預(yù)計(jì)到2030年,因5G的廣泛部署,物聯(lián)網(wǎng)裝置上數(shù)十億傳感器將負(fù)責(zé)30%的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流量。這將顯著增加AI對(duì)于碳的影響。而由于其需要數(shù)據(jù)中心的運(yùn)算資源來(lái)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力和行動(dòng)力,因此IoT和AI應(yīng)用程式過(guò)去通常都部署在云端。但隨著應(yīng)用程式數(shù)量增加,我們需要減低依賴(lài)耗電的云端運(yùn)算。


邊緣計(jì)算提供了一個(gè)解決方案。它涉及將部分儲(chǔ)存和運(yùn)算資源從數(shù)據(jù)中心移出,使其更靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方。如此一來(lái),應(yīng)用程序和裝置就能自行收集和分析數(shù)據(jù)。這種方法為消費(fèi)性產(chǎn)品、建筑管理、工業(yè)預(yù)測(cè)性維護(hù)、自駕車(chē)等應(yīng)用提供了進(jìn)一步的創(chuàng)新,因此更為蓬勃發(fā)展。此外,邊緣計(jì)算還能降低能源消耗、保護(hù)個(gè)人資料、減少延遲,并能在使用時(shí)做自主決策以及學(xué)習(xí)。


 “邊緣AI”可以通過(guò)多種方式促進(jìn)更聰明、更環(huán)保的產(chǎn)業(yè)發(fā)展

 

邊緣計(jì)算正以多種方式幫助不同產(chǎn)業(yè)變得更為聰明和更環(huán)保。例如:

o 在工廠中的狀態(tài)監(jiān)控和預(yù)測(cè)性維護(hù)可以使操作更聰明、更節(jié)能。傳感器定期更新機(jī)器的運(yùn)作狀態(tài),以確定何時(shí)需要維修或更換某些零件。這降低了停機(jī)時(shí)間,確保機(jī)器能在最佳狀態(tài)下運(yùn)作。

o 邊緣AI對(duì)于下一代協(xié)作機(jī)器人(cobots)也是至關(guān)重要的,這些機(jī)器人可與人類(lèi)在同一空間運(yùn)作以提升效率和確保安全。

o 智慧城市可以利用數(shù)百萬(wàn)個(gè)智慧傳感器和物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)所組成的網(wǎng)絡(luò)來(lái)改善監(jiān)控、管理資源、協(xié)助市民,并利用自駕無(wú)人機(jī)和車(chē)輛改善物流。

o 讓開(kāi)車(chē)變得更安全、更環(huán)保和更多連接。安裝在下一代汽車(chē)上的眾多傳感器需要本地AI來(lái)讓車(chē)輛可以在潛在危及生命的情況迅速做出反應(yīng)。此外,邊緣AI可以用于優(yōu)化電池管理系統(tǒng),并調(diào)整車(chē)輛狀態(tài)以適應(yīng)駕駛者的習(xí)慣,確保能以節(jié)能的方式駕駛車(chē)輛。

o 將自動(dòng)化導(dǎo)入農(nóng)業(yè)可以協(xié)助提升生產(chǎn)力并降低環(huán)境影響。智慧農(nóng)業(yè)的農(nóng)耕車(chē)和機(jī)器將使用更少量的水、肥料和農(nóng)藥來(lái)促進(jìn)永續(xù)策略。傳感器結(jié)合邊緣AI,可為不同植物分配適量的水或化學(xué)物質(zhì)。

o 隨著醫(yī)療和保健向個(gè)性化的方向發(fā)展,全天候監(jiān)測(cè)和在家中享有醫(yī)療服務(wù)將是未來(lái)趨勢(shì)。傳感器和邊緣AI在信息隱私管理亦扮演著關(guān)鍵角色。

 

上述范例都會(huì)產(chǎn)生大量來(lái)自傳感器的數(shù)據(jù),如果這些數(shù)據(jù)傳送到云端處理將會(huì)消耗大量能源和占用帶寬,同時(shí)還會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)保護(hù)和延遲的相關(guān)問(wèn)題。采用邊緣計(jì)算與人工智能提供了一種透過(guò)永續(xù)方式達(dá)到這些目標(biāo)的方法。

 

加速追蹤邊緣計(jì)算

 

將AI的數(shù)據(jù)處理從云端移轉(zhuǎn)至邊緣需要部署一系列半導(dǎo)體創(chuàng)新技術(shù),包括超低功耗技術(shù)和系統(tǒng)方法,以及在神經(jīng)處理單元(NPU)和內(nèi)存內(nèi)運(yùn)算(IMC)解決方案中導(dǎo)入特定的硬件加速器。這些支持AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的高效運(yùn)算硬件技術(shù),正在轉(zhuǎn)變邊緣數(shù)據(jù)處理,并推動(dòng)智能功能和物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性。這些技術(shù)的結(jié)合降低了系統(tǒng)功耗和帶寬需求,還能進(jìn)一步提升針對(duì)邊緣裝置所打造之新一代微控制器的運(yùn)算效率。

 

意法半導(dǎo)體(ST)致力于優(yōu)化運(yùn)算效率,同時(shí)采用低功耗和嵌入式安全技術(shù)來(lái)保護(hù)所收集的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理和因此產(chǎn)生的行動(dòng)。這些發(fā)展是為了保有競(jìng)爭(zhēng)力和獲得客戶(hù)廣泛之接受度的必要條件。

 

ST已經(jīng)在汽車(chē)、智慧工業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用領(lǐng)域大力部署邊緣AI。STM32系列的32位Arm Cortex微控制器已將適合邊緣計(jì)算的低功耗版本涵蓋其中。為了讓不熟悉AI的人更容易上手,NanoEdge AI Studio整合了機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù),可以為任何指定的應(yīng)用自動(dòng)搜索和配置最適合的解決方案。對(duì)于熟悉AI模型的人,STM32Cube.AI可協(xié)助機(jī)器學(xué)習(xí)工程師快速導(dǎo)入和優(yōu)化其AI解決方案,并使用進(jìn)階功能,如自定義層和深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案。而建立的軟件庫(kù)還可以加載到微控制器上,進(jìn)而處理推理工作。

 

ST于2019年推出具有機(jī)器學(xué)習(xí)核心的LSM6DSOX,開(kāi)始在傳感器中應(yīng)用人工智能。接著推出智能傳感器處理單元(ISPU),強(qiáng)化傳感器在AI領(lǐng)域的靈活性。

 

ISPU將信號(hào)處理和AI算法結(jié)合到傳感器上,使產(chǎn)品能夠感知、處理和執(zhí)行后續(xù)操作,同時(shí)大幅節(jié)省空間,功耗最高可降低80%。

 

能夠感知、處理和采取行動(dòng)的連網(wǎng)微型化物件和系統(tǒng)的數(shù)量正在快速成長(zhǎng)。ST透過(guò)提供傳感器、智慧嵌入式致動(dòng)器、連接性、安全性和嵌入式AI上的創(chuàng)新來(lái)推動(dòng)此一轉(zhuǎn)型。這些解決方案旨在為工業(yè)、汽車(chē)、健康、農(nóng)業(yè)和其他許多產(chǎn)業(yè)提供工具集,使其能夠繼續(xù)創(chuàng)新,同時(shí)努力為減碳而做出貢獻(xiàn)。

來(lái)源:意法半導(dǎo)體博客

 


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