为了满足消费者对更舒适、功能更丰富的驾驶体验的需求，原始设备制造商 (OEM) 正面临一项日益严峻的挑战：扩展车内安全系统的传感功能，以满足不断变化的法规要求，同时更大限度地降低设计复杂性和成本。欧洲新车评鉴协会（欧洲 NCAP）和其他标准即将发生的变化将改变新车的安全评分方式，从而鼓励 OEM 在其车辆中加入更多传感功能。以往，要扩展车内传感应用以支持乘员监控、车内儿童检测和入侵检测等功能，需要增加独立的传感器。然而，雷达传感器 SoC 的最新创新技术通过深度学习（边缘人工智能 [AI]）功能
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当市政府推出一项新政策时，通常需要许多客户服务代表了解政策的具体情况，以解决公众咨询。在公民服务热线中部署生成式AI支持的人机协作系统可以显著提高效率、可用性、准确性并进一步实现服务个性化。AI客服技术简化了资源分配，可扩展以应对不断增长的需求，并通过数据分析提供有价值的见解。因此，它增强了公民的整体体验，确保他们收到及时准确的信息，同时让客服代表腾出时间专注于更复杂的工作任务。项目挑战市政府在采用人工智能技术时面临着以下几个困难：◆ 缺乏技术基础设施和专业知识： 实施人工智能需要先进的技术基础
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今天，边缘AI的发展正在推动工业与物联网应用进入一个新时代。如何整合各方面的技术资源，营造一个完善的开发生态，打造创新而多样化的解决方案，是嵌入式开发社区面对的新课题。在这方面，恩智浦一直与中国本地活跃的嵌入式开源社区积极合作，全力赋能。在日前举办的RT-Thread开发者大会（简称RDC）上，恩智浦MCU系统与应用工程师牛晓东先生受邀发表了题为《NXP微控制器结合RT-Thread OS，赋能智能工业与物联网新时代》的主题演讲，分享了恩智浦前沿性的产品和方案，以及与RT-Thread社区深度合作的策略与
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● 新的机器学习功能让网络边缘设备可以运行计算机视觉、音频处理、声音分析以及更多的消费级和工业级应用● STM32N6 MCU系列是 STM32产品家族中算力最强的微控制器，也是首款采用意法半导体自研的嵌入式推理专用Neural-ART Accelerator™ NPU的产品● 软件配合工具生态系统，不断降低开发人员利用AI加速性能开发实时操作系统应用的门槛服务多重电子应用领域、全球排名前列的半导体公司意法半导体 (STMicroel
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近年来，人工智能(AI)在推动各个行业创新方面发挥了关键作用。视觉和语音技术的进步促进了大型智能模型的发展，创造了新的用例，并改善了用户体验。越来越多的应用要求能够在配备微控制器和微处理器的边缘设备上运行的AI，这带来了更低的延迟、更低的能耗以及更强的数据隐私保护等好处。在这些应用中，时间序列数据通常用于开发三类主要任务：异常检测、分类和回归。时间序列数据是指按一致、均匀的时间间隔记录的一系列数据点。需要时间序列数据的应用顾名思义，异常检测的目的是识别超出预期的行为。它依赖时间序列数据来检测与正常行为的偏
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当前关于人工智能 (AI) 和神经网络的讨论主要集中在生成应用（生成图像、文本和视频），很容易忽视 AI 将为工业和基础设施应用中的电子产品带来变革的实际示例。不过，虽然在电机驱动器、太阳能和电池管理应用的实时控制系统中采用 AI 不会像新的大型语言模型那样引起大量关注，但使用边缘 AI 进行故障检测可以显著影响系统的效率、安全性和生产力。本文中将讨论集成式微控制器 (MCU) 如何增强高压实时控制系统中的故障检测功能。此类 MCU 使用集成神经网络处理单元 (NPU) 运行卷积神经网
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当前关于人工智能(AI)和神经网络的讨论主要集中在生成应用（生成图像、文本和视频），很容易忽视AI将为工业和基础设施应用中的电子产品带来变革的实际示例。不过，虽然在电机驱动器、太阳能（如图 1 所示）和电池管理应用的实时控制系统中采用 AI 不会像新的大型语言模型那样引起大量关注，但使用边缘 AI 进行故障检测可以显著影响系统的效率、安全性和生产力。图1 太阳能电池板阵列本文中将讨论集成式微控制器 (MCU) 如何增强高压实时控制系统中的故障检测功能。此类 MCU 使用集成神经网络处理单元 (NPU) 运
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新闻亮点：● 全新 TMS320F28P55x 系列 C2000™ MCU 集成了边缘人工智能 (AI) 硬件加速器，可实现更智能的实时控制，故障检测准确率高达 99%。● 全新 F29H85x 系列中的新型 64 位 C29 内核的实时控制性能比现有各代产品提高了一倍多，其完整性等级可达到汽车安全完整性等级 ASIL-D 和 SIL-3。德州仪器 (TI)近日推出了两个全新系列的实时微控制器，这些产品的技术进步可帮助工程师在汽车和工业应用中实现更智能、更安
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“边缘AI使嵌入式设备能够更高效地使用传感器数据，并提升我们的日常体验。”在我们的日常生活中，各式各样的产品正在为人类带来便捷体验：空调为我们带来清凉；汽车载我们穿梭于各地之间；太阳能电池板能够提供更清洁的电力。然而，若我们能进一步提升这些产品的用户体验，使其进一步融入丰富我们的生活，那将是一幅何等美好的图景？试想，未来的HVAC（供热、通风与空调）系统或许能够适时提醒您更换滤网，以确保空调的高效运行，让您整个夏季都能享受凉爽。通过应用基于神经网络的边缘人工智能技术，我们可以在本地对产品进行深入了解与改进
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全球功率系统和物联网领域的半导体领导者英飞凌科技股份公司近日宣布推出一款综合评估套件，适用于嵌入式边缘人工智能（Edge-AI）和机器学习（ML）系统设计。全新PSoC™ 6 AI 评估套件提供了构建智能消费、智能家居和物联网应用所需的全部工具。该解决方案能够在传感器数据源旁执行推理，与以云计算为中心的解决方案架构相比，它能够为用户带来更佳的实时性能和能效等优势。PSoC™ 6外形小巧，尺寸为35 mm x 45 mm，成本更低且集成了多种传感器和连接功能，非常适合本地数据采集、快速原型开发、模
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全球工业物联网厂商研华科技宣布，采用Phison的aiDAPTIV+专利技术，为生成式人工智能（Generative AI）提供开创性的边缘AI服务器解决方案。AIR-520 Edge AI Server采用AMD EPYC 7003系列处理器，集成了SQ ai100 AI SSD、NVIDIA RTX GPU卡、Edge AI SDK和NVIDIA AI Enterprise，提供了一个可立即部署的解决方案。大型语言模型（LLM）等生成式AI工具正通过自动化数据组织、检索和分析改变企业知识管理，提高生产
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全球市场研究机构TrendForce集邦咨询观察，2024年大型云端CSPs，如Microsoft、Google、Meta、AWS等厂商，将仍为采购高阶主打训练用AI
server的主力客群，以作为LLM及AI建模基础。待2024年CSPs逐步完成建置一定数量AI训练用server基础设施后，2025年将更积极从云端往边缘AI拓展，包含发展较为小型LLM模型，以及建置边缘AI
server，促其企业客户在制造、金融、医疗、商务等各领域应用落地。此外，因AI PC或NB在计算机设备基本架构组成与
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云端 CSPs 边缘AI DRAM TrendForce
高速实时、智慧化的检测技术已成为产线高产能的关键，边缘运算与人工智能掀起一波科技新趋势，工研院携手半导体解决方案供货商联发科技打造「智能工厂5G＋AI次系统异质大小核平台」，未来将协助半导体、电子组装、系统厂等制造业，透过AI人工智能的加值，助推产业迈向智慧工厂。根据Markets and Markets报告指出，全球边缘运算市场预计将从2023年的536亿美元快速成长，在2028年达到1113亿美元的市场规模，2025年，全球近75％的企业资料都将在数据中心／云端之外的边缘端产生与处理。工研院电子与光电
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MTK 边缘AI 智能工厂
高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 能够检测车辆运动和道路状况，这种解决方案可以提醒驾驶员路面不平坦或是车辆正在发生侧滑，从而提升车内外人员的安全性。这种灵活的AutoDevKit系统解决方案套件 (AEKD-AICAR1) 基于在SPC58 C系列汽车微控制器上运行的长短时期记忆单元 (LSTM) 递归神经网络 (RNN)。 为驾驶模式部署边缘AI——TinyML如何转变驾驶状态检测？ 根据最新研究，对于希望创造终极驾驶体验的汽车制造商来说，驾驶模式可能是新的埃尔多拉多（西班牙语“理想国度“的意思）。在2
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微控制器 边缘AI 驾驶条件 ST
随着新一轮AI浪潮的深入发展及不断延伸，一场由数智化技术引领的工业革命呼之欲出。同时，AI应用正在从传统的云计算平台向边缘计算领域扩展，形成了新的分支和进化方向，即边缘AI。边缘AI不仅降低了系统的处理负载，还解决了数据传输的延迟问题，已在视觉检测、产线监测、工厂机器人、无人车、轨道交通等领域被广泛应用。2024年5月，研华在深圳（5/7）、上海（5/10）、武汉（5/14）、北京（5/17）四大城市举办“激发AI的力量”研华边缘AI产业应用论坛，携手合作伙伴中电港、英伟达、创新奇智、森云智能分享多模态大
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