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為MCU賦能工業(yè)AI

—— 訪意法半導(dǎo)體亞太區(qū)微控制器部門技術(shù)市場經(jīng)理 Alexandre Mengeaud
作者:王瑩 時間:2019-12-09 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

問:邊緣給工業(yè)帶來了哪些變化?

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201912/407974.htm

答:邊緣人工智能技術(shù)可以用于開發(fā)更智能的設(shè)備/更智能的應(yīng)用。在遇到通常需要人工決策的復(fù)雜事件時,這些設(shè)備將能夠自行作出決策。

因為本次采訪是工業(yè)專題,所以我們以電機為例討論邊緣人工智能。工業(yè)設(shè)備應(yīng)該24/7全天候運轉(zhuǎn),所以密切監(jiān)視設(shè)備老化程度是非常重要的。

在此電機上添加一個運行的智能單元,能夠準確地檢測到老化現(xiàn)象,將有助于預(yù)測故障并防止停機停產(chǎn)。

有趣的是,因為電機上裝有設(shè)備,不需要一直連接到云端,就能準確的檢測到迫在眉睫的重大故障,如果威脅到操作員人身安全,還可以決定停止電動機運行。總之,其特點可以歸納為:

·         最便宜的工業(yè)設(shè)備維護成本;

·         為周圍用戶提供更安全的工作環(huán)境;

·         處理速度快,延遲時間短,而非邊緣智能設(shè)備本機因為沒有裝置AI,需要連接到云服務(wù)器才能做出決策;

·         可降低設(shè)備的能耗,因為智能設(shè)備的能耗遠遠低于連接云AI解決方案;

·         更好的安全性能/隱私保護,因為智能設(shè)備可以自行在本機上處理工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù),不會將數(shù)據(jù)發(fā)送到云服務(wù)器(不易遭受黑客網(wǎng)絡(luò)攻擊)。

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問:其技術(shù)挑戰(zhàn)是什么?

答:我們認為當今的主要挑戰(zhàn)是,我們的客戶非常想要通過AI提高應(yīng)用的智能程度,或者說在想在產(chǎn)品上增加AI。然而有這方面知識或經(jīng)驗的廠商寥寥無幾。

另一個挑戰(zhàn)可能是數(shù)據(jù)隱私,目前大多數(shù)客戶對數(shù)據(jù)上云的做法仍持謹慎的態(tài)度。

問:貴公司是如何解決這些難點的?有哪些創(chuàng)新性的解決方案推薦?

答:ST了解這些挑戰(zhàn),并意識到有必要為客戶提供一個邊緣AI開發(fā)生態(tài)系統(tǒng),方便客戶在微控制器上添加AI。因此,ST在2018年CES(美國消費電子展)上發(fā)布了STM32Cube.AI,幫助客戶解決這個難題。

STM32Cube.AI是一款軟件工具,用于為意法半導(dǎo)體微控制器優(yōu)化DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。STM32Cube.AI可以從眾多流行的AI開發(fā)框架中(如Keras, Tensorflow Lite等)獲取接受過預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出,并將其映射到經(jīng)過優(yōu)化后、適用于目標STM32 的存儲及處理能力的DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))中去。

更通俗地講,STM32Cube.AI是一個生態(tài)系統(tǒng)的通用名稱,用于在STM32上實現(xiàn)AI功能。 它是眾多工具的集合,包括硬件平臺,合作伙伴,固件庫,移動應(yīng)用程序等,可在STM32微控制器上實現(xiàn)AI功能。有了STM32Cube.AI,讓客戶在STM32系列上運行AI變得非常輕松簡單。

針對那些對AI知之甚少的客戶,ST通過展示與合作伙伴共同打造的完整的解決方案和詳盡的用例,以幫助這類客戶提高對AI的認知度。同時,我們每月也會有計劃地舉行一些實踐研討會,提高客戶對STM32生態(tài)系統(tǒng)的熟悉度。

關(guān)于剛才提到的數(shù)據(jù)隱私問題,ST可以幫助客戶在邊緣(STM32)而非在云(服務(wù)器)上運行AI。這樣就不需要將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆疲梢允箍蛻綦[私得到更好的保護 。與在云計算相比,邊緣(STM32)計算的其他優(yōu)點還包括:更低功耗、更安全。在邊緣端(STM32)運行AI,可以有效減少智能邊緣設(shè)備的功耗,以及在設(shè)備和云之間傳輸數(shù)據(jù)帶來的額外功耗。更重要的是,在邊緣運行AI可以讓設(shè)備在盡可能低延遲的情況下,自行作出決策并對設(shè)備進行實時控制,從而避免因操作不及時給用戶或機器帶來的安全隱患和直接損失。



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