不知不覺，從智能門鎖到智能表計，物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)遍布我們生產(chǎn)生活的各個領(lǐng)域。當(dāng)然，物聯(lián)網(wǎng)還在繼續(xù)迅速成長。它不但會更加普及，還在向更高的層級發(fā)展。

一個典型的概念就是AIoT，即人工智能物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合即自然又矛盾。說它自然，是因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)設(shè)備需要越來越智能，需要人工智能的加持；說它矛盾，是因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)人工智能存在諸多限制。

 首先，很多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都是由電池供電的，所以功耗必須很低，而人工智能通常比較耗電。其次，很多物聯(lián)網(wǎng)，尤其是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，帶寬窄、速度慢，無法將大量數(shù)據(jù)上傳到云端進(jìn)行AI處理。最后，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量眾多，要求低成本，而能夠?qū)崿F(xiàn)AI的器件（如GPU、FPGA）通常比較昂貴。

為解決這個矛盾，突破AioT的應(yīng)用限制，Analog Devices Inc.（ADI）推出了邊緣AI微控制器（MCU）MAX78000和MAX78002。這種應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)邊緣的MCU除了具有MCU低功耗、低成本的特點(diǎn)，還具備AI處理能力，無需將數(shù)據(jù)上傳到云端進(jìn)行AI處理，適合窄帶條件下的人工智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。近日，ADI公司MCU產(chǎn)品線高級業(yè)務(wù)經(jīng)理李勇先生和中國技術(shù)支持中心高級工程師辛毅先生向我我們介紹了這種MCU的特點(diǎn)和應(yīng)用場景。

李勇介紹說，從2020年至今，ADI在傳統(tǒng)MCU的技術(shù)上開拓創(chuàng)新了這類嶄新的邊緣AI MCU，從而可以在電池供電設(shè)備中輕松實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)人工智能，成為ADI微控制器系列上的一個很大的劃時代的里程碑。

該MCU區(qū)別于常規(guī)MCU的特點(diǎn)是，它集成了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）加速器。AI推理由這個硬件加速器來完成，小內(nèi)核RISC-V來配合CNN加速器工作，把主內(nèi)核Arm Cortex-M4F從繁重的推理運(yùn)算中解放出來。硬件CNN加速器的好處是，矩陣運(yùn)算效率高，功耗低。下圖展示了MAX78000 邊緣AI MCU與ADI公司的另一款無CNN加速器的MCU以及競品（Cortex-M7內(nèi)核）的基準(zhǔn)測試結(jié)果。結(jié)果顯示，MAX78000在推理時間和推理功耗方面都表現(xiàn)出了質(zhì)的飛躍。

李勇介紹說，速度方面，相比于純微控制器方案，邊緣AI定制的硬件加速器具備更高的數(shù)據(jù)吞吐量，可將速度提高100倍以上。功耗方面，相比于微控制器+DSP解決方案，邊緣AI定制的硬件加速器可以將功耗降低99%以上。成本方面，它遠(yuǎn)低于FPGA等方案，只略高于微控制器，但可以處理更復(fù)雜的細(xì)節(jié)。綜合而言，此類邊緣AI MCU是AioT應(yīng)用的最佳選擇。

MAX78000邊緣AI MCU可用于語音識別、振動識別和圖像識別。配置更高的MAX78002還可以用于視頻識別（可用于考勤打卡機(jī)和智能門鎖）。

ADI的客戶以此開發(fā)出了各類應(yīng)用，如物品識別的雞蛋計數(shù)相機(jī)和車載冰箱，語音識別的智能頭盔，振動識別的管道泄露檢查系統(tǒng)等。李勇說，MAX78000已推出一兩年，邊緣AI市場的AI需求正在提速，這對ADI的AI產(chǎn)品是一個很好的機(jī)會，相信ADI的AI MCU會在此領(lǐng)域大放異彩。

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