AI和IoT的結(jié)合被稱為“人工智能物聯(lián)網(wǎng)”（AIoT）,，AIoT能使互聯(lián)設(shè)備具備機器學習能力，從而執(zhí)行復(fù)雜的智能運算,。據(jù)Markets and Markets的數(shù)據(jù)顯示,，AIoT市場規(guī)模在2019年為51億美元，預(yù)計到2024年將增長至162億美元,，達到了26%的復(fù)合年均增長率（CAGR）,。在加速發(fā)展差異化AIoT產(chǎn)品的最新舉措中，英飛凌科技股份公司（FSE: IFX / OTCQX: IFNNY）近日宣布推出ModusToolbox ML（機器學習）,，使英飛凌PSoC微控制器（MCU）具有深度學習的功能,。

ModusToolbox ML是一項基于ModusToolbox軟件的全新功能，可為開發(fā)人員提供基于深度學習的ML模型所需的中間件,、軟件庫和專用工具,。ML可與ModusToolbox中已有的軟件框架無縫集成，十分便利地集成到安全的AIoT系統(tǒng)中,。這一豐富的工具套件可提供流線化的機器學習模型部署工作流,，從而幫助開發(fā)人員更高效、更快速地向市場推出高品質(zhì)的產(chǎn)品,。

ModusToolbox ML允許開發(fā)人員使用他們首選的深度學習框架（如TensorFlow）,，直接部署到PSoC MCU上。此外,，ML還有助于工程師優(yōu)化嵌入式平臺的模型,，降低平臺復(fù)雜度，并提供具有基于測試數(shù)據(jù)的性能驗證功能,。

英飛凌物聯(lián)網(wǎng)計算和無線業(yè)務(wù)副總裁Steve Tateosian指出：“隨著物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模的擴大,，邊緣數(shù)據(jù)量亦在迅猛增長。由TinyML賦能的AIoT應(yīng)運而生,，使得這些邊緣數(shù)據(jù)可在本地進行處理,，保護數(shù)據(jù)隱私，減少延時,，從而提升系統(tǒng)整體可靠性,。ModusToolbox彌合了機器學習與嵌入式系統(tǒng)設(shè)計之間的一個重要缺口,，它提供的靈活的工具和模塊庫可支持在英飛凌超低功耗微控制器上輕松地優(yōu)化、驗證和部署常用軟件訓練框架的深度學習模型,?！?/p>

ModusToolbox ML能降低系統(tǒng)開發(fā)人員開發(fā)AIoT應(yīng)用的復(fù)雜性，給開發(fā)人員帶來無與倫比的使用體驗,。這些應(yīng)用通常需要無縫集成機器學習負荷,，以及計算、連接和云處理能力,，而這正是ModusToolbox ML的用武之地,。

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