物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和人工智能（AI）正在改變產(chǎn)業(yè)和社會,，將自動化在日常生活中變?yōu)榭赡埽瑫r(shí)解鎖在過去難以實(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,，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對于碳的影響。而由于其需要數(shù)據(jù)中心的運(yùn)算資源來將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力和行動力,，因此IoT和AI應(yīng)用程式過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,，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)測性維護(hù)、自駕車等應(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)來改善監(jiān)控,、管理資源,、協(xié)助市民,，并利用自駕無人機(jī)和車輛改善物流。

　　o讓開車變得更安全,、更環(huán)保和更多連接,。安裝在下一代汽車上的眾多傳感器需要本地AI來讓車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)能的方式駕駛車輛,。

　　o將自動化導(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)耕車和機(jī)器將使用更少量的水、肥料和農(nóng)藥來促進(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)測和在家中享有醫(yī)療服務(wù)將是未來趨勢,。傳感器和邊緣AI在信息隱私管理亦扮演著關(guān)鍵角色。

　　上述范例都會產(chǎn)生大量來自傳感器的數(shù)據(jù),，如果這些數(shù)據(jù)傳送到云端處理將會消耗大量能源和占用帶寬,，同時(shí)還會產(chǎn)生數(shù)據(jù)保護(hù)和延遲的相關(guān)問題。采用邊緣計(jì)算與人工智能提供了一種透過永續(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。這些發(fā)展是為了保有競爭力和獲得客戶廣泛之接受度的必要條件,。

　　ST已經(jīng)在汽車,、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，可以為任何指定的應(yīng)用自動搜索和配置最適合的解決方案,。對于熟悉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,、處理和采取行動的連網(wǎng)微型化物件和系統(tǒng)的數(shù)量正在快速成長,。ST透過提供傳感器、智慧嵌入式致動器,、連接性,、安全性和嵌入式AI上的創(chuàng)新來推動此一轉(zhuǎn)型。這些解決方案旨在為工業(yè),、汽車,、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)。

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