意法半导体Deep Edge AI引领人工智能新力量

AI 简介：从概念到边界的演进

说起人工智能，这一概念最早可追溯至1956年达特茅斯学院的那场夏季研讨会。正是在那次会议上，“人工智能”这一术语被正式提出。此后数十年间，计算能力的每一次技术飞跃，都推动着AI不断向前演进。而近年来，随着大数据可用性日益提升，第三波人工智能浪潮已经实实在在地涌到了我们面前。

2015年是一个标志性的节点——基于深度学习的人工智能算法，在ImageNet竞赛中首次在图像识别精度上超越了人类水平。从那以后，AI仿佛搭上了高速列车，一路高歌猛进。计算机视觉技术的突破，又带动了深度学习在语音识别、自然语言处理等各个领域的全面开花。到今天，人工智能已经在日常生活的方方面面展现出巨大的潜力。

结合技术发展的不同阶段，下面先把几个核心概念做个简单的梳理。

几个关键概念

• AI（人工智能）：能让计算机模仿人类行为的一切技术。
• 机器学习（ML）：AI的子集。通过从数据中学习来不断改进算法和方法。
• 深度学习（DL）：机器学习的子集。通过模拟人类大脑神经网络的多层结构，从海量数据中提取有价值信息的学习算法。

人工智能的新生力量：意法半导体Deep Edge AI

目前，受限于算力需求，大多数人工智能技术仍然运行在云端。但云方案有一个绕不开的问题：数据传输存在延迟，而且对数据安全、系统响应速度、用户隐私以及本地节点的功耗都构成了不小的挑战。在传统的集中式AI方案里，像智能音箱、可穿戴设备这些嵌入式设备，往往需要依赖云服务器才能实现智能功能。而在Deep Edge AI方案中，嵌入式设备自身就能在本地运行AI算法，直接实现实时环境感知、人机交互和决策控制。

把推理过程推向深度边缘计算，好处显而易见：系统响应更快、用户隐私保护更好（并非所有数据都需要绕一圈传到云端），同时还能降低连接成本和功耗。

根据ABI的研究预测，到2030年，Deep Edge AI器件的全球出货量将达到25亿台。我们注意到，围绕Deep Edge AI技术的社区和生态系统正在加速成长，大家都专注于独立、低功耗且经济划算的嵌入式解决方案。作为这一趋势的主要推动者，意法半导体已经在AI领域投入了大量资源，核心目标就是帮助开发者在基于微控制器/微处理器（STM32系列）和传感器（MEMS、ToF等）的嵌入式系统上，快速部署AI应用。为此，我们为STM32系列和集成了机器学习核心（MLC）的MEMS传感器，提供了一套完整的AI工具，既能加快开发周期，也能对训练好的AI模型进行优化（例如STM32Cube.AI）。

人工智能作为一项通用技术，已经在很多领域取得了令人瞩目的成就。可以预见，未来越来越多的智能终端设备，将会对我们的生活产生更直接、更积极的影响。

通过意法半导体的生态系统快速部署AI应用

意法半导体提供了一整套硬件加软件的生态系统，目标就是让开发者能快速、轻松地开发出适用于传感器和微控制器的各种Deep Edge AI算法。

在MEMS传感器生态系统中，机器学习是通过运行在“机器学习核心（MLC）”这个传感器内置引擎上的决策树分类器来实现的。这能帮助设计人员直接在边缘侧实现手势识别、活动检测、异常监测等AI功能。

对于物联网解决方案开发者来说，在快速原型制作环境中，可以直接部署我们任意一款内置了机器学习核心的传感器。配合UNICO-GUI工具，就能快速开发出超低功耗的应用。借助内置的低功耗传感器设计、高级AI事件检测、唤醒逻辑和实时边缘计算功能，传感器中的MLC极大地减少了系统的数据传输量，也降低了网络处理的负担。

如果开发者决定开发基于传感器内机器学习核心的方案，那就需要一套全新的方法来发布自己的应用。创建任何机器学习算法的起点，都是数据以及对“类”（用来描述待解决问题）的定义。你可以遵循五个步骤，在传感器中创建并运行AI应用。而UNICO-GUI这个图形化界面，就能支持包括决策树生成在内的全部五个步骤。

为了帮助开发者更方便地向STM32部署训练好的AI模型，我们开发了一款既简单易用又高效的工具——STM32Cube.AI（也称为X-CUBE-AI）。它能够分析并把你训练好的神经网络，转换成针对STM32优化过的C语言代码，并且自动进行测试。当然，X-CUBE-AI的功能远不止这些，后续我们会专门介绍它的更多细节。

为了展示不同的AI应用如何直接运行在STM32上，也为了加快嵌入式开发者的开发、验证和部署进程，意法半导体提供了大量的AI应用作为参考。开发者完全可以基于这些嵌入式AI应用软件包进行二次开发，快速实现自己模型的部署。

AI开发工具和嵌入式应用软件包总结如下

有STM32的地方就有Deep Edge AI

STM32的所有MCU都支持AI模型的部署。对于计算能力较低的MCU，主要支持机器学习算法（ML）；而对于计算能力更高的MCU，还支持神经网络模型（DL）。

可以运行应用示例的评估板列表总结如下

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