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物联网拥抱边缘人工智能MCU

2023-01-10 14:26 ANALOG DEVICES

导读:IoT技术赋能各类型设备连上网并进行通信,进而实现对设备的定位、跟踪、监测和管理等需求;AI技术支持设备可以“看到”“听到”或者是“感知到”某个物体、声音或者是事件,并且像人类一样做出相应的行动。

从概念来说,IoT技术赋能各类型设备连上网并进行通信,进而实现对设备的定位、跟踪、监测和管理等需求;AI技术支持设备可以“看到”“听到”或者是“感知到”某个物体、声音或者是事件,并且像人类一样做出相应的行动。

在两类技术各自发展时,设备互联产生的海量数据亟需被处理,具有强大计算能力的AI技术开始被IoT行业广泛需要,进而推动形成了AIoT(物联网人工智能)的概念。此时,物联网相当于人身上遍布的周围神经网络,AI则相当于人的大脑。

但需要被正视的现实情况是——AI技术需要大量矩阵运算、大量存储空间和功耗,具有高功耗、高成本、高速度的特性;而IoT技术因为设备大多采用电池供电以及资源受限,更明显的特性是低功耗、低成本,且部分应用对时延要求高,无法完全依赖云端完成数据运算。

至此,边缘AI应运而生——指的是在靠近用户本地的终端网络边缘执行AI运算,而不是将数据集中在云或数据中心进行处理。相比于云端AI,边缘AI具备实时性好、带宽资源要求低、隐私性高等特点。并且根据预测,到2025年将有75%的数据在边缘侧进行处理。

于是,如何利用边缘AI技术赋能物联网应用成为行业关键话题。全球领先的高性能半导体公司ADI(亚德诺半导体)近日特别举办了激活边缘智能?ADI MCU媒体沟通会,ADI MCU产品线资深业务经理李勇、ADI中国技术支持中心高级工程师辛毅通过各自的分享,深入浅出地对边缘AI MCU产业现状进行了分析。

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一、物联网时代MCU的特性

根据功能属性, MCU(微控制器)可以按照一定的程序对系统其他部件起到控制的作用,也可以收集外界或者内部的一些数据做出处理、计算和决策,是电子系统的大脑。

从互联网到物联网时代,MCU在新的领域有了新的突破,比如智能家居、智能电网、现代农业、辅助诊断、可穿戴设备等。例如ADI的智能传感器平台3.0 MAXREFDES104,它里面就是使用了MAX32666作为一个主要的MCU,去控制周围的传感器检测人体的各种信号,然后这些数据再交给另一个专门负责计算的MCU MAX32670去将心率、血氧等最终的计算数据运算出来。

ADI公司自从1995年成立以来,公司MCU产品的出货量超过10亿片。尤其2020年至今,ADI在传统MCU技术基础上开拓创新了崭新的边缘AI MCU,从而可以支持在电池供电设备中轻松实现物联网人工智能,这实际是ADI微控制器系列上的一个很大的划时代里程碑。

根据功能应用,MCU产品主要分为三类:

第一类是低功耗MCU,这些MCU具备小体积、低功耗、大存储的特点,这类产品相对而言比较通用,也很实用,适用于工业、物联网、医疗、消费类等各类产品;

第二类是安全MCU,这类产品具备安全的系统架构,具有很强的抗攻击加密能力,可以用在对安全性能要求较高的智能机器或者是终端上,比如POS机、读卡器等等;第三类可以列为人工智能MCU,也就是AI MCU。这类产品实际上脱胎于第一类低功耗MCU,但是因为这类产品具备了人工智能,也不像通用的MCU,因此可以把它单独列为一类。ADI的人工智能MCU,它的特色就是可以将AI推理从云端推向边缘端,从而助力电池供电的人工智能和物联网设备,比如说智能家居、人脸打卡、语音控制等等。

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在对产品进行特点归纳时,ADI的MCU产品具备功耗低、接口优、通讯新、评估全、开发易、安全强六大特色。

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功耗低:具备灵活的操作模式和超低功耗,可以大大提升电池寿命,延长系统续航时间;

接口优:具备高速安全的多时钟选项,可以优化程序性能;

通讯新:部分产品集成最新的低功耗蓝牙(BLE)模块,支持远程模式和BLE音频等特色,从而允许设备在更远的范围内进行通信。

评估全:ADI针对大多数产品提供完备的评估方案和开发示例,硬件包括评估板、演示套件等,软件包括SDK、库文件、驱动代码等,助力用户全面了解产品性能、加速产品开发。

开发易:SDK提供从低级驱动到高级的一系列示例,简化产品开发。

安全强:ADI具备30余年的MCU的IP保护和信任根研发经验,从而极大增强系统安全性,可以帮助安全敏感型的设备制造商快速、高效地为其产品增加安全加密、密钥存储和防篡改功能。

特别是近年来,随着消费类和工业应用向高端发展,用户往往会倾向于将更多的微控制器整合到系统当中。这些微控制器包括负责应用逻辑与控制的MCU、负责传感器数据集中的MCU、以及负责蓝牙连接的MCU等。同时,系统还需要具备独立的电源管理芯片为这些MCU供电。

但是,由于应用的复杂度越来越高、产品尺寸越来越小、续航要求越来越长,传统的多芯片方案往往难以满足设计需求。

针对这些痛点,ADI的低功耗微控制器凭借单一芯片就集成了传统上多片微控制器才具备的功能,也内置了电源管理模块。可以说,ADI的低功耗微控制器在主打超低功耗的特色的同时,还具备了高性能、资源丰富等优势,有的还内置了蓝牙模块,使得系统的尺寸可以进一步减小。这也成为ADI产品在市场上具有竞争力的重要原因。

二、ADI边缘AI解决方案MAX7800X系列

对于面向IoT的MCU产品,行业认为应该考虑系统功耗、计算速度和设备成本之间的平衡。在这个需求下,MAX7800X系列便是ADI旗下的明星产品。

MAX7800X系列产品具备特殊的架构,由两个微控制器内核(ARM Cortex-M4F和RISC-V)加上一个卷积神经网络(CNN)加速器构成。这一架构针对边缘进行了高度优化——数据的加载和启动由微控制器内核负责,而AI推理由卷积神经网络加速器专门负责。由此带来的改变是使AI推理可以无需联网就在边缘完成,以及微控制器内核在完成加载和启动后就无需操作进而大幅降低功耗。

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与运行在低功耗微控制器上的纯软件解决方案相比,ADI的MAX7800X方案具备更高的数据吞吐量,速度提高了100倍,但是成本仅仅是FPGA或GPU解决方案的零头。

以及相比于微控制器加上DSP的方案,ADI方案的功耗不足该方案的百分之一。

因此,ADI方案可以在功耗、速度、成本三个方面达成最优的平衡,加上其小尺寸的优势,是边缘AI应用的理想产品。

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目前,MA7800X系列主要有两款人工智能MCU——MAX78000和MAX78002,这二者都是基于Arm Cortex-M4F和RISC-V的低功耗微处理器,搭载专用的卷积神经网络加速器执行AI推理。从区别来看,MAX78002有更高频率的微控制器内核、更大存储空间、更快的卷积神经网络加速器,模型维度达到MAX78000的4倍,更支持视频处理,可以说是MAX78000的升级版。

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三、边缘AI MCUIoT行业的应用

在分享中,嘉宾们围绕MAX7800X系列产品在物联网领域的应用进行了举例,包括:

支持在物联网设备上实现视觉识别的功能,比如说,经过训练,MAX7800X可以正确识别人脸,从而可以用在考勤打卡、智能门锁等电池供电的物联网设备上。

MAX7800X的视觉识别功能也可以用在识别物品上,可以在摄像头上面集成MAX78002,从而达到垃圾分类、产品分装、快递分拣的功能。

支持关键字识别,识别出用户的语音指示来进行操作,可以用在一些语音控制的物联网设备上。

以及还有在鸡蛋计数相机、车载冰箱、智能头盔、管道泄漏检查等方面有客户落地实例。

值得一提的是,为了更直接地帮助用户评估MAX78000执行AI推理的性能,ADI推出了基于MAX78000参考设计——相机模组MAXREFDES178,其外观像一个立方体,尺寸仅约为4.2cm×4.5cm×4cm,便携性好。以及除了自身魔方的形状,还具备摄像头、麦克风、显示屏、按钮等多个机械组件,同时内置了电池,真正实现了电池供电的边缘AI推理,支持人脸识别和语音识别的功能。

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另外,ADI还推出了许多其它的评估套件供用户选用,这些套件的功能更加齐全,用户也可以根据自己的需要去连接外设或者进行个性化的开发。