為了讓MCU跑AI，看看各大廠商有多卷

嵌入式專欄

關(guān)注+星標(biāo)公眾號，不錯過精彩內(nèi)容作者 | 付斌轉(zhuǎn)自 | 電子工程世界
都說在MCU上跑AI會成為常態(tài)，不過實話講，很多工程師在實際工作中部署AI的場景還沒那么多，而且畢竟再學(xué)一門技術(shù)，又會增加很多時間成本。不過，隨著全行業(yè)AI化行動加深，MCU廠商接連推出自己的AI工具，并且在開發(fā)上手難度和使用便捷性進行了優(yōu)化。尤其在最近一段時間，不斷炫技，可謂是徹底拼了。ST：用云開發(fā)AI
ST的AI工具是STM32Cube.AI，并在去年率先推出云端MCU AI開發(fā)者平臺，降低邊緣人工智能技術(shù)開發(fā)復(fù)雜度，加快新產(chǎn)品上市速度。STM32Cube.AI是STM32Cube的一個擴展包，可以自動轉(zhuǎn)換和優(yōu)化預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并將生成的優(yōu)化庫集成到用戶項目中，從而擴展STM32CubeMX的功能。STM32Cube.AI開發(fā)者云擁有多項行業(yè)首創(chuàng)，包括在線圖形用戶界面、STM32模型庫、世界首個在線基準(zhǔn)測試服務(wù)。這個平臺比較方便一個功能是可以直接評估模型需要的Flash和SRAM大小，幫助工程師選擇合適的STM32，比較節(jié)省時間。根據(jù)工程師的反饋，這個云平臺本身上手比較容易，不過上手AI還是需要有一定的AI開發(fā)經(jīng)驗的。另外，目前也存在一定開源AI與其競爭。除了STM32Cube.AI，ST還擁有一站式邊緣端AI工具NanoEdge AI Studio，NanoEdge跟TouchGFX一樣，由ST從其他公司收購而來，現(xiàn)在這個工具已經(jīng)完全免費。

瑞薩：AI和嵌入式工具相結(jié)合
今年7月，瑞薩推出Reality AI Explorer Tier——作為Reality AI Tools軟件的免費版本，可用于開發(fā)工業(yè)、汽車和商業(yè)應(yīng)用中的AI與TinyML解決方案。據(jù)介紹，新推出的Reality AI Explorer Tier為用戶提供免費的、全面的自助式評估沙盒訪問權(quán)限。符合條件的客戶現(xiàn)在可以訪問Reality AI Tools的全部功能，包括自動化AI模型構(gòu)建、驗證和部署模塊。2022年，瑞薩通過收購Reality AI，重新定義了AI解決方案組合，現(xiàn)在Reality AI已成為瑞薩AI總體戰(zhàn)略的重要組成部分之一。Reality AI工具允許工程師基于高級信號處理生成和構(gòu)建TinyML和Edge AI模型，側(cè)重于算法特征發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化，使用專有的AI驅(qū)動，為給定的機器學(xué)習(xí)問題確定最佳特征。在大多數(shù)情況下，這大大簡化了機器學(xué)習(xí)問題，允許使用緊湊、簡單和高效的學(xué)習(xí)算法。瑞薩對于AI工具鏈的思考在于與嵌入式工具鏈的結(jié)合，也就是Reality AI Tools與瑞薩e2 studio（即瑞薩基于Eclipse的集成MCU開發(fā)環(huán)境）無縫協(xié)作。

NXP：機器學(xué)習(xí)人人可用
eIQ機器學(xué)習(xí)軟件于2018年推出，經(jīng)過不斷發(fā)展，可支持系統(tǒng)級應(yīng)用和機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)。這個軟件工具集的特點是專業(yè)人士和非專業(yè)人士都很方便使用，抱著玩一玩的心態(tài)也可以跑起來應(yīng)用。用官方的話說就是實現(xiàn)“機器學(xué)習(xí)人人可用”。eIQ包括eIQ Portal、eIQ Model Tool、eIQ Command-line Tools三個重要組件，分別可以概括為開發(fā)圖像分類或是目標(biāo)檢測任務(wù)、高級模型查看器、命令行工具。整體開發(fā)流程方面，既可以只提供數(shù)據(jù)集然后借助eIQ工具箱完成從模型訓(xùn)練到模型部署，又可以提供已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，然后借助eIQ工具箱對其進行轉(zhuǎn)換/量化以及部署工作。最后，調(diào)用eIQ inference engines對所生成的模型進行推理，得到最終的預(yù)測值。今年3月，NXP與NVIDIA達成合作，將NVIDIA TAO API直接集成到恩智浦的eIQ機器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境中。NVIDIA TAO低代碼人工智能框架通過遷移學(xué)習(xí)，讓開發(fā)人員能夠更輕松地利用經(jīng)過訓(xùn)練的人工智能模型，并針對特定用途對模型進行微調(diào)和優(yōu)化。換句話說，開發(fā)人工智能只在這一個平臺上就可以了。

英飛凌：持續(xù)合作擴大工具鏈
英飛凌也異常重視AI技術(shù)本身，還在今年8月30日推出全新的綜合評估套件PSoC 6 AI 評估套件，它提供了構(gòu)建智能消費、智能家居和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用所需的全部工具。英飛凌本身的軟件生態(tài)平臺是ModusToolbox和Imagimob Studio，除了建設(shè)自己的平臺，英飛凌一直會和其它AI工具廠商合作。去年10月，英飛凌科技于宣布與Edge Impulse合作，為PSoC 63低功耗藍(lán)牙MCU擴展基于微型機器學(xué)習(xí)的AI開發(fā)工具。人工智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)者現(xiàn)在可以使用Edge Impulse Studio環(huán)境，在高性能、低功耗的PSoC 63低功耗藍(lán)牙?微控制器上構(gòu)建邊緣機器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用。Edge Impluse這家公司的名號很多人都聽說過，但可能很少深入了解過。這家公司以TinyML（Tiny Machine Learning）為服務(wù)，于2019年成立，創(chuàng)始人Zach Shelby和Jan Jongboom都來自Arm，致力于提供最新的機器學(xué)習(xí)工具，使所有企業(yè)都能打造更智能的邊緣產(chǎn)品。Edge Impulse解決方案被廣泛應(yīng)用于健康穿戴設(shè)備制造商如Oura、Know Labs和NOWATCH，工業(yè)組織如NASA，以及頂尖的芯片供應(yīng)商，受到超過80000名開發(fā)人員的采用，并已成為企業(yè)和開發(fā)人員信賴的平臺。當(dāng)然，英飛凌的合作不光是在MCU上，也包括傳感器，比如去年11月和Archetype AI簽署協(xié)議合作開發(fā)傳感器。Silicon Labs：同樣不斷展開合作
Silicon Labs（芯科科技）和英飛凌類似，也進行了大量的合作。通過與TensorFlow、SensiML和Edge Impulse等TinyML領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者合作，Silicon Labs為初學(xué)者和專家提供了多種開發(fā)工具的選擇。使用這個新的AI/ML工具鏈和Silicon Labs的Simplicity Studio開發(fā)環(huán)境，開發(fā)人員可以創(chuàng)建應(yīng)用程序，從各種連接的設(shè)備中提取信息，以做出智能的機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的決策。此外，Silicon Labs還提供ML應(yīng)用、機器學(xué)習(xí)工具包（MLTK）、TinyML解決方案等各種資源支持。開源AI，也蓄勢待發(fā)
使用MCU廠商本身的工具一定最適配，不過開源AI軟件也在行業(yè)中備受工程師青睞，很多工程師也會偏向使用開源軟件作為自己的常用軟件。比如，TinyML的先驅(qū)SensiML在今年5月開源，SensiML能夠簡化TinyML代碼開發(fā)。SensiML Analytics Toolkit 提供了一個端到端的開發(fā)平臺，涵蓋數(shù)據(jù)收集、標(biāo)記、算法和固件自動生成及測試，通過獨特的數(shù)據(jù)收集和標(biāo)記方法解決了人工智能項目中最常見的失敗問題。SensiML提供了最全面的功能，從簡單的點選式用戶界面模型創(chuàng)建到模型構(gòu)建和測試工作流的完整流水線控制。開源的好處就是能夠不斷推動社區(qū)發(fā)展，但也會存在數(shù)據(jù)集瓶頸和軟件工具碎片化的問題。總之，現(xiàn)在AI人才缺乏嚴(yán)重，作為長期處在嵌入式領(lǐng)域的工程師總歸沒有長期耕耘AI，所以現(xiàn)在AI平臺的作用就是通過工具的配置實現(xiàn)端側(cè)智能模型和算法建立，讓人人都能簡單開發(fā)MCU的AI和ML功能。從現(xiàn)在廠商的動作來看，確實在軟件上耕耘的力度也更大了。
參考文獻
[1]意法半導(dǎo)體中國：STM32Cube.AI開發(fā)者云：只需四個步驟，輕松將AI集成到MCU.2023.4.20.https://mp.weixin.qq.com/s/qQvRXflUC9VS6kGNmfgImA
[2]Silicon Labs：行業(yè)前沿的MCU + AI/ML開發(fā)工具彌合智能和嵌入式系統(tǒng)之間的差距.2024.7.10.https://mp.weixin.qq.com/s/AJ0mJvXA0xVa7blr45VZQA
[3]NXP：https://www.nxp.com.cn/company/about-nxp/newsroom/NW-NXP-COLLABORATES-NVIDIA-TO-ACCELERATE-AI
英飛凌：https://www.infineon.com/cms/cn/about-infineon/press/press-releases/2023/INFXX202310-012.html


------------ END ------------

●專欄《嵌入式工具》●專欄《嵌入式開發(fā)》●專欄《Keil教程》●嵌入式專欄精選教程
關(guān)注公眾號回復(fù)“加群”按規(guī)則加入技術(shù)交流群，回復(fù)“1024”查看更多內(nèi)容。
點擊“閱讀原文”查看更多分享。