隨著人工智能和物聯網技術的發展，我們(men) 看到智能設備正在加速普及。我們(men) 的身邊，漸漸地有智能音箱、早教機器人、掃地機器人等新智能設備品類出現，同時在智能工業(ye) 、智能城市和智能零售等領域，智能化的腳步也在向前進展。我們(men) 看到，在這樣的發展趨勢下，傳(chuan) 統的MCU芯片也在發生著深刻的變化，在向智能化的方向發展。

智能物聯網與(yu) MCU智能化  

這一波人工智能的興(xing) 起起源於(yu) 大數據和深度學習(xi) 。隨著互聯網的發展，人類社會(hui) 產(chan) 生了大量數據，而大數據配合深度神經網絡等算法可以訓練出一些精度極高的機器學習(xi) 模型，從(cong) 而能撬動人臉識別，自動駕駛，語音識別等新應用。基於(yu) 大數據的人工智能中，終端節點負責采集數據並且交給雲(yun) 端，雲(yun) 端服務器反複迭代訓練高精度模型，並最終將這些模型部署到應用中。應當說數據采集和模型訓練的任務分別在終端和雲(yun) 端做目前得到了一致認可，但是具體(ti) 部署的機器學習(xi) 模型在何處執行在不同的應用中卻有所不同。

有些應用（如攝像頭內(nei) 容分析）的模型部署在雲(yun) 端，即終端把原始數據完全回傳(chuan) 給雲(yun) 端，雲(yun) 端在該數據上執行深度學習(xi) 模型的推理，之後把結果發回給終端，終端再根據雲(yun) 端的結果執行相應操作；而在自動駕駛等應用中模型必須部署在終端，即終端收集到數據後在本地執行深度學習(xi) 模型的推理，並根據結果作出相應動作。在智能工業(ye) 等需要在終端執行深度學習(xi) 模型推理的場景，原來用來執行相關(guan) 動作的MCU就必須能夠支持這樣的深度學習(xi) 推理計算，這也就是MCU的智能化。       

通常來說，機器學習(xi) 模型必須部署在終端執行的理由包括傳(chuan) 輸帶寬、反應延遲和安全性等。從(cong) 傳(chuan) 輸帶寬來考慮，目前物聯網中節點分布在各種場景中，如果要把原始數據直接傳(chuan) 輸到雲(yun) 端，則帶寬開銷非常大，而且無線傳(chuan) 輸的能量開銷也不小。而如果在終端部署機器學習(xi) 推理則可以省下帶寬的開銷，隻需要有選擇性地把部分重要數據傳(chuan) 送到雲(yun) 端，而無需傳(chuan) 輸全部原始數據。    

反應延遲也是把深度學習(xi) 部署在終端的重要理由。目前數據到雲(yun) 端的來回傳(chuan) 送時間通常在數百毫秒級，對於(yu) 工業(ye) 機器人等對於(yu) 延遲有高要求的應用來說無法滿足要求。即使在5G低延遲網絡下，無線網絡的可靠性對於(yu) 智能工業(ye) 等要求高可靠性的應用來說也難以滿足需求，偶爾的高延遲甚至數據丟(diu) 包都可能會(hui) 造成要求即時反應的機器發生問題，因此會(hui) 傾(qing) 向於(yu) 選擇將深度學習(xi) 推理的計算放在本地做。    

最後，數據的安全性也是一個(ge) 考量，對於(yu) 一些敏感應用來說將數據通過網絡傳(chuan) 送給雲(yun) 端服務器意味著存在著數據被入侵的風險——如果黑客通過破解智能工廠與(yu) 雲(yun) 端服務器的數據從(cong) 而控製整個(ge) 工廠將會(hui) 給工廠帶來巨大損失——而如果把這些計算放在本地則會(hui) 安全地多。

方案介紹

基於(yu) MCU差分升級FOTA方案

運行在各種設備的程序，由於(yu) 功能的迭代或自身bug的修複，難免需要升級功能，通常升級的程序都是以完整升級包（new app）的方式進行，存在包體(ti) 積大、耗時長的缺點；      

包文件分析顯示一般程序在版本迭代時A、B版本之間的差異部分在10%以內(nei) ； 顧名思義(yi) ，差分升級就是提取A、B版本之間的差異，減小包體(ti) 積、降低升級時間；

該差分算法庫與(yu) 平台無關(guan) ，可移植到各大常用芯片平台，移植非常簡單，並有文檔介紹操作。  

算法為(wei) 自研算法，目前已有產(chan) 品在市麵上運行。

性能參數

行業(ye) 分類 : 智能家居  

開發平台 : Atmel 愛特梅爾  

交付形式 : 軟件  

性能參數 : ，RAM : 1k，flash : 5k  

應用場景 : 低速無線，OTA，差分升級，低功耗無線升級

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內(nei) 置32位MCU運算處理內(nei) 置32位MCU運算處理

方案簡介

采用進口紅外4波段傳(chuan) 感器，  

內(nei) 置32位MCU運算處理，  

探測距離50米  

角度90度  

報警時間3秒  

提供元器件清單，電路圖，軟件。

性能參數

行業(ye) 分類 : 智能家居  

開發平台 : STM 意法半導體(ti)  

交付形式 : PCBA  

性能參數 : 傳(chuan) 感器 : 紅外&紫外  

應用場景 : 各種火災隱患場所

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