為什么要在MCU產品中布局AI

為何MCU大廠要在MCU產品中布局AI，在MCU上跑AI或者將MCU與NPU等集成在一起的好處有哪些？大致可歸納為如下幾個方面：

低功耗和高效性能：MCU通常具有較低的功耗和較高的能效特性，適合應用于低功耗場景。將AI算法和處理能力與MCU集成在一起，可以在低功耗的情況下實現高效的AI計算。這對于一些需要長時間運行、依賴于電池供電或功耗敏感的應用非常重要。

實時性和即時響應：將AI能力集成到MCU上，使得AI算法可以實時地在設備本地進行處理和響應，而無需依賴于云端或其他遠程服務器。這提高了系統的實時性和即時響應能力，使得設備能夠更快速地做出決策和反應，適用于許多實時應用場景，如嵌入式控制、邊緣計算等。

隱私和數據安全：將AI算法和數據處理能力放在設備本地，可以減少對云端的依賴，從而增強隱私和數據安全性。敏感數據可以在本地設備上進行處理，減少了數據傳輸的風險和隱私泄露的可能性。這對于一些對隱私和數據安全要求較高的應用，如智能家居、醫療設備等非常重要。

靈活性和定制化：將MCU與NPU等AI處理單元集成在一起，可以為設備提供更大的靈活性和定制化能力。根據特定的應用需求，可以選擇不同的MCU和AI處理單元的組合，以實現最佳的性能和能效平衡。這種靈活性和定制化能力可以適應各種應用場景和需求的變化。

減少系統復雜性和成本：相對于將AI處理能力集中在獨立的處理器或芯片中，將其集成在MCU中可以減少組件數量和系統復雜性，從而降低了系統設計和制造的成本。

總之，有AI功能的MCU可以為物聯網設備提供更高級的控制和計算能力，使其能夠進行復雜的推理和決策。因此，現在為邊緣設備創建機器學習模型正成為一種大的趨勢，這些模型稱為微型機器學習或TinyML，它主要適用于內存和處理能力有限的設備，以及互聯網連接不存在或有限的設備。TinyML使在MCU上運行深度學習模型成為可能。TinyML在MCU上的應用越來越普遍。

但是，想讓深度學習模型在MCU上跑起來，不是易事。MCU上跑AI，最關鍵的是如何將訓練好的深度學習的模型，轉換并部署到MCU上，這需要一整套工具和方法，這對于傳統的MCU廠商而言還是有一定門檻的。因此，要在MCU上部署AI，必須在軟件和硬件兩方面同時著力。