如何在低功耗MCU上实现人工智能和机器学习

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的技术不仅正在快速发展，还逐渐被创新性地应用于低功耗的微控制器 (MCU) 中，从而实现边缘AI/ML的解决方案。这些嵌入式系统的核心组件如今能够支持 AI/ML 应用，凭借其成本效益、高能效以及可靠的性能，集成在可穿戴技术、智能家居设备和工业自动化等领域的效益尤为显著。具备AI优化功能的MCU和 TinyML的兴起（专注于在小型、低功耗设备上运行ML模型）体现了这一领域的进步。TinyML对于直接在设备上实现智能决策、支持实时处理和减少延迟至关重要，特别是在连接有限或无连接的环境中。

TinyML简介

TinyML是指在小型、低功耗设备上应用机器学习模型，尤其是在资源受限的MCU上优化运行。这使得边缘设备能够实现智能决策，支持实时处理并减少延迟。量化 (Quantization) 和Pruning等技术用于减小模型体积并提高推理速度。量化通过降低模型权重的精度，显著减少内存使用而几乎不影响准确性；Pruning则通过去除不重要的神经元，进一步减小模型规模并提升延迟性能。这些方法对在资源有限的设备上部署 ML模型至关重要。

主流框架与工具

PyTorch和TensorFlow Lite：PyTorch 是一种开源的机器学习库，广泛用于人工智能应用，也能部署在微控制器上。TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM) 支持在资源受限的 MCU 上运行 TF Lite 模型，通过 Flatbuffer 转换减少模型体积并优化推理性能。

ARM的CMSIS-NN库：提供为 Cortex-M 处理器优化的神经网络内核，提升性能并减少内存占用，使 ARM 架构的 MCU 更易运行 ML 模型。

AI/ML硬件加速器：一些 MCU，例如Silicon Labs（芯科科技）的EFM32系列SoC和MCU配备了AI/ML专用硬件加速器，大幅提升了ML模型的运行效率。这些加速器通过并行化任务（如矩阵乘法、卷积和图处理）来实现更高性能，同时保持低功耗。此外，它们优化了内存访问模式，减少了数据传输开销，从而进一步节省能耗。

AI/ML实际应用

音频与视觉唤醒词：应用于智能音箱和安防摄像头，在识别到唤醒词或检测到运动时激活设备。

工业预测性维护：工厂设备上的传感器监控振动和温度等参数，利用TinyML模型检测异常并预测维护需求。

手势与活动识别：可穿戴设备利用加速度计和陀螺仪实时分析数据，用于健身追踪或医疗诊断。

农业环境监控：分析土壤湿度和天气条件，优化灌溉，提高作物产量。

健康监测：持续血糖监测设备和智能床垫传感器可提供实时健康数据，用于远程医疗和老年护理。

AI/ML开发流程

数据采集与预处理：使用传感器（如加速度计、麦克风、摄像头）采集原始数据，并进行清理、归一化等预处理。

模型训练与优化：在高性能设备上（如 GPU）使用 TensorFlow 或 PyTorch 训练模型。优化技术包括量化和Pruning。

模型转换与部署：将优化后的模型转换为 TensorFlow Lite 格式，并通过 芯科科技的Simplicity Studio开发环境将模型部署到MCU上。

推理与优化：在MCU 上运行推理任务，进一步测试和改进性能。

芯科科技的AI/ML解决方案

提供适用于 TinyML 的硬件与软件支持：

硬件：EFR32/EFM32（如 xG24、xG26、xG28）及 SiWx917 系列无线MCU，具有低功耗与高性能优势。

软件工具链：包括 TensorFlow Lite for Microcontrollers、Simplicity Studio、ML Toolkit 和第三方工具（如 SensiML、Edge Impulse）。

参考应用：提供 GitHub 库和示例代码，涵盖异常检测、图像分类、关键字识别等场景。

TinyML的优势

成本低：MCU价格亲民

绿色环保：能耗低

易于集成：便于嵌入现有环境

隐私与安全：数据本地处理，无需联网传输

实时处理：低延迟

自主可靠：在任何环境下都能稳定运行

结论

MCU 不再局限于简单任务，而是正成为 AI 的强大平台。通过探索 AI 优化 MCU，我们可以为智能电池供电设备开辟新的可能性。无论是智能家居设备还是工业传感器，AI 驱动的 MCU 正在重塑嵌入式系统的未来。