HM-BT2401DA，首次“AI化”的蓝牙模组有多“能打”？

此前，随着一款名为ChatGPT的大语言模型爆火，AI概念井喷，并彻底点燃了千行百业加速向数智化转型的热情。在此期间，各种生成式AI、AI数字人与AI消费电子等软/硬件产品层出不穷，不仅推动了技术创新和产业升级，还在一定程度上改变了人们的生活和工作方式。

AIOT（人工智能物联网），是人工智能（AI）与物联网（IoT）在实际应用中的落地融合，是一种新的物理网应用形态，这种形态使得网络中的设备在互联互通的基础上，具备了智能化与人性化的特质，进一步提升了物联网的价值属性，并促使AIOT成为了物联网产业发展的必然趋势。

HM-BT2401DA蓝牙模组，强大的“AI”学习能力！

华普微，作为一家拥有二十年正向开发经验的老牌物联网芯片原厂，基于对AIoT领域前景的乐观预期，已进行长期的战略性投入，并取得了阶段性的开发成果。现阶段，华普微正策划推出一款具备“AI”学习能力的蓝牙模组HM-BT2401DA。

HM-BT2401DA是一款基于新一代高性能、超低功耗蓝牙6.0芯片，具备“AI”学习能力的蓝牙模组。其采用了32位78MHz ARM Cortex®-M33内核，片上集成258KB SRAM、1536KB FLASH，集成先进射频收发器，搭载双PCB天线，支持无线数据透传功能，可快速实现蓝牙主从设备之间的连接通信，支持蓝牙6.0 channel sounding功能，内置AI/ML硬件加速器。

那么，HM-BT2401DA是如何拥有强大的“AI”学习能力呢？

其简要原理为：通过在HM-BT2401DA的MCU上运行机器学习模型，即可使得搭载HM-BT2401DA的传感器、门锁与LED灯具等端侧设备具备本地离线AI运算判断的能力，即边缘计算能力。这些端侧设备在运行时，会接收外界的输入数据（如传感器采集的数据），并通过MCU运行机器学习模型进行计算，而后输出判断结果（如判断是否检测到某种物体或者预测某个物理量的值），实现离线的人工智能，例如：

· 在语音识别场景，通过将蓝牙模组HM-BT2401DA嵌入至监测玻璃破碎的声学传感器中，每当声学传感器监测到大分贝声音时（如人类声、音响声、物理拍打声等），HM-BT2401DA中的MCU即可迅速通过机器学习模型进行本地AI运算判断，分辨出是否为玻璃破碎事故，从而实现精确的预警功能，并避免误报错报的现象发生。

· 在工业自动化领域，通过将搭载蓝牙模组HM-BT2401DA的传感器嵌入至各个生产车间内的关键设备之中，每当传感器感知到设备的状态数据（如温度、振动、电流等）异常时，HM-BT2401DA中的MCU即可迅速通过机器学习模型进行本地AI运算判断，并作出瞬间的断电指令或触发维护警报，从而避免代价高昂的停机事故，提高工厂运营效率和生产力。

通常情况下，由于端侧设备中MCU的资源有限，因此往往难以运行对计算资源需求较大的机器学习模型，但华普微的蓝牙模组HM-BT2401DA内部配置了AI/ML硬件加速器，且拥有较大容量的SRAM与FLASH，同时华普微还借助TensorFlow Lite Micro将机器学习模型进行了量化和优化，使其能够在HM-BT2401DA MCU的有限资源中高效运行。

展望未来，随着边缘计算技术的快速发展与普及，AI能力将有望在端侧设备中掀起一轮应用浪潮，提高物联网产业的效率性、安全性和决策速度，并构建起更为智能化、高效化的物联网生态体系。

HM-BT2401DA蓝牙模组，厘米级的定位能力！

值得一提的是，HM-BT2401DA除了具备强大的“AI”学习能力外，还支持蓝牙6.0规范中所新增加的channel sounding功能，可在小范围内实现蓝牙厘米级别的高精度定位功能，可以广泛应用在室内定位，距离检测，及靠近感应等需要位置或距离测试的应用场景。

这项功能采用了两种测距技术：相位测距（PBR）和往返时间（RTT），使得蓝牙设备间的测距更为精确和安全。与以往的技术相比，蓝牙信道探测展现出更高的精度和稳定性，尤其在应对环境干扰时表现优秀，同时也显著增强了安全性。

PBR和RTT技术 图源：蓝牙技术联盟

RTT 作为一种安全的距离边界技术，提供独立的距离测量来交叉检查 PBR测量，从而显著降低MITM攻击的风险。通过结合PBR和RTT，蓝牙信道探测功能可以在设备之间实现安全、准确的距离测量。

通过channel sounding功能，蓝牙设备之间被赋予了更加真实的距离感知功能，它们将能够更精确地探测到彼此之间的相对位置，极大地提升了蓝牙连接之间的精准度和可靠性，为开发人员和用户创造出了更多的可能性。

为助力合作伙伴迅速掌握并应用这项新技术，华普微研发团队已在内部进行多次测试验证，并将于近期推出关于channel sounding的完整解决方案，敬请期待！

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审核编辑 黄宇