人工智能在智能家居、健康和城市领域中的应用
如果我们要在智能家居、智能健康和智能城市中实现有意义的人工智能 （ai） 和机器学习 （ml） 方面的真正进步，那么滞后和延迟是不可接受的。
高效的 ai 推理需要能够实时推断、预处理和过滤数据的高效端点。与云端或云端边缘的计算不同，正如瑞萨电子首席执行官 hidetoshi shibata 所说，端点代表了“真正的行动点”。例如，可以预测何时需要维护的家用电器，或者可以警告用户心脏异常的语音交互可穿戴设备，如果它在端点应用机器学习算法，延迟接近零，则更有用。
而这正是瑞萨微控制器 （mcu） 大放异彩的地方。在行业标准网络上训练的 ai 模型嵌入芯片中，为设计工程师提供性能、带宽和响应能力，以有效实现和增强新兴的智能应用。shibata 先生最近告诉麦肯锡分析师，高级端点编译器软件使客户能够“在将它们移植到我们的电路板之前完全在云中测试功能，然后最终在我们的芯片上无缝实施这些功能” 。
“虽然还提供了更改功能或算法的灵活性，”他说，“这种动态可配置的硬件架构让客户享受硬件处理速度带来的好处。”
事实上，智能家居、智能健康和智能城市应用程序的用户不能或不会等待几毫秒来处理人工智能数据。因此，将数据传输到云的固有延迟可能会破坏这些以消费者为中心的领域的进展。这听起来很明显，但很少有竞争的 mcu 旨在实现快速处理。
随着机器学习推理向设备端点转移，“这种集成的人工智能将成为支持‘感知’技术的复杂组合的基础，以创建具有更自然、‘类人’通信和交互的智能应用程序，”总裁 sailesh chittipeddi 博士瑞萨电子美国公司首席执行官和首席执行官，最近在《嵌入式计算》杂志上撰文。
“此外，”chittipeddi 博士写道，“围绕人工智能加速器、自适应和预测控制以及语音和视觉硬件和软件的进步融合为各种智能设备开辟了新的用户界面功能。”
让我们来看看智能家居、健康和城市领域可能会有什么。
智能家居应用
智能家居在很多方面都是“传感器丰富”的应用。智能家居将使用传感器来收集和处理从环境信息到用户活动的各种数据。这些应用程序以提供“完全便利”为指导原则，倾向于使用人工智能进行预测分析和定制用户与家庭环境的交互。
例如，冰箱会随着时间的推移学习调整其温度设置。或者电视将学习根据当时房间内发生的情况改变音频输出——因此在聚会或烹饪时声音和音乐不会被震聋。语音界面还可用于教导或训练设备，以及在设备离线时提供信息。
智能健康应用
在延迟方面，智能健康应用程序的要求会更高。可以预测何时需要更换电池的起搏器可以很好地挽救生命。可以实时警告用户心脏异常的心电图 （ecg） 传感器也可以挽救生命。嵌入 ecg 传感器中的 ml 算法可以检测到心跳或节律的中断并立即发出警报。
人工智能算法也被用于预测胰岛素泵何时可能用完患者的特定剂量，并预测何时需要剂量。否则，泵可能无法在正确的时间输送正确的剂量，从而使患者处于危险之中。
智慧城市应用
在智慧城市中，传感器可以收集各种信息——从污染水平到交通延误——可用于预测交通状况，甚至确定空气质量警报。
智慧城市应用同样需要低延迟。能够检测交通密度并相应调整亮度以防止交通事故的智能路灯可以挽救生命。注入 ai 和 ml 的监控摄像头可以检测交通流量的变化，这可能意味着发生了事故，并可以立即向紧急服务部门发出警报，也可以挽救生命。
在城市交通等场景中，驾驶员将受益于警告前方减速的人工智能警报。智能停车场可以使用人工智能算法来监控汽车的状态，并根据用户偏好的隐私或安全级别准确地为车辆充电或放电。
在城市和交通控制方面，嵌入智能交通灯的人工智能算法同样能够通知司机、行人和骑自行车的人减速或停止前方的交通。再一次，信息将以接近零的延迟传递。智能车辆路线——例如，避免严重拥堵——可能是最具挑战性的应用。
灵活性是关键
随着机器学习算法开始主导智能家居、健康和城市应用，处理数据的速度将比以往任何时候都更加关键。对于像瑞萨这样的公司来说，这意味着提供最智能、最灵活的 mcu，可以优化数据处理速度，同时还可以灵活地更改功能或算法。
今天支持快速处理的同一个 mcu 明天可能支持完全不同的算法。这使得包含灵活 cpu 的 mcu 平台成为启用端点 ml 应用程序的理想选择。
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而这正是瑞萨微控制器 （mcu） 大放异彩的地方。在行业标准网络上训练的 ai 模型嵌入芯片中，为设计工程师提供性能、带宽和响应能力，以有效实现和增强新兴的智能应用。shibata 先生最近告诉麦肯锡分析师，高级端点编译器软件使客户能够“在将它们移植到我们的电路板之前完全在云中测试功能，然后最终在我们的芯片上无缝实施这些功能” 。
“虽然还提供了更改功能或算法的灵活性，”他说，“这种动态可配置的硬件架构让客户享受硬件处理速度带来的好处。”
事实上，智能家居、智能健康和智能城市应用程序的用户不能或不会等待几毫秒来处理人工智能数据。因此，将数据传输到云的固有延迟可能会破坏这些以消费者为中心的领域的进展。这听起来很明显，但很少有竞争的 mcu 旨在实现快速处理。
随着机器学习推理向设备端点转移，“这种集成的人工智能将成为支持‘感知’技术的复杂组合的基础，以创建具有更自然、‘类人’通信和交互的智能应用程序，”总裁 sailesh chittipeddi 博士瑞萨电子美国公司首席执行官和首席执行官，最近在《嵌入式计算》杂志上撰文。
“此外，”chittipeddi 博士写道，“围绕人工智能加速器、自适应和预测控制以及语音和视觉硬件和软件的进步融合为各种智能设备开辟了新的用户界面功能。”
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