假設(shè)您剛買了一臺(tái)新車。
假設(shè)您正在市場(chǎng)買菜，有人不小心將購(gòu)物車碰撞到您停放在外的車輛。這起突發(fā)事件，可能會(huì)由保險(xiǎn)公司記錄並處理?yè)p害賠償。
或是，假設(shè)您正與朋友聚餐，您將車子停在禁停區(qū)，且將被拖吊了。如果來(lái)不及提早行動(dòng)，您至少可以在離開(kāi)餐廳時(shí)接獲通知告訴您車輛並非遭竊，而只是因?yàn)橥Ｔ诮^(qū)而遭拖吊。
這些通知皆由全新ST汽車動(dòng)作感測(cè)器ASM330LHHX所提供。此感測(cè)器可偵測(cè)在嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)核心（Machine Learning Core；MLC）中執(zhí)行的特定事件，其歸功於可發(fā)出警報(bào)或觸發(fā)其他裝置的AI演算法。
相較於採(cǎi)用應(yīng)用程式處理器或雲(yún)端型AI的解決方案，這款感測(cè)器內(nèi)的核心可提供複雜的即時(shí)效能，所需的系統(tǒng)電力非常低。如此一來(lái)，可訓(xùn)練ASM330LHHX偵測(cè)特定事件並發(fā)出警報(bào)，而由於本裝置可在低功率模式下運(yùn)作，因此能在最低耗電量狀態(tài)下完成。
與機(jī)器學(xué)習(xí)核心結(jié)合後，還有另一項(xiàng)重要功能：有限狀態(tài)機(jī) （Finite State Machine；FSM）可執(zhí)行單一序列，甚至更複雜的狀態(tài)變化，以辨識(shí)特定的移動(dòng)。
運(yùn)用車內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)核心和有限狀態(tài)機(jī)功能，您可以建立先前無(wú)法實(shí)現(xiàn)的新應(yīng)用。包括：
? 得知車輛是否遭抬起，及由哪一側(cè)被抬起
? 偵測(cè)撞擊或監(jiān)控車窗是否破損
? 得知車門(mén)是否被開(kāi)啟
? 得知車輛是否被移動(dòng)
? 建立所有相關(guān)的應(yīng)用
透過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)核心和有限狀態(tài)機(jī)中所運(yùn)用的ASM330LHHX，您可以在極低耗電量的情況下實(shí)作解決方案，如以下範(fàn)例：
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[1] ASM330LHHX網(wǎng)路研討會(huì)；https://content.st.com/develop-effective-ai-solutions-for-monitoring-vehicles.html
[2] ASM330LHHX知識(shí)文章；https://community.st.com/s/article/how-to-use-machine-learning-core-in-automotive-applications-using-asm330lhhx
