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    ST:AI兩大挑戰(zhàn)在於耗能及部署便利性 兩者直接影響AI普及速度
    [SmartAuto 王岫晨 報導(dǎo)]   2024年11月11日 星期一 瀏覽人次: [3051]

    人工智慧(AI)技術(shù)在快速發(fā)展中展現(xiàn)出顛覆性的潛力,但其大規(guī)模應(yīng)用也帶來了一系列環(huán)境挑戰(zhàn)。意法半導(dǎo)體類比、電源、MEMS和感測器事業(yè)群副總裁暨MEMS子產(chǎn)品事業(yè)群總經(jīng)理Simone Ferri指出,目前的AI技術(shù)主要依賴專業(yè)人士,但如果要讓它成為更廣泛的解決方案,技術(shù)門檻必須降低,讓更多人能夠輕鬆使用。Ferri認為AI的兩大挑戰(zhàn)在於耗能及部署的便利性,這兩者直接影響了AI的普及速度。

    意法半導(dǎo)體類比、電源、MEMS和感測器事業(yè)群副總裁暨MEMS子產(chǎn)品事業(yè)群總經(jīng)理Simone Ferri(左二)
    意法半導(dǎo)體類比、電源、MEMS和感測器事業(yè)群副總裁暨MEMS子產(chǎn)品事業(yè)群總經(jīng)理Simone Ferri(左二)

    在思索解決方案時,F(xiàn)erri從大自然中找到了靈感——章魚的分散式神經(jīng)系統(tǒng)。章魚的神經(jīng)元分佈在觸角中,能就近處理和響應(yīng)環(huán)境變化,無需依賴中央大腦的指令。這一模式即為邊緣AI的精髓:數(shù)據(jù)在源頭即時處理,減少複雜的數(shù)據(jù)傳輸需求,同時降低能耗。章魚的例子體現(xiàn)了智能分佈的優(yōu)勢,它既能適應(yīng)環(huán)境變化,也能自主改變形態(tài)。

    透過這種自然啟發(fā),F(xiàn)erri闡明了理想的感測器設(shè)計應(yīng)該具備的三個特性:智慧、開放與準確。首先,「智慧」意味著感測器能在邊緣即時處理數(shù)據(jù),使其成為電子世界和物理世界的交界。其次,感測器應(yīng)當(dāng)是「開放」的,能依據(jù)不同需求靈活配置,讓使用者可以方便地客製化其應(yīng)用。最後,「準確」是指感測器根據(jù)實際情況提供合適的數(shù)據(jù),而非一味追求高階數(shù)據(jù),以免造成能量浪費。

    為了實現(xiàn)這些目標,ST專注於「適用性配置」的技術(shù)發(fā)展。此概念致力於根據(jù)不同場景,為感測器定製合適的數(shù)據(jù)需求,以實現(xiàn)能源效率的最大化。

    Simone Ferri的觀點展示了AI技術(shù)在永續(xù)性和普及性之間的平衡之道。通過邊緣AI和MEMS感測器,STMicroelectronics正在積極探尋解決高耗能挑戰(zhàn)的方案,為AI技術(shù)的長遠發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

    「智慧的核心在於將AI智慧帶到邊緣,」Ferri解釋道,傳統(tǒng)感測器會將原始數(shù)據(jù)傳送到中央處理器進行分析,不僅消耗大量電力,還可能帶來延遲和過多的數(shù)據(jù)流量。而智慧感測技術(shù)可將數(shù)據(jù)分析前移到感測器自身,從而有效降低數(shù)據(jù)傳輸需求,並達成能源優(yōu)化。

    「我們的機器學(xué)習(xí)核心與智慧感測處理單元(ISPU)是實現(xiàn)這一目標的兩大關(guān)鍵技術(shù),」他說道。ST的機器學(xué)習(xí)核心是一種針對動作數(shù)據(jù)分析的專業(yè)AI引擎,且具備靈活的多模型處理能力。而ISPU則將數(shù)位訊號處理器(DSP)直接嵌入感測器內(nèi),讓智慧感測器能夠自行完成數(shù)據(jù)處理,這樣不僅避免依賴獨立ASIC或系統(tǒng)封裝,還能透過C語言進行程式開發(fā),大大提升開發(fā)效率。

    「讓AI技術(shù)人人可用是ST的目標之一,」Ferri強調(diào)。這樣的開放策略涵蓋三類專業(yè)人士:嵌入式軟體工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和硬體工程師。ST的ST Edge AI套件便是為了支援這些多樣化需求所打造,無論是MPU、MCU,或智慧感測器,都能透過這套工具開發(fā)出高效的AI應(yīng)用。「我們希望這些專家能夠透過ST Edge AI無縫整合智慧感測技術(shù),推動技術(shù)應(yīng)用的全面普及?!?/p>

    當(dāng)談到未來,F(xiàn)erri認為智慧感測器的發(fā)展方向?qū)摹肝铩箶U展到「人」。意法半導(dǎo)體計畫開發(fā)以人為本的生物感測器,讓使用者在本地即時獲得健康數(shù)據(jù)。「未來的智慧貼片能夠監(jiān)控心電圖、肌電圖等生理訊號,並直接提供反饋,」Ferri表示,這樣將減少數(shù)據(jù)雲(yún)端處理需求,提供更即時且有效的健康管理解決方案。

    「隨著數(shù)以億計的感測節(jié)點開始分擔(dān)運算任務(wù),邊緣AI技術(shù)將成為主流,」Ferri強調(diào)?!肝覀冋苿舆吘堿I技術(shù)的極限,以實現(xiàn)智慧、開放且精準的未來?!雇ㄟ^這一策略,意法半導(dǎo)體致力於打破AI普及的障礙,並為各行各業(yè)創(chuàng)造更高效、可持續(xù)的應(yīng)用場景。

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