随着云计算与物联网的发展，两者相结合的边缘人工智能技术近年来开始受到越来越多的重视。简单来说，边缘人工智能是指在边缘设备上实现的AI运算。以往大多数尖端的人工智能流程都是在云中实行的，因为它们需要大量的计算能力。但随着数据的增长速度对本地数据存储的需求变得更加迫切，大量数据操作逐渐转向本地进行，这就是为什么在边缘广泛采用人工智能的理由。
由于边缘AI是指在边缘设备上部署和运行AI模型，而不是将数据传输到中央服务器进行处理。这种方式具有低延迟、高响应速度、保护隐私和降低数据传输成本等优势。微控制器（MCU）作为电子设备的主控制芯片，在边缘AI的发展中扮演着重要角色，其应用领域也十分广泛。
MCU在边缘AI中的应用
工业自动化：
边缘AI在工业自动化中的应用主要集中在预测性维护和机器视觉等方面。通过实时监测工业设备和系统的性能，边缘AI可以主动识别潜在的故障，从而减少停机时间并提高生产效率。例如，ST基于STM32硬件平台提供的解决方案，通过NanoEdge Studio模型创建工具，为工业预测性维护提供完整的解决方案。
智能家居：
在智能家居领域，边缘AI可以实现更加智能和个性化的家居体验。通过对智能家居设备和传感器收集的数据进行实时分析和处理，边缘AI可以提供实时的环境监测和自动化控制，提高家居的舒适性和安全性。
图：MCU的新发展方向
智能工厂：
边缘AI在智能工厂中的应用可以帮助企业实现更加智能、高效和可持续的生产。通过在设备本地处理数据，边缘AI可以减少数据传输和响应时间，提高数据安全性，并在网络不可靠或不稳定的情况下保持运行稳定性。
智慧交通：
边缘AI在智慧交通中的应用可以实现更加智能、高效和安全的交通系统。通过对交通信号灯、路况监测、车辆识别等设备和传感器收集的数据进行实时分析和处理，边缘AI可以提供实时的交通监测和智能化的交通控制。
此外，MCU在边缘AI中也具备着许多优势，例如：边缘AI可以在设备本地处理数据，减少了数据的传输时间，从而实现低延迟和高响应的速度、降低传输成本，提高数据可靠性等。
MCU发展新方向中的边缘人工智能将带来更加高效、安全、智能的物联网和智能化应用体验。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，边缘人工智能将在MCU领域发挥越来越重要的作用。
