ADI边缘 AI MCU，助力从万物互联到万物智联

Posted 2023-01-14 CSDN云计算

物联网被视为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。据 IoT Analytics 在 2022 年 5月发布的《物联网现状 2022 年春季版》报告显示，2021 年全球物联网连接数量增长 8%，达到 122 亿个活跃端点；到 2022 年，物联网市场预计将增长 18%，达到 144 亿活跃连接。预计到 2025 年，随着供应限制的缓解和增长的进一步加速，将有大约 270 亿台联网物联网设备。

如今我们已进入万物互联时代，随着近年来人工智能技术的成熟与发展，AI 与 IoT 的创新性结合给与物联网更智能化的优势，让万物互联变成“万物智联”。然而在具体实现上，AI 需要进行大量的矩阵运算，需要大量的存储空间和强大的计算能力、高速的数据交互，成本很高，往往只有部署在云端的大型服务器才能胜任这工作。同时 IoT 技术设备需要电池供电，数据在物与物之间的流通不能完全依赖云端，低成本和低功耗的物联网如何能和 AI 更好地做融合？

针对以上痛点，ADI 边缘 AI 技术结合两者的优点，为现实世界与数字世界之间架起桥梁，来实现智能边缘领域的突破性创新。ADI提供结合模拟、数字和软件技术的解决方案，推动数字化工厂、汽车和数字医疗等领域的持续发展，应对气候变化挑战，并建立人与世界万物的可靠互联。

ADI是如何做到的？在近日的“激活边缘智能 · ADI MCU媒体沟通会”上，ADI MCU 产品线资深业务经理李勇、ADI 中国技术支持中心高级工程师辛毅结合丰富的实践，阐释 ADI 边缘 AI 技术与落地应用，分析边缘 AI 的发展新动向。

01 万物互联，离不开“神经中枢”MCU

物联网设备已无处不在，能帮助设备完成传感器管理、数据通讯、电源管理等工作离不开一个神经中枢—— MCU（微控制器）。微控制器的应用场景广泛，在消费、工业、医疗、汽车等各领域均有基于微控制器开发的产品，它与我们的日常生活息息相关、密不可分。

作为业界领先的数据转换和信号处理技术全球领先的供应商，亚德诺半导体(ADI)在微控制器领域投入已久。从1995年至今，ADI MCU产品出货量超 10 亿片。

其产品发展历程可分为：1995-2002 年，推出 8051系列 MCU；2004 年，推出 MAXQ 系列 MCU；2012 年，推出基于 ARM内核系列 MCU；2020 年，ADI 在传统MCU的技术上推出全新的边缘AI MCU，实现在电池供电的 IoT 设备上轻松实现物联网人工智能，成为 ADI MCU 一个划时代的里程碑。

ADIMCU 产品除了拥有通用基本微控制器的功能外，还具备功耗低、接口优、通讯新、评估全、开发易、安全强等六大特色，目前已广泛应用在千行百业。

在功耗上，ADI MCU 具备灵活的操作模式和超低功耗，这将提升电池寿命，延长系统续航时间；

在接口上，ADI MCU 具备高速安全的多时钟选项，可以优化程序性能；

在通讯上，ADI MCU 部分产品集成最新的低功耗蓝牙（BLE）模块，支持远程模式和BLE音频等特色，允许设备在更远的范围内进行通信。

在评估上，针对大多数产品提供完备的评估方案和开发示例，硬件包括评估板、演示套件等；

在软件开发上，提供 SDK、库文件、驱动代码等，帮助用户全面了解产品性能、加速产品开发。

在安全上，ADI 具备 30 多年 MCU IP保护和信任根研发经验，增强系统安全性，帮助安全敏感型的设备制造商快速、高效地为其产品增加安全加密、密钥存储和防篡改功能。

根据功能应用，ADI MCU 产品可分为三类：

第一类是低功耗 MCU，具备小体积、低功耗、大存储的特点，十分通用和实用，适用于工业、物联网、医疗、消费类等产品；

第二类是安全MCU，具备安全的系统架构，拥有抗攻击的加密能力，可用在对安全性能要求较高的智能机器或者是终端上，如POS机、读卡器等；

第三类是 AI MCU，可将 AI 推理从云端推向边缘端，从而助力电池供电的人工智能和物联网设备，如说智能家居、人脸打卡、语音控制等。

02增强边缘 AI 能力，ADI 打造边缘 AI 解决方案 MAX7800X 系列

上文提到，近年来人工智能技术迅速发展，助力万物互联向万物智联演进。其中，边缘AI 技术发挥重要作用。根据预测，2025年将有 75% 数据产生在边缘侧进行处理。例如在森林火灾监测，公路、铁路或者是大坝塌方监测等应用场景，边缘AI可发挥关键作用。

过去，将AI推理布置到边缘意味着从传感器、摄像机和麦克风收集数据，然后将数据发送到云端实现推理算法，再将结果送回到边缘。由于延迟和能耗较大，这种架构对于边缘普及极具挑战。作为替代方案，低功耗微控制器可用于实施简单的神经网络运算，但延迟会受到影响，且只能在边缘执行简单任务。

边缘 AI 作为在设备本地端执行的AI，需要使用电池供电，因此我们需在系统功耗、计算速度和设备成本之间取得平衡。

针对以上难题，ADI 提出边缘AI解决方案MAX7800X 系列。MAX7800X 由两个微控制器内核（ARMCortex-M4F和RISC-V）加卷积神经网络（CNN）加速器构成。该架构针对边缘进行高度优化，由微控制器内核负责数据加载和启动，卷积神经网络加速器专门负责AI推理。MAX7800X 借助在芯片内部集成的卷积神经网络加速器完成AI推理，不需要再通过互联网上传。

在功耗上，由于微控制器内核完成加载和启动后无需其他操作，使用电池可以给系统供电，功耗极低。

在速度上，通常边缘 AI 可由通用微控制器芯片完成，也可由 FPGA、GPU、DSP 等专门的芯片完成。MAX7800X由于独特的架构和完美的分工，与运行在低功耗微控制器上的纯软件解决方案相比，MAX7800X 具备更高的数据吞吐量，速度提高100倍。

在成本上，成本远低于 FPGA或GPU解决方案。

因此，ADI边缘AI解决方案具备速度快、无需外部存储、时钟控制灵活和超低功耗等优势，对于需要使用电池供电、需要及时决策的物联网设备来说十分理想。

MA7800X系列包括MAX78000 和 MAX78002，这两个都是基于 ArmCortex-M4F和RISC-V 的低功耗微处理器，搭载专用的卷积神经网络加速器执行AI推理。MAX78000可支持多达3.5M的模型权重，MAX78002则支持多达16M的模型权重。

目前，MAX7800X 系列可应用在人脸识别、灾难检测、医疗应用、指令识别、Speaker识别等场景上。例如，经过训练，MAX7800X 可以正确识别人脸，应用在考勤打卡、智能门锁等物联网设备上。在识别物品上，通过摄像头集成 MAX78002，实现垃圾分类、产品分装、快递分拣的功能。另外，MAX7800X 系列还支持关键字识别，可用在语音控制的物联网设备上，如智能音箱、电动窗帘、智能照明等。

值得一提的是，为帮助开发者和企业快速做AI研发，针对 MAX7800X 系列产品，ADI 提供数据手册、应用笔记、评估套件、参考设计、教学视频、工具、例程等支持资源， 充分释放边缘 AI 能力。