隨著云計算與物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，兩者相結(jié)合的邊緣人工智能技術(shù)近年來開始受到越來越多的重視。在亞德諾半導(dǎo)體（ADI）公司6日舉辦的線上媒體發(fā)布會中，發(fā)布了一款帶有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的超低功耗人工智能微控制器MAX78000。該產(chǎn)品面向邊緣人工智能應(yīng)用，可以支持采取電池供電的嵌入式物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在邊緣設(shè)備中實現(xiàn)快速且低功耗的人工智能推理。ADI表示，與軟件方案相比，采用這種方案可使復(fù)雜的AI推理能耗降低到前期方案的1%以內(nèi)。

簡單來說，邊緣人工智能是指在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)的AI運算。以往大多數(shù)尖端的人工智能流程都是在云中執(zhí)行的，因為它們需要大量的計算能力。但隨著數(shù)據(jù)的增長速度對本地數(shù)據(jù)計算和本地數(shù)據(jù)存儲的需求變得更加迫切，大量數(shù)據(jù)操作逐漸轉(zhuǎn)向本地進行，這為在邊緣廣泛采用人工智能提供了理由。

根據(jù)ADI高級應(yīng)用工程師辛毅的介紹，MAX78000集成了一顆專用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，使其可在本地以低功耗實時執(zhí)行AI處理，克服了云端運算延遲和能耗較大的問題，使機器能夠看到和聽到復(fù)雜的型態(tài)，大幅提高了機器視覺、語音和面部識別等應(yīng)用的工作效率。據(jù)介紹，這顆硬件在運行時幾乎不需要任何微控制器內(nèi)核的介入，操作的流線化程度極高，能量和時間僅用于實施CNN的數(shù)學運算，極大提高了運算效率，降低了功耗。

在談到MAX78000主要特點時，辛毅表示，低能耗、低延遲與高度集成是其主要優(yōu)勢。這顆芯片除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器之外，還采用兩顆內(nèi)核ARM M4F及RISC-V微控制器相結(jié)合的設(shè)計，兩顆內(nèi)核可將外部世界的采集數(shù)據(jù)高效地輸入到CNN引擎當中，能耗不足嵌入式競爭方案的1%，且在邊緣執(zhí)行AI功能時，減少或省去了大量的云端事務(wù)處理，運行的實時性與速度大幅提高。而帶有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器也可使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實現(xiàn)復(fù)雜、實時的認知。

目前，MAX78000可應(yīng)用于人臉識別、災(zāi)難檢測、醫(yī)療應(yīng)用等諸多領(lǐng)域。在人臉識別應(yīng)用中，不僅可以進行識別人臉，也可以識別物體、寵物等。在災(zāi)難檢測中可以進行煙感、煙霧監(jiān)測、火災(zāi)監(jiān)測、泥石流監(jiān)測、震動監(jiān)測等領(lǐng)域，其超低的功耗可以適于安裝在長期無人值守的區(qū)域。在醫(yī)療應(yīng)用中，可用于心電圖、心率、血液數(shù)據(jù)的檢測等。