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探讨微控制器（MCU）的未来设计趋势与技术走向，并剖析MCU应用于正值火红发展的AI边缘计算的商机潜力。 智能家居、工业物联网、可穿戴设备以及智能监控等是当前人们关注的热点。提升边缘计算的AI处理能力，将大幅提高终端设备的智能化水平。在此情况下，边缘AI近年来进入发展的快车道。而MCU是边缘计算领域应用最为广泛的处理器，它与边缘AI的融合也成为了一个重要的发展趋势。 MCU厂商加速布局边缘AI近几年，边缘AI的发展越来越快。由于终端设备产生的数据量激增，为了实现快速响应，且能够与云端大数据处理并行，越来越多的厂商将目光投向边缘计算，尝试将训练过的AI算法嵌入终端设备当中，从而大大提升终端侧的运算能力。然而要想实现这一构想，边缘AI处理器在具备一定运算效率的同时，还应具备低成本、低功耗的特性。MCU无疑是可达到最佳效果的选择之一，因此有越来越多的MCU厂商开始着手将MCU与边缘AI加以融合。 功耗与性能的平衡是挑战未来若想实现AI应用在生活的各个领域，MCU无疑是最佳选择之一。但是MCU在效能表现方面相对较低，因此目前要将MCU应用于AI运算仍有一定的挑战。 ，“随着云计算的快速发展和普及，边缘计算开始在人工智能领域越来越受重视，产生这种现象的原因是很多的，例如，巨大的数据流造成沉重的网络负担、安全问题、系统延迟等。为了提高用于边缘计算的MCU的整体性能，业界期望MCU具备高处理能力、超低功耗、超小尺寸、增强的安全性机制等。” TI也积极与人工智能创新公司合作，对物联网进行算法优化，展示了边缘AI可以在电机控制等工业物联网中进行应用。例如，用机器学习算法对风扇运行模式进行训练，当它检测到设备异常时，会通过蓝牙将警报发送到显示器上。
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