为什么要在MCU产品中布局AI

为何MCU大厂要在MCU产品中布局AI，在MCU上跑AI或者将MCU与NPU等集成在一起的好处有哪些？大致可归纳为如下几个方面：

低功耗和高效性能：MCU通常具有较低的功耗和较高的能效特性，适合应用于低功耗场景。将AI算法和处理能力与MCU集成在一起，可以在低功耗的情况下实现高效的AI计算。这对于一些需要长时间运行、依赖于电池供电或功耗敏感的应用非常重要。

实时性和即时响应：将AI能力集成到MCU上，使得AI算法可以实时地在设备本地进行处理和响应，而无需依赖于云端或其他远程服务器。这提高了系统的实时性和即时响应能力，使得设备能够更快速地做出决策和反应，适用于许多实时应用场景，如嵌入式控制、边缘计算等。

隐私和数据安全：将AI算法和数据处理能力放在设备本地，可以减少对云端的依赖，从而增强隐私和数据安全性。敏感数据可以在本地设备上进行处理，减少了数据传输的风险和隐私泄露的可能性。这对于一些对隐私和数据安全要求较高的应用，如智能家居、医疗设备等非常重要。

灵活性和定制化：将MCU与NPU等AI处理单元集成在一起，可以为设备提供更大的灵活性和定制化能力。根据特定的应用需求，可以选择不同的MCU和AI处理单元的组合，以实现最佳的性能和能效平衡。这种灵活性和定制化能力可以适应各种应用场景和需求的变化。

减少系统复杂性和成本：相对于将AI处理能力集中在独立的处理器或芯片中，将其集成在MCU中可以减少组件数量和系统复杂性，从而降低了系统设计和制造的成本。

总之，有AI功能的MCU可以为物联网设备提供更高级的控制和计算能力，使其能够进行复杂的推理和决策。因此，现在为边缘设备创建机器学习模型正成为一种大的趋势，这些模型称为微型机器学习或TinyML，它主要适用于内存和处理能力有限的设备，以及互联网连接不存在或有限的设备。TinyML使在MCU上运行深度学习模型成为可能。TinyML在MCU上的应用越来越普遍。

但是，想让深度学习模型在MCU上跑起来，不是易事。MCU上跑AI，最关键的是如何将训练好的深度学习的模型，转换并部署到MCU上，这需要一整套工具和方法，这对于传统的MCU厂商而言还是有一定门槛的。因此，要在MCU上部署AI，必须在软件和硬件两方面同时着力。