pg电子网站pg电子网站当前，开发者正在利用安全且性能增强的技术实现小型低功耗嵌入式系统的开发，赋能过往无法想象的语音、视觉和振动等AI应用，而这些应用正在改变着世界。
嵌入式领域正经历一场深刻的变革。连接设备正逐渐演变为可根据所收集的数据自行做出决策的系统。相较于在物联网网关或云端进行数据处理而言，在更接近采集源之处完成数据处理的方式，将有望加快决策速度、减少延迟、解决数据隐私问题、降低成本并提高能效。
很多应用领域都在推升边缘计算在性能和功能方面的需求，诸如工业自动化、机器人、智慧城市和家居自动化等。在过去，这类系统中的传感器要简单得多且互不相连，然而，现在人工智能(AI)和机器学习(ML)提升了本地智能化水平，在端侧即可完成决策的制定，这在过去使用的简单控制算法是无法实现的。
多年以前，开发者专注于把逻辑和控制算法作为软件开发的核心，然而，随着数字信号处理(DSP)算法的出现，为诸多功能增强的语音、视觉和音频应用提供了支持。
这种应用开发的转变进入到了全新时代，且正在影响计算架构的设计。我们现已发展到以推理作为算法开发的主要核心，这一阶段带来了对计算性能、能效、延迟、实时处理和可扩展性等方面新的或更高的要求。
行业的需求不仅在新处理器加速器方面，也包括通用处理能力的提升，以便能为开发者提供必要的平衡，并支持直播视频中的特征检查或人物检测等应用。
几年前，开发者在创建噪声消除应用时还只能依赖基于频率的滤波器。而如今，开发者可以通过将滤波与ML/AI模型和推理相结合来提高应用的性能和功能。为了使这些开发任务更加高效，并尽可能无缝地为用户服务，对处理器和工具的需求也与日俱增。
这项演进与革新是由ML所驱动，但同时也面临着诸多技术的挑战。经过多年的尝试，试图打造一套普适于物联网及嵌入式设备的开发方法，已促使着行业转变物联网开发的方式，以释放规模化扩展的无限可能性。
当前，开发者正在利用安全且性能增强的技术实现小型低功耗嵌入式系统的开发，赋能过往无法想象的语音、视觉和振动等应用，而这些应用正在改变着世界。各种版本的编程语言和Transformer模型将很快在具有全新计算功能的物联网边缘设备中占据一席之地。这无疑为开发者带来梦寐以求的更多可能性。
Helium提高了DSP和ML性能，加快了信号调节(例如滤波、噪声消除和回声消除)和特征提取(音频或像素数据)的速度，继而能将之传输到采用神经网络处理器的分类中。
随着硬件的发展，开发者所面临的软件复杂性也日益增加，因而需要新的开发流程来创建结合高效设备驱动程序的优化ML模型。为生态系统提供的软件开发平台和工具也必须紧跟硬件而演进，这一点至关重要。
边缘的潜能正在逐步被发掘。当前对提升微控制器性能的需求还在不断增长，特别是诸如声控门锁、人物检测识别、带有预测性维护的联网电机控制，以及数不胜数的其他高端AI和ML应用等任务。
我们相信，在正确技术的加持下，开发者可以重新构想边缘和端侧设备，并在性能、成本、能效与隐私等这些受限设备中的关键要素之间取得适当平衡，让未来的嵌入式开发实现AI计算的应用。
