罗姆推出AI单片机，AI应用测试30mW

eric2013

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通常，AI芯片通过学习和推理来实现人工智能功能。由于学习需要捕获大量数据，将其编译到数据库中，并根据需要进行更新。因此，执行学习的AI芯片需要大量的计算能力，这必然会消耗大量的功率。到目前为止，开发能够在现场学习的人工智能芯片一直很困难，这些芯片消耗边缘计算机和端点的低功耗来构建高效的物联网生态系统。

罗姆的这款芯片通过三层神经网络将 AI 电路从 500 万门缩小到仅 20000 门（尺寸的 0.4%），能够以仅几十毫瓦的超低功耗实现人工智能学习和推理。这使得在安装设备的现场，对于未知的输入数据模式（即加速度、电流、亮度、语音），可以进行“异常检测结果”的数字输出，而无需云服务器或事先进行AI学习，允许现场AI进行实时故障预测（预测性故障迹象的检测），同时保持较低的云服务器和通信成本。