让边缘AI随处可见

而随着AI的兴起和在应用层的下沉，一个新的边缘AI时代即将开启。从ChatGPT到AI PC、AI Phone、AI眼镜，新的端侧AI的杀手级设备形态也正在酝酿和成型；同时在电源管理、电弧检测、人脸目标识别、异常检测等领域也会实现更广泛的AI赋能。当AI真的下沉到这些端侧设备上，考虑到功耗、体积、成本等综合因素，AI MCU将会成为其中的关键计算芯片，这也将推动通用MCU领域的一个新的市场爆发点到来。

ABI Research 预测，到 2030 年，边缘端 TinyML MCU 市场复合年增长率达到 113%。TinyML 的增长与 IoT 设备的爆炸式增长直接相关，全球物联网设备将从 2020 年的 66 亿台增长到 2026 年的 237.2 亿台。每个新设备和连接都代表着 AI 和 ML 的机会，因此，TinyML 市场的出货量将从 2020 年的 1520 万件增长到 2030 年的 25 亿件。

而ST也已经做好了准备，于近期推出了其STM32家族有史以来性能最强的MCU产品系列——STM32N6。作为首款搭载NPU的MCU产品，STM32N6旨在让边缘AI无处不在，真正推动其广泛应用。意法半导体中国区微控制器、数字 IC 与射频产品部 (MDRF) 微控制器产品 市场经理丁晓磊 (Lisa DING)进行了精彩地分享。

当前，人工智能（AI）正在呈现出爆炸性的增长趋势，无论是生成式 AI、大语言模型，还是云端 AI，都展示了其强大的潜力。然而，在万物互联的时代，另一个重要趋势正在迅速兴起——AI 从云端向边缘端的下沉。如何使边缘设备具备智能、安全和互联能力，成为当前技术领域的重要命题。

相比云端 AI，边缘端 AI 展现出独特的优势。首先，在实时性方面，边缘端 AI以超低延迟满足了工业、消费类、医疗设备、家电等领域的实时计算需求；其次，在隐私保护方面，边缘端 AI 能有效减少数据传输，增强数据的安全性与隐私性，特别是在设备与设备之间、设备与云之间的交互中，通过识别验证和数据保护实现更高的安全能力。此外，边缘端 AI 的高能效、低功耗和低数据传输率也进一步巩固了其应用价值

当前，人工智能（AI）正在呈现出爆炸性的增长趋势，无论是生成式 AI、大语言模型，还是云端 AI，都展示了其强大的潜力。然而，在万物互联的时代，另一个重要趋势正在迅速兴起——AI 从云端向边缘端的下沉。如何使边缘设备具备智能、安全和互联能力，成为当前技术领域的重要命题。

相比云端 AI，边缘端 AI 展现出独特的优势。首先，在实时性方面，边缘端 AI以超低延迟满足了工业、消费类、医疗设备、家电等领域的实时计算需求；其次，在隐私保护方面，边缘端 AI 能有效减少数据传输，增强数据的安全性与隐私性，特别是在设备与设备之间、设备与云之间的交互中，通过识别验证和数据保护实现更高的安全能力。此外，边缘端 AI 的高能效、低功耗和低数据传输率也进一步巩固了其应用价值