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Solist?AI?:讓 MCU 擁有“現(xiàn)場(chǎng)學(xué)習(xí)能力”的邊緣智能方案

eeDesigner ? 2025-12-12 14:36 ? 次閱讀
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一、從“規(guī)則驅(qū)動(dòng)”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”:MCU 的下一次進(jìn)化

在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)、家電設(shè)備、風(fēng)機(jī)泵類系統(tǒng)中,工程師們常常遇到這些挑戰(zhàn):

  • 設(shè)備狀態(tài)隨時(shí)間漂移,固定閾值越來越不準(zhǔn)
  • 網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定甚至完全離線
  • 云端 AI 成本高、延遲大、隱私敏感
  • 傳統(tǒng) MCU 無法自適應(yīng),只能靠規(guī)則硬編碼

ROHM 推出的 Solist?AI? MCU 正是為了解決這些工程痛點(diǎn)。

它能在設(shè)備本地完成學(xué)習(xí)、推理、監(jiān)測(cè),全程無需網(wǎng)絡(luò)。


二、Solist?AI? 的核心:AxlCORE?ODL 硬件加速器

頁(yè)面中給出的架構(gòu)圖(如下引用)展示了 Solist?AI? 的核心組件:
image.png

Solist?AI? MCU 內(nèi)置了 ROHM 自研的 AxlCORE?ODL(On?Device Learning)硬件加速器 ,它讓 MCU 能夠:

  • ? 在設(shè)備端進(jìn)行學(xué)習(xí)(無需預(yù)訓(xùn)練模型)
  • ? 支持增量學(xué)習(xí)(運(yùn)行中持續(xù)更新)
  • ? AI 與非 AI 任務(wù)并行執(zhí)行
  • ? 保持低功耗、低成本的嵌入式特性

下面用一個(gè)工程師更熟悉的結(jié)構(gòu)圖來說明其內(nèi)部協(xié)作方式:

┌──────────────────────────────┐
│        Solist?AI? MCU        │
│ ┌──────────────┐ ┌────────┐ │
│ │ AxlCORE?ODL   │ │  CPU   │ │
│ │ (ODL Engine)  │ │  Core  │ │
│ └──────────────┘ └────────┘ │
│        │   并行執(zhí)行   │        │
│ ┌──────────────┐             │
│ │  Sensor I/O   │             │
│ └──────────────┘             │
└──────────────────────────────┘

三、官方 Demo:風(fēng)扇出口堵塞檢測(cè)(非常工程化)

頁(yè)面中展示了一個(gè)非常典型的工業(yè)場(chǎng)景 Demo:

Demo 的流程非常簡(jiǎn)單:

  1. 連接風(fēng)扇傳感器
  2. 讓 MCU 學(xué)習(xí)“正常狀態(tài)”
  3. 切換到監(jiān)測(cè)模式
  4. 當(dāng)出口被堵塞時(shí),MCU 自動(dòng)判斷異常

LED 指示邏輯如下(頁(yè)面原文):

學(xué)習(xí)中:橙色 LED 閃爍
監(jiān)測(cè)中:綠色 LED 常亮
異常:黃色 LED 常亮

示意圖:

[風(fēng)扇]──傳感器──Solist?AI? MCU──LED 指示

這是一個(gè)非常典型的 邊緣設(shè)備健康監(jiān)測(cè) 場(chǎng)景,工程師可以直接復(fù)用。


四、Solist?AI? 的工程價(jià)值:不僅是“能跑 AI 的 MCU”

1. 真正意義上的“離線智能”

Solist?AI? 不依賴網(wǎng)絡(luò),不依賴云,不依賴外部服務(wù)器。

非常適合:

  • 工廠設(shè)備
  • 農(nóng)業(yè)設(shè)備
  • 家電
  • 遠(yuǎn)程/偏遠(yuǎn)地區(qū)設(shè)備
  • 安全敏感場(chǎng)景

2. 工程師友好的開發(fā)環(huán)境

頁(yè)面明確提到 ROHM 提供了完整的在線工具鏈:

  • 可行性分析工具
  • 設(shè)備端驗(yàn)證工具
  • 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)工具

這些工具能幫助工程師快速完成從 PoC → 量產(chǎn)的流程。

3. 生態(tài)系統(tǒng)開放

ROHM 正在擴(kuò)展 Solist?AI? 的生態(tài)合作伙伴,并歡迎企業(yè)加入。

這意味著未來會(huì)有更多傳感器、模塊、軟件工具與其兼容。


五、適用場(chǎng)景:哪些設(shè)備最能受益?

結(jié)合頁(yè)面內(nèi)容與其特性,可以總結(jié)出幾個(gè)典型方向:

應(yīng)用場(chǎng)景價(jià)值點(diǎn)
風(fēng)機(jī)/泵類設(shè)備異常檢測(cè)、堵轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)
工業(yè)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、壽命預(yù)測(cè)
家電(空調(diào)、冰箱)運(yùn)行模式學(xué)習(xí)、節(jié)能控制
智能工具行為識(shí)別、異常動(dòng)作檢測(cè)
物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)離線智能、低功耗監(jiān)測(cè)

這些都是傳統(tǒng) MCU 難以勝任,而 Solist?AI? 能輕松覆蓋的場(chǎng)景。


六、總結(jié):MCU 的未來不是更大算力,而是更強(qiáng)適應(yīng)性

Solist?AI? 的意義不在于“把云端 AI 搬到 MCU”,

而在于讓 MCU 擁有了 “自己學(xué)習(xí)、自己判斷” 的能力。

對(duì)于電子工程師來說,它帶來的變化是:

  • 設(shè)計(jì)邏輯從“規(guī)則驅(qū)動(dòng)”變成“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”
  • 設(shè)備從“被動(dòng)響應(yīng)”變成“主動(dòng)感知”
  • 系統(tǒng)從“固定功能”變成“可自適應(yīng)”

這是一條非常工程化、非常落地的邊緣智能路線。

引用:

Solist?AI? Solution | ROHM Semiconductor - ROHM Co., Ltd.

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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