對於人工智慧（AI）與機器學習（ML）而言，邁向下一階段發展的關鍵一步，就是將 ML 模型從雲端移轉至邊緣執行，即時進行推論與決策，特別是當今的工業、自動車、資料中心與消費性物聯網（IoT）等應用領域。Microchip Technology宣布擴展其 Edge AI 產品陣容，推出涵蓋軟硬體與工具的 Edge AI 全套解決方案，協助開發人員以其微控制器（MCU）與微處理器（MPU）快速打造可量產部署的應用。因為這些晶片正位於邊緣裝置的感測器旁，負責收集資料、控制馬達、觸發警示與執行各種致動任務。
Microchip 長期以來為嵌入式系統設計提供穩定可靠的解決方案，透過此次推出的全套解決方案，將其 MCU 與 MPU 平台升級為可於邊緣端執行安全、高效且可擴展 AI 功能的完整平台。這些解決方案整合晶片、軟體與開發工具，致力於解決 Edge AI 開發過程中的效能、功耗與安全性挑戰，同時簡化技術實作過程。
「Edge AI 現已不再只是實驗性導入，它之所以成為主流，是因為與雲端架構相比具備更多優勢，」Microchip Edge AI 事業部企業副總裁 Mark Reiten 表示。「因此我們成立 Edge AI 事業部，以整合 MCU、MPU 與 FPGA，並搭配最佳化的機器學習模型、模型加速技術與強大開發工具。如今，更推出首批應用方案，有效加速安全高效智慧系統的開發，並可直接部署於競爭激烈的市場中。」
這些專為 Microchip MCU 與 MPU 打造的全套應用解決方案，包含訓練完成、可直接部署的 AI 模型與應用程式碼，開發者可透過 Microchip 的嵌入式軟體與 ML 開發工具或合作夥伴資源，依據需求進行修改與擴充。首波推出的應用方案包括：
透過 AI 訊號分析技術，偵測與分類危險電弧故障（arc fault）
預測性維護系統所需的設備狀態監控與健康評估
結合活體檢測（liveness detection）的臉部辨識，支援裝置端安全身分驗證
關鍵字辨識（keyword spotting），用於消費性、工業與車載指令控制介面
Edge AI 專屬開發工具
工程師可運用 Microchip 熟悉的開發平台，快速完成 AI 模型原型製作與部署，降低系統設計複雜度並加快開發時程。公司提供的 MPLAB® X 整合式開發環境（IDE）、MPLAB Harmony 軟體架構與 MPLAB ML Development Suite 外掛程式，提供統一且可擴展的開發流程，支援透過最佳化函式庫整合嵌入式 AI 模型。舉例來說，開發者可先於 8 位元 MCU 上實作概念驗證，接著導入至已準備量產的 16 位元或 32 位元高效能 MCU 應用上。
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