随后，开发人员可以基于从边缘的传感器，麦克风和其他嵌入式设备获取的信号来创建数据模型，并运行诸如预测性维护和模式识别之类的应用程序。
第三，AI专用协处理器的可用性使MCU供应商能够加快机器学习功能的部署。诸如Arm Cortex-M33之类的协处理器利用了诸如CMSIS-DSP之类的流行API来简化代码的可移植性，从而使MCU与协处理器紧密耦合，可加快AI功能，如协处理相关和矩阵运算。
上述软件和硬件平台演示了如何通过根据嵌入式设计要求开发的推理引擎在低成本MCU中实现AI功能。这很关键，因为支持AI的MCU很有可能在IoT，工业，智能建筑和医疗应用中改变嵌入式设备的设计。
关于控制,MCU就介绍完了，您有什么想法可以联系小编。