人工智能驱动的物联网设备兴起正在挑战现有微控制器单元（MCU）的极限。虽然语音识别、人脸识别、物体检测和手势控制等AI感知应用正逐渐成为智能家居到工业自动化的关键功能，但支持这些应用的硬件却未能跟上步伐。问题在于，大量传统32位MCU无法满足AI工作负载所带来的需求。

尽管半导体厂商推出了一些新方案（如AI MCU），但整体体验仍然不够理想。这些架构过于死板，软件和工具仍是专有的，解决方案也过于复杂。

此外，当前市场上许多支持AI的设备，往往采用原本为移动、云计算、汽车或通用嵌入式计算设计的芯片重新改造。这类架构尽管功能强大，但并未针对物联网设备所需的超低功耗、始终在线运行进行优化。这导致了AI生态系统的碎片化，设计师往往只能在低、中、高AI处理能力之间进行选择，从而不得不在性能、能效和成本之间做出妥协。

更糟糕的是现有系统架构的低效性。许多AI MCU采用的是僵化的设计，无法平衡计算能力和能源效率。在物联网环境中，…

人工智能驱动的物联网设备兴起正在挑战现有微控制器单元（MCU）的极限。虽然语音识别、人脸识别、物体检测和手势控制等AI感知应用正逐渐成为智能家居到工业自动化的关键功能，但支持这些应用的硬件却未能跟上步伐。问题在于，大量传统32位MCU无法满足AI工作负载所带来的需求。

尽管半导体厂商推出了一些新方案（如AI MCU），但整体体验仍然不够理想。这些架构过于死板，软件和工具仍是专有的，解决方案也过于复杂。

此外，当前市场上许多支持AI的设备，往往采用原本为移动、云计算、汽车或通用嵌入式计算设计的芯片重新改造。这类架构尽管功能强大，但并未针对物联网设备所需的超低功耗、始终在线运行进行优化。这导致了AI生态系统的碎片化，设计师往往只能在低、中、高AI处理能力之间进行选择，从而不得不在性能、能效和成本之间做出妥协。

更糟糕的是现有系统架构的低效性。许多AI MCU采用的是僵化的设计，无法平衡计算能力和能源效率。在物联网环境中，…