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01嵌入式AI大的方向

STM32跑神经网络

http://news.eeworld.com.cn/mp/EEWorld/a134877.jspx
为什么可以在STM32上面跑神经网络？简而言之就是使用STM32CubeMX中的X-Cube-AI扩展包将当前比较热门的AI框架进行C代码的转化，以支持在嵌入式设备上使用，目前使用X-Cube-AI需要在STM32CubeMX版本5.0以上，支持转化的模型有Keras、TFlite、ONNX、Lasagne、Caffe、ConvNetJS。Cube-AI把模型转化为一堆数组，而后将这些数组内容解析成模型，和Tensorflow里的模型转数组后使用原理是一样的。

恩智浦MCU的AI工具链NANO.AI。

它主要包含两部分，一部分是将原始算法模型转换成MCU上能够快速运行的数据和库，另一部分包含一个轻量级推理引擎，能做出一个能跑在MCU上、只需几兆Flash甚至几兆SDRAM的方案。
目前，恩智浦已经推出了带有AI功能的MCU产品，MCX N系列是恩智浦集成NPU的第一个产品家族，MCX N94x和MCX N54x MCU系列中集成了恩智浦设计的用于实时推理的专用片上神经处理单元 (NPU)。据悉，与单独使用 CPU内核相比，片上NPU的ML吞吐量最高可提高 30 倍

TinyMaix RT-Thread

https://m.elecfans.com/article/2302927.html
TinyMaix:是矽速科技(Sipeed)利用两个周末的业余时间完成的项目，它是一款专为微控制器设计的轻量级开源机器学习库，面向单片机的超轻量级的神经网络推理库，即TinyML推理库，可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型。TinyMaix开源代码链接:https://github.com/sipeed/tinymaix。
TinyMaix作者已经做了一个RT-Thread的软件包r-tinymaix。可以在RT-Thread中工程中加入软件包即可以验证TinyMaix非常赞，可以让一个普普通通的单片机拥有AI能力，让嵌入式AI成本减低

TinyML

https://www.tinyml.org/
https://blog.csdn.net/wfing/article/details/106995562
https://yucheng.blog.csdn.net/article/details/107183870
TinyML 指的是在 mW 功率的微处理器上，实现机器学习的方法、工具和技术。它连接了物联网设备，边缘计算和机器学习。
TinyML 基金会在 2019 年组织了第一届峰会，这届峰会的成果如下：
TinyML 的技术硬件已经进入了实用性的阶段；
算法，网络以及低于 100KB 的 ML 模型，已经取得重大突破；视觉，音频的低功耗需求快速增长。
TinyML 将在以后几年，随着智能化的发展，获得更快的发展。这一领域也有着巨大的机会。

我该如何开始？
硬件： Arduino Nano 33 BLE Sense是用于在边缘部署机器学习模型的建议硬件。它包含一个运行频率为 64MHz 的 32 位 ARM Cortex-M4F 微控制器，具有 1MB 程序存储器和 256KB RAM。该微控制器提供足够的马力来运行 TinyML 模型。Arduino Nano 33 BLE Sense 还包含颜色、亮度、接近度、手势、运动、振动、方向、温度、湿度和压力传感器。它还包含一个数字麦克风和一个低功耗蓝牙 (BLE) 模块。该传感器套件对于大多数应用来说已经足够了。
机器学习框架：只有少数框架可以满足 TinyML 的需求。其中，TensorFlow Lite最受欢迎且拥有最多的社区支持。使用 TensorFlow Lite Micro，我们可以在微控制器上部署模型。
学习资源：由于TinyML是一个新兴领域，目前的学习资料并不多。但也有一些优秀的材料，例如 Pete Warden 和 Daniel Situnayake 的书“TinyML：在 Arduino 和超低功耗上使用 TensorFlow Lite 进行机器学习”、哈佛大学 Vijay Janapa Reddi 的 TinyML 课程以及 Digikey 关于 TinyML 的博客和视频。
这本书所有的项目是依赖于 TensorFlow Lite 在微控制器上的开发框架，所依赖的硬件环境，只有几十 kb 左右的存储空间。
项目
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/micro
原文链接：https://bl