萬物互聯時代，人工智慧物聯網（AIoT）成為熱門技術趨勢之一。AIoT指的是在邊緣端將人工智慧和物聯網結合起來，即在物聯網終端設備中內置智能功能，使它們不僅可以收集和共享數據，還可以分析數據、從中學習，自主地做出決策並採取行動。
將智能算法應用於解決實際問題，相信大家並不陌生，我們每天都能看到的安防監控、語音識別、購物推薦就是一些例子。通過人工智慧物聯網，物聯網終端設備能夠更加“聰明”地分析和決策，人們也將收穫一個更加安全、智慧、可持續的未來。那麼，AIoT如何實現呢？
傳統的方式，是把終端設備所收集的數據傳送到雲端，在雲端完成數據分析、處理和機器學習，再將結果回傳到設備，執行相應的指令。然而，這種方式存在三個主要問題：
第一是隱私性。比如數據會經歷傳輸並存儲在雲端，讓人們對於安全性和隱私性產生擔憂。你肯定不希望自己與智能語音助手的對話記錄，被不法分子“偷聽”或者利用。
二是聯網的可靠性。這種方式高度依賴雲端處理，因此需要時刻保持雲連接。如果家裡突然斷網，那麼智能精靈可能只能反覆對你說：“抱歉，網絡無法連接”。
三是延遲問題。從數據上傳、雲端處理到指令下達，過程中都可能會產生延遲。但一些重要而緊急的任務，例如工業控制、人臉識別或醫療設備等，需要儘可能快速實時的響應。
AIoT將機器學習部署到終端設備，也就是把龐大的數據在邊緣端先進行實時處理，只傳送必要的數據去雲端。它幫助人們更好地保護數據隱私，減少延遲，並提升系統整體可靠性，也能從物聯網設備中獲取更多有價值的信息、提升用戶體驗，並減少維護成本和停機時間。
也正因如此，人工智慧物聯網自提出以來，就收穫了熱烈的市場反響。據Markets and Markets的數據顯示，人工智慧物聯網市場規模預計將從2019年的51億美元增長到2024年的162億美元，複合年均增長率（CAGR）高達26%！
目前，人工智慧物聯網已經被應用於各行各業：在農業領域，它用於監控農作物的生長狀態和環境因素，支持做出作物選擇、肥料、灌溉等決策，提高產量；在工業領域，帶有人工智慧的機器人可以檢查產品質量，執行高精度而重複性的任務；零售機器人為顧客提供個性化導購，提升購物體驗；在醫療領域，它支持分析成像數據來檢測和診斷疾病……
它需要跨技術領域的團隊緊密合作，數據科學家和嵌入式軟體的開發人員是其中的兩大關鍵人物。數據科學家負責開發人工智慧算法，會用到一些工具和流程。而將這些工具和流程整合到龐大的嵌入式軟體開發中，又離不開嵌入式開發人員付出的巨大努力。
針對上述需求，英飛凌為開發者提供了一個強大又直觀易用的工具箱，名為ModusToolbox™ ML，彌合了機器學習與嵌入式系統設計之間的一個重要缺口。它提供的靈活的工具和模塊庫可支持在英飛凌超低功耗微控制器上，輕鬆地優化、驗證和部署常用軟體訓練框架的深度學習模型，幫助開發者人員更高效、更快速地向市場推出高品質的產品。
ModusToolbox™基於開源平台Eclipse，可與第三方插件無縫集成，兼容Windows, Linus, macOS等多種操作系統。它還可以支持時下流行的物聯網開發平台，比如Arm Mbed OS、Amazon FreeRTOS，阿里的AliOS Things和Zephyr等。
除了基本的項目文件管理、代碼編輯、編譯調試以外，ModusToolbox™還包含多種工具、中間件庫、資源庫和許多預建的模板。ModusToolbox™面向主流的生態系統提供了多個支持解決方案和示例代碼，同時還帶有雲管理的工具，使得開發人員能夠輕鬆地把他們的產品和領先的雲服務連接起來。
ModusToolbox™ ML是ModusToolbox™工具箱裡的一項新功能，ML就是指機器學習（Machine Learning）。它可以為開發人員提供基於深度學習模型所需的中間件、軟體庫和專用工具，讓英飛凌PSoC微控制器進行機器學習的工作。主要特點包括：
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提供了一個統一的軟體流程，把機器學習算法植入到PSoC™ 6 MCU中，允許開發人員使用他們首選的深度學習框架，直接部署到PSoC MCU上。
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支持通過量化分析等技術來優化模型，幫助嵌入式軟體工程師選擇最合適的算法，嵌入到PSoC™ 6的固件中，並降低平台複雜度。
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提供可視化的測試結果，支持基於測試數據的性能驗證功能。這樣一來，在PSoC MCU上有效運行模型時，開發人員就能夠在成本、性能和複雜度之間做出權衡。
近期，英飛凌宣布與SensiML合作，為開發者提供 SensiML Analytics Toolkit開發軟體和ModusToolbox™套件，支持為智能家居、健身和工業應用提供傳感器數據並訓練機器學習模型。開發者可以輕鬆地從英飛凌 XENSIV™ 傳感器中獲取數據、訓練機器學習 (ML) 模型，並直接在超低功耗 PSoC™ 6 MCU 上部署實時推理模型。
利用英飛凌的 ModusToolbox™ ML軟體工具、超低功耗 PSoC™ 6 技術和 CAPSENSE™ 電容式傳感技術，並搭配AIROC™無線連接解決方案提供的強大連接，以及業界領先的XENSIV™ 系列傳感器。SensiML 軟體提供了必要的固件和數據科學工具，用以捕獲和標記來自傳感器的數據。此外，開發者無需掌握廣博的AI專業知識即可利用 AutoML雲平台來訓練模型，然後將生成的模型部署到 PSoC™ 6 MCU 上，從而應用於邊緣設備。
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