- 1. 购买套件
- 2. 创建用户账户
- 3. 开发环境
- 4. 探索演示内容
Tiny Edge AI/ML 是什么？
在物联网行业中，“边缘”是指在本地执行计算而不依赖云计算的设备。最新的开发 Tiny Edge 使计算更接近生成数据的位置，例如传感器节点。这种转变从集中式、基于云的解决方案转移到边缘节点的分布式网络，该网络在本地收集、处理和推理数据。到 2027 年，预计将有超过 30 亿台配有 TinyML 的设备出售。TinyML 是 AI 的一个子集，专门用于在 Tiny Edge 设备上部署机器学习模型。这种增长是由社会趋势驱动，例如对速度、隐私和连接的需求。此外，从有线到无线技术的过渡正在进一步加速 Tiny Edge 设备的采用。
使用 Silicon Labs SoC 的机器学习应用
Silicon Labs 的无线 SoC 支持一系列 ML 应用，例如用于预测性和预防性维护的传感器信号处理、用于医疗保健的生物信号分析，以及冷链监控。它们还为安全应用程序启用音频模式匹配，为智能设备控制启用语音命令，以及为人数统计和存在检测等任务启用低分辨率视觉识别。SoC 提供各种 RAM 尺寸，以满足不同的应用要求。机器学习模型应用于来自传感器的数据，例如麦克风、摄像头以及测量加速和温度等时间序列数据的传感器。这些模型包括音频模式匹配、唤醒词/命令词检测、指纹读取、始终在线的视觉以及图像/对象分类和检测。然后可以根据要求，进一步处理检测到的事件。
Silicon Labs AI/ML 之旅
Silicon Labs 可加速 AI/ML 设备的开发，首先是概述流程中的每一步，并在项目的每个阶段为您提供帮助。我们将简化您的开发之旅，帮助您更快速、更高效地将设备推向市场。
下面概述了 AI/ML 开发之旅中的三个关键阶段，以及要成功完成每个阶段所需满足的条件。
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1. 购买套件：硬件和示例
Silicon Labs 提供多种开发和探索套件，从超低成本小封装，到用于构建强大网络的紧凑、功能丰富的平台。我们有几个令人兴奋的演示，包括唤醒词检测、Pacman 和手势控制。这些功能丰富的套件支持多种协议，并具有不同的内存配置，配备各种传感器和外围设备，可执行快速调试和快速原型设计。根据您感兴趣的演示，请在下面选择最适合您需求的套件。演示与硬件无关。
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| 套件 | EFR32xG24 开发套件 | EFR32xG28 Explorer Kit | EFR32xG26 +10 dBm 开发套件 |
SiWx917 Wi-Fi 6 和 蓝牙低功耗开发套件 |
| OPN | (xG24-DK2601B) | (xG28-EK2705A) | (xG26-DK2608A) | (SiWx917-DK2605A) |
| 支持的协议 | 蓝牙、Matter、专有、Thread、Zigbee | 蓝牙、Sidewalk、Wi-SUN、Z-Wave | 蓝牙、Matter、专有、Thread、Zigbee | 蓝牙、Wi-Fi |
| 描述 | EFR32xG24 开发套件是一款紧凑、功能丰富的开发平台。它能够快速开发无线物联网产品，并完成原型设计。 | EFR32xG28 Explorer Kit 是基于 EFR32xG28 SoC 的小封装开发与评估平台，主要用于 1 GHz 以下和蓝牙低功耗物联网应用的快速原型设计与概念创建。 | EFR32xG26-DK2608A 开发套件是一款紧凑、功能丰富的开发平台。它能够快速开发无线物联网产品，并完成原型设计。 | SiWx917 Wi-Fi 6 和蓝牙 LE 5.4 开发套件是一个紧凑但功能丰富的开发平台，用于快速测试、开发和原型设计无线物联网应用。 |
| 价格 | $79 USD | $34 USD | $89 USD | $40 USD *机器学习功能启用（Alpha 阶段），请联系销售人员 |
| 闪存/RAM | 1536 kB / 256 kB | 512 kB / 32 kB | 3.2 MB / 512 kB | 8 MB 闪存 / 8 MB 外部 PSRAM |
| MVP | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| 传感器 | 惯性传感器、立体声麦克风、压力传感器、环境光传感器 | 温度传感器 | 惯性传感器、立体声麦克风、压力传感器、环境光传感器 | 温度传感器、湿度传感器、惯性传感器、数字麦克风、环境光传感器 |
2. 创建用户帐户
在等待开发套件期间，我们建议设置您的用户帐户。
Silicon Labs 帐户：
Silicon Labs 帐户：此帐户将为您提供访问我们的开发人员社区、入门指南、私有 GitHub 存储库和 Simplicity Studio 开发环境的权限。您可在此处创建账户，或验证账户访问权限。
3. 设置开发环境
虽然我们知道您在选择开发环境时有很多选项，但我们相信 Simplicity Studio 才是适用于开发蓝牙设备的正确之选。原因如下：
- Simplicity Studio 包含编程器和调试器功能，因此您不必担心手动设置。
- 认识您购买的电路板，并确定您可以使用的示例应用。
需要帮助设置环境吗？我们的入门指南将让您立即启动和运行。
下载 Simplicity Studio v5 的完整在线安装程序版本：
系统要求
| Windows | Windows 10（64 位） Windows 11 |
| MacOS | 10.14 Mojave 10.15 Catalina* 11.x Big Sur* 12.x Monterey* *如果尝试使用 Keil 8051 或 IAR 工具链，请点击此处 |
| Linux | Ubuntu 20.24 LTS |
| CPU | 1 GHz 或更高 |
| 内存 | 1 GB RAM（8 GB 推荐用于无线协议开发） |
| 磁盘空间 | 最低 FFD 安装需要 600 MB 磁盘空间 支持无线动态协议时需要 7 GB |
4. 探索演示内容
这里列出了一些其他思路，只需对下方建议的参考示例应用进行修改，通过极少量的编码即可轻松将这些思路转变为现实产品。这些用例并非作为即用型演示内容而提供，而是为进一步的评估营造了适当环境。
其他演示内容
从头开始开发应用程序非常困难，因此，Simplicity SDK 附带多个内置的演示内容和示例，涵盖最常见的用例。
Pac-Man
玩流行的 Pac-Man 游戏，大声说出关键词 - Go，Left，Right，Up，Down，Stop。应用程序使用关键词检测。可以使用 Simplicity Studio 来控制开发板。该演示也作为 Simplicity Studio 的一部分提供。
推荐的套件：
音频分类器 (Audio Classifier)
此应用程序使用面向微控制器的 TensorFlow Lite，对 Micrium OS 内核任务中麦克风上记录的音频数据进行分类。该分类用于控制开发板上的 LED。该演示也作为 Simplicity Studio 的一部分提供。
推荐的套件：
魔杖 (Magic Wand)
此应用程序演示了一个模型经过训练，可以使用加速度计来识别各种手势。检测到的手势会打印到串行端口。该演示也作为 Simplicity Studio 的一部分提供。
推荐的套件：
闪烁 (Blink)
此应用程序演示了一个模型经过训练，可以复制正弦函数。该模型持续接受 0 至 2pi 的值，模型的输出用于控制 LED 的强度。该演示也作为 Simplicity Studio 的一部分提供。
推荐的套件：
1. 构建模型
您的 .tflite 文件已经准备好了？跳到下一步：“测试和验证”。
训练您的模型，并准备将其转换为可部署的格式。
如果您熟悉 ML 开发，请遵循以下步骤：
自定义代码
首先，设计和训练您的 AI/ML 模型。这包括收集和预处理数据、选择适当的模型以及设置训练参数。
为了帮助您从头开始构建模型，我们提供了一个 Python 包，其中包含命令行实用程序和脚本，以帮助您构建自己的模型。
有关在机器学习模型上开发的支持，请参阅 TensorFlow 文档。有关将模型转换为 .tflite 的支持，请参阅 LiteRT 文档。
如果您正在寻找预先构建的机器学习解决方案，请跳到最后一个选项卡“预构建解决方案”
2. 测试和验证
根据嵌入式目标，评估模型的性能，验证模型，以确保其符合要求的性能指标。
可选工具：MLTK 模型分析器
MLTK 模型分析器提供有关模型在嵌入式目标上运行效率的信息。模型分析器可以在模拟器中或在物理嵌入式目标上执行 .tflite 模型文件。
注：此工具是可选的，尚不受 Silicon Labs 的正式支持。
3. 部署模型
集成经过验证的模型并部署到嵌入式设备上。
- 添加 AI/ML SDK 扩展
- 在 Studio 中配置 TensorFlow 微型组件：设置组件，为您的嵌入式设备选择正确的内核
- 纳入并运行模型：将 .tflite 模型复制到 Simplicity Project的 config 文件夹中
- 实施后期处理：添加必要的后处理步骤，以处理模型的输出，并将其与应用程序的逻辑整合
交钥匙解决方案
Silicon Labs SoC 上的预构建、部署就绪型 AI/ML 解决方案，可以简化开发过程，加快上市时间。
设计合作伙伴
Silicon Labs 已预筛选并认证了以下第三方 AI/ML 设计服务公司
，以帮助您设计和开发定制 AI/ML 解决方案。
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1. 购买套件
2. 创建用户账户
3. 开发环境
4. 探索演示内容
构建您自己的解决方案
1. 构建模型
2. 测试和验证
部署模型
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