携手 Sensory Inc. 扩展我们的 AI 能力

Silicon Labs 专注于打造互联设备，改变人们与环境互动的方式，无论是家居还是工商业领域。更令人兴奋的一大新兴趋势是，在嵌入式设备和边缘注入人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)，可有助于扩展此类互动。AI/ML 不仅完善了唤醒词检测或玻璃破碎检测等现有用例，还根据声音（而非移动）开辟了建筑占用率检测等全新用例（我们都经历过这样的情况：运动检测器未捕捉到手指在键盘上的细微移动；您还在办公室时灯就已关闭）。

Silicon Labs 是您在物联网开发过程各个阶段的 AI/ML 合作伙伴

我们认识到，每个人都处在 AI/ML 之旅的不同阶段。因此，Silicon Labs 创建了简单的类别，可根据相应的 AI/ML 专业知识水平提供合适的解决方案：ML 专家、ML 探索者和 ML 解决方案。

• 专家：ML 专家是拥有丰富 ML 项目工作经验、熟悉 TensorFlow 和 Python 的人员。这些开发人员了解如何预处理原始数据并衰减关键元素，知道如何创建适当的卷积计算网络，以及如何解释从推理得来的随机信息的恒定输出。
• 探索者：ML 探索者是熟悉 ML 概念、经验丰富的嵌入式开发人员，但可能第一次处理 ML 项目，或者正在探索 ML 如何帮助其产品脱颖而出。该级别的开发人员对提供端到端工作流程覆盖的工具感兴趣，或者更喜欢基于 GUI 的工具而不是基于代码的解决方案。
• 解决方案：对该级别开发人员的 ML 应用经验要求很低，他们需要寻找专注于其特定用例的解决方案，以便集成到当前应用中。对此级别提供的工具将侧重于将 ML 作为方法，但不需要任何 ML 经验。

携手 Sensory Inc. 扩展我们的物联网设备 ML 解决方案。

今天，很高兴地宣布，我们正与 Sensory Inc. 建立合作伙伴关系，以扩展我们的 AI/ML 开发能力。Sensory 是唤醒词检测和命令或连续语音识别领域的市场领军企业，已在超过 30 亿台设备上提供 AI/ML 功能。通过这一全新的合作伙伴关系，Sensory 已做好准备，将在 Silicon Labs 专注于 AI/ML 的强大 SoC 上进行部署。具体而言，您可在 EFR32 系列 1 和 系列 2 上开始使用 Sensory 的产品，其中包括 MG24，它具有内置 AI/ML 加速器，可从主 Arm Cortex MCU 上卸载专门的机器学习任务，从而将这些机器学习操作的性能提高 8 倍，将能耗降低 6 倍。

Sensory 首席执行官 Todd Mozer 表示：“Silicon Labs 非常重视 Zigbee 等多种协议的低功耗、无线连接性，这对于扩大 Sensory 用户群的机器学习覆盖范围是一大补充。”“Silicon Labs 携手 Sensory 为低功耗无线应用开辟了新市场。”Sensory 非常适合那些无需定制 AI/ML 应用程序，而是准备从 Sensory 预先封装、完整成熟的代码集中进行选择的人员。如果您感兴趣，可查看 GitHub 上的示例代码。这个小演示旨在展示如何在边缘使用唤醒词检测。

此外，Silicon Labs 还将 Sensory 和其他有影响力的机器学习组织加入了 tinyML 基金会。通过加入该社区，Silicon Labs 将加强该基金会在促进嵌入式设备上采用和使用更多 tinyML 应用程序方面所做的工作，分享知识，指导用户和市场，探索可利用 tinyML 技术解决的新用例和问题，并由此增加市场采用率。

开始使用 Sensory 和 Silicon Labs 携手打造的物联网 AI/ML

如上所述，使用 GitHub 上的示例代码即可立即开始使用 Sensory 的产品。Sensory 还参加了我们近期举办的 Works With 2022 开发人员大会。您可使用 Sensory 点播功能观看培训，获得更多的实操经验：AI/ML 物联网开发培训：Works With 2022。

您还可在 Silicon Labs 社区网站上阅读我的同事 Dan Kozin 发表的技术操作指南、输入唤醒词便可在此 ML 示例中使用您自己的唤醒词，以查看 Silicon Labs 与 Sensory 合作内容的更多示例。