NESY049A january 2022 – march 2023 AM67 , AM67A , AM68 , AM68A , AM69 , AM69A , TDA4AEN-Q1 , TDA4AH-Q1 , TDA4AL-Q1 , TDA4AP-Q1 , TDA4VE-Q1 , TDA4VEN-Q1 , TDA4VH-Q1 , TDA4VL-Q1 , TDA4VM , TDA4VM-Q1 , TDA4VP-Q1
當消費者在線上訂購產品時,自動化可為程序中的每個步驟提高效率,不管是製造原料、提高倉庫生產力還是促進宅配,有時只需要幾小時即可送達客戶家中。若想在自動化方面持續進步,將需要更好的機器感知和智慧和更少錯誤,此時只要將人工智慧 (AI) 引進邊緣裝置即可達成此目標。
若要打造更快速、更聰明且更準確的系統,需要從更多感測器獲得更多資料,並需增加處理能力。但資料及運算增加也會對系統性能及其功耗和成本要求帶來挑戰。若想實現系統最佳化與縮短開發週期時間,必須以較實際的方式來設計邊緣 AI 系統。