運行穩定 1756-L1M1 一站式服務

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數據分區處理，帶來系統能效提升

通過在傳感器中集成NN單元，像ISPU這樣的產品，可以讓用戶的數據做到分區處理：在傳感器上運行特定級別的一些數據的處理，比如說一些比較簡單的或者是中等難度的數據處理；并將比較復雜的算法和比較密集強度的一些問題，留給MCU進行處理。

因為傳感器上的AI算力增強而實現的這種數據分區處理，能夠大大提升整個端側系統的能效。

Francesco表示，如果從傳統的系統優化的角度來說，大家都認為傳感器本身就是一個低功耗的產品，是整體技術架構里面低功耗的一個部分。而對于MCU微控制器來說，因為它要進行大量數據的處理，所以它處理數據數量的高低，直接決定了它的功耗的多少。如果我們能夠讓一些原始數據實現本地（傳感器側）的處理，就可以幫助為微控制器留出更多的空間來進行復雜任務的處理。這是可以幫助進一步地優化系統及整體的功耗的。“更多原始數據的處理，都可以在ISPU實現本地完成。這樣就能夠提供更多的信息，提供更多的原數據，幫助我們和客戶通過數據的方式執行更多的任務。通過這樣的方法，可以幫助客戶實現其解決方案極大的系統化的升級和優化。”

此外，數據分區處理還可以提高安全等級。因為通過傳感器所收集到的大部分數據都是原始數據，如果采用傳統意義的傳感器，這些數據可能會放到云端，或者是放到應用端去進行處理。因此，這些數據如果保護不好，就會出現外泄并為第三方所獲取。但如果傳感器本身就能夠實現對數據的一些處理的話，它就幫助降低了數據外泄的可能性。

正如Davide所講到的，智能傳感器的概念并不僅僅局限在MEMS傳感器、IMU類型的傳感器上，而是也貫穿到了Imagining的傳感器產品布局中。意法半導體影像傳感器總監Marc VASSEUR就強調到，ST的Imagine傳感器可以在計算數據之間實現有效的平衡。

影像傳感器的原始數據量非常龐大，要基于其進行算法開發需要花費巨大的時間——很多可供終端用戶使用的算法需要花2年以上的開發時間。“所以，我們提供的算法之所以能夠為客戶所使用，是要確保當我們在數據處理的分區的過程當中，特別是在圖像處理的過程當中，我們非常接近這個層級數據的采集，確保我們的傳感器能實現有效的數據的收集，數據的處理和數據的存儲。”Marc分享到。

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