Edge AI與機器學習的硬體類型與開發套件

因為Edge AI和機器學習的運算主要發生在裝置邊緣，通常需要處理即時數據並在資源有限的情況下做出快速決策，因此對於硬體類型有其特殊的需求，市場上也有其相應的開發套件可供選擇。本文將為您介紹一些市面上常用於Edge AI和機器學習的硬體類型與硬體開發套件，以便於協助你們選購與加速開發流程。

常見的Edge AI和機器學習硬體類型

Edge AI和機器學習使用的硬體類型包括微控制器（MCU）、單板電腦（SBC）、專用AI加速器、FPGA（現場可程式化邏輯閘陣列）等。

1. 微控制器

在Edge AI和機器學習中，微控制器扮演著關鍵角色，特別是在資源有限、需要低功率消耗、即時運算和簡單推理任務的應用場景中，可應用於感測器數據處理、邊緣裝置控制等，常見的選擇包括ARM Cortex-M系列、ESP32、Raspberry Pi Pico等。

ARM Cortex-M系列如Cortex-M0/M3/M4/M7是業界廣泛使用的低功率消耗微控制器，適合嵌入式系統和物聯網（IoT）裝置，Cortex-M4和Cortex-M7支援數位訊號處理（DSP）指令集，適合進行基本的AI推理，可應用於小型機器學習推理、感測器數據處理、裝置控制等。

ESP32則是由Espressif開發，內建Wi-Fi和藍牙功能，廣泛應用於IoT和邊緣裝置，支援TensorFlow Lite Microcontrollers，適合運行簡單的機器學習模型，如語音識別和手勢識別，常見於物聯網應用、智慧家庭、可穿戴式裝置等。

Raspberry Pi Pico使用RP2040微控制器，為Raspberry Pi基金會的首個微控制器產品，可支援TensorFlow Lite Microcontrollers，具備雙核心ARM Cortex-M0+，適合入門級的Edge AI應用，如基本機器學習推理、物聯網裝置控制等。

STM32系列是由STMicroelectronics提供的微控制器，特別是STM32F4和STM32H7系列，支持豐富的計算資源和DSP，可支持使用Cube.AI工具來將AI模型部署到微控制器上，常應用於工業自動化、醫療設備、物聯網等。

nRF52系列則是由Nordic Semiconductor開發，內建藍牙低功耗（BLE）功能，適合低功率消耗應用，支援機器學習推理，常用於可穿戴式裝置和物聯網應用，如智慧式穿戴、感測器融合、遠端監控等。

由Renesas公司推出的Renesas RA系列支援ARM Cortex-M核心，具有強大的計算能力和低功率消耗特性，適合Edge AI。Renesas RX系列則使用Renesas自家核心，針對高效能嵌入式應用進行最佳化，可使用於工業應用、智慧城市、智慧家庭等。

Texas Instruments的MSP430以超低功率消耗著稱，適合需要長期運行且電池供電的裝置，雖然MSP430的運算能力有限，但可以處理輕量級的機器學習應用，如感測器融合、簡單的邊緣推理、低功率消耗應用等。

Arduino Nano 33 BLE則內建ARM Cortex-M4核心，支持TensorFlow Lite，適合Edge AI應用的開發者和愛好者，由於包含藍牙功能，適合物聯網和可穿戴式裝置開發，可應用於手勢識別、語音識別、簡單的推理任務。

這些微控制器因其低功率消耗、易於開發和與各種AI開發工具的相容性，廣泛應用於Edge AI和機器學習領域。選擇合適的微控制器時，需根據應用場景的運算需求、功率消耗限制和數據處理要求進行考量。

2. 單板電腦

在Edge AI和機器學習應用中，單板電腦提供了相對較高的運算能力與運算資源，以及多樣化的開發環境，適合處理更為複雜的機器學習任務和推理工作，支持更高性能的AI模型，適合工業自動化和邊緣裝置。常見的單板電腦包括Raspberry Pi、NVIDIA Jetson Nano、BeagleBone Black等。

Raspberry Pi系列中的Raspberry Pi 4是最受歡迎的單板電腦之一，具有ARM Cortex-A72 64位元處理器和多核心處理能力，支援TensorFlow Lite、PyTorch等AI開發框架，能夠運行輕量級的機器學習模型，適合應用於影像識別、語音處理和智慧物聯網裝置，可應用於小型物聯網裝置、智慧家庭、AI辨識應用等。

NVIDIA Jetson系列相當受到市場歡迎，其中的Jetson Nano是針對入門級AI應用，配備128核心的NVIDIA Maxwell GPU，支持TensorFlow、PyTorch和NVIDIA自家的深度學習軟體開發套件（SDK），適合運行較大的AI模型。Jetson Xavier NX則提供更高的運算能力，擁有384個CUDA核心和48個Tensor核心，適合需要高效能推理的應用。Jetson Orin則適合高階AI和邊緣計算應用，擁有更強大的GPU和AI加速功能。NVIDIA Jetson系列可應用於自主機器人、智慧監控系統、醫療設備等。

Google Coral Dev Board內建Google Edge TPU，專為高效能、低功率消耗的AI應用設計。TPU是專門用於加速深度學習推理的處理器，適合TensorFlow Lite模型，能夠處理影像分類、物件檢測等AI任務，並且功率消耗非常低，可應用於物聯網裝置、智慧城市應用、影像和語音識別等。

BeagleBone Black則使用AM335x 1GHz ARM Cortex-A8處理器，支援Linux，具備較高的擴展性，雖然性能不如Raspberry Pi和Jetson系列，但它的開源硬體和軟體支持使其非常靈活，適合初學者和開發者使用，可應用於工業自動化、嵌入式系統、智慧城市應用等。

這些單板電腦依據不同的運算能力、功率消耗需求和AI開發框架支持，適合各種Edge AI和機器學習應用場景。選擇合適的單板電腦需考慮AI模型的複雜度、資源需求以及功率消耗等因素。

3. 專用AI加速器

在Edge AI和機器學習應用中，專用AI加速器（AI Accelerators）則可提供專門用來加速深度學習推理和其他AI工作負載的硬體裝置，這些加速器可以顯著提高運算效率，同時降低功率消耗，以支持深度學習模型，適用於邊緣裝置的高效率推理。常見的專用AI加速器包括Intel Movidius Myriad X、Google Coral Edge TPU、NVIDIA Jetson Xavier NX等。

Google的Edge TPU是專門為邊緣裝置設計的AI推理加速器，能夠高效率處理TensorFlow Lite模型，尤其適合影像識別、物件檢測等任務，可支持每秒進行數兆次運算（TOPS），且功率消耗極低，適合物聯網裝置和其他資源受限的應用，如影像分類、語音識別、智慧監控系統等。其可提供Coral Dev Board和Coral USB Accelerator開發套件，可輕鬆地將Edge TPU整合到各種嵌入式系統中。

NVIDIA的Jetson系列專注於提供GPU加速，特別適合於邊緣裝置的AI計算，每個Jetson模組都搭載了CUDA核心和Tensor核心，用來加速AI模型推理，其支持完整的NVIDIA開發工具生態，如TensorRT、CUDA和深度學習SDK，適合運行複雜的深度學習模型和運算密集型應用，如自主機器人、醫療診斷、智慧工廠。其提供Jetson Nano、Jetson Xavier NX、Jetson Orin開發套件，從入門級到高階應用都有對應的硬體。

Intel Movidius Myriad X是一款高度專用的視覺處理單元（VPU），針對影像識別和其他AI推理工作進行最佳化，整合了神經運算引擎（NCE），能加速深度學習推理，同時支持低功率消耗的應用。這款VPU被廣泛應用於無人機、智慧相機和機器人，可應用於物件識別、智慧監控、電腦視覺應用。其開發套件Intel Neural Compute Stick 2是一款便捷的USB加速器，允許開發者將Myriad X整合到嵌入式系統中。

Xilinx AI Engine（Vitis AI）是Xilinx FPGA和AI引擎，支持高度靈活的AI推理加速，特別適合需要高度可訂製的應用場景，如工業控制和汽車自動駕駛，Vitis AI開發平台針對Xilinx FPGA進行最佳化，能加速各種神經網路模型，並提供極高的性能和靈活性，可應用於自動駕駛、邊緣計算、醫療影像處理。開發套件是Zynq UltraScale+ MPSoC和Alveo加速卡，可在各種高效能嵌入式系統中部署AI模型。

Apple開發的Neural Engine（ANE）是其行動裝置（如iPhone和iPad）中的專用AI加速器，用來加速機器學習推理，特別是在iOS生態系統中執行高效率的本地AI模型，可提供每秒數萬億次運算，並針對蘋果自家的AI框架（如Core ML）進行深度最佳化，可應用於增強實境（AR）、影像處理、語音識別。開發套件中的Apple Core ML框架和Xcode開發環境深度整合，適合開發者進行行動AI應用的開發。

Kneron KL520是一款低功率消耗AI加速器，專為邊緣裝置設計，支持深度學習推理的加速，適合物聯網和智慧家庭裝置，支援多種神經網路架構如CNN和RNN，並針對低功率消耗應用進行最佳化，可應用於影像處理、智慧攝影機、語音識別。Kneron提供多種開發模組和工具，使得開發者可以輕鬆地整合AI加速功能。

Huawei的Ascend 310是一款AI專用加速晶片，針對行動裝置和邊緣裝置進行AI推理最佳化，特別是在智慧城市和自動駕駛等應用中，可提供高效能、低功率消耗的AI推理能力，並支持多種神經網路框架，可應用於智慧城市、邊緣運算、自動駕駛，其採用基於Ascend 310的Atlas 200開發模組，是常見的Edge AI開發套件。

這些專用AI加速器根據性能、功率消耗和應用需求的不同，提供了多種選擇。它們在Edge AI和機器學習的應用中，能夠顯著提升推理速度，減少運算資源消耗，並且在不同的硬體和軟體環境中提供靈活的開發支持。選擇合適的AI加速器取決於具體的應用需求，例如運算性能、功率消耗以及目標平台的限制。

4. FPGA

在Edge AI和機器學習應用中，FPGA（Field-Programmable Gate Array，現場可程式化邏輯閘陣列）提供了高度靈活和可配置的硬體加速能力，特別適合那些需要在邊緣進行高效率AI推理的應用，可進行即時數據處理和推理。與GPU或專用AI加速器不同，FPGA能夠根據特定任務進行硬體層面的最佳化，從而實現低延遲和高能效比，常用於Edge AI計算的FPGA包括Xilinx Zynq、Intel Stratix等。

Xilinx是FPGA市場的領導者之一，其提供的FPGA解決方案專門針對人工智慧和機器學習應用進行了最佳化，尤其是Zynq UltraScale+ MPSoC和Versal ACAP系列。Xilinx FPGA提供了Vitis AI開發平台，能夠加速深度學習推理，並支援各種框架如TensorFlow和Caffe。Zynq UltraScale+ MPSoC結合了ARM處理器與可程式化邏輯，提供靈活的運算平台，適合嵌入式和邊緣裝置。Versal ACAP是一種自適應運算加速平台，結合了FPGA的靈活性和專用AI加速功能，適合高效能AI應用如自動駕駛、智慧醫療、工業自動化、智慧城市。開發工具包括Vitis AI、Vivado、TensorFlow Lite for Microcontrollers。

Intel併購了Altera，進一步擴展其在FPGA領域的影響力。Intel FPGA（如Arria和Stratix系列）針對AI和邊緣計算進行了最佳化，特別是Intel的OpenVINO工具套件支援FPGA上的AI推理加速。Arria 10 GX FPGA是中高階FPGA，提供高效能和靈活性，適合高效能運算應用。Stratix 10系列適合更高階的應用，支持複雜的神經網路推理任務。其支援OpenVINO工具套件，可以加速如TensorFlow、Caffe等模型的推理過程，可應用於高效能邊緣運算、深度學習推理、視覺處理、網路邊緣應用。開發工具包括Intel OpenVINO、Quartus Prime、TensorFlow Lite。

Lattice Semiconductor的FPGA是針對低功率消耗和小尺寸應用而設計，尤其是其ECP5和iCE40系列，適合邊緣AI裝置和物聯網應用。iCE40 UltraPlus是一款超低功率消耗FPGA，適合用於需要極低功率消耗的物聯網裝置、智慧家庭應用等。ECP5系列支援神經網路推理加速，適合Edge AI裝置，並且與TensorFlow Lite for Microcontrollers整合，適合小型機器學習模型的推理，如物聯網裝置、可穿戴式裝置、邊緣裝置的AI推理。開發工具有Lattice Diamond、Radiant、TensorFlow Lite。

QuickLogic提供的FPGA以低功率消耗著稱，特別是其針對AI和邊緣推理最佳化的產品。其QuickAI平台專門為邊緣裝置提供靈活的AI加速解決方案。QuickAI開發平台基於其低功率消耗的FPGA，能夠加速邊緣裝置上的神經網路推理，並支援物聯網和智慧感測器應用，可支援神經網路加速，並且能夠在能量受限的裝置中進行高效率運算，可應用於智慧感測器、智慧家庭、工業物聯網，開發工具有QuickLogic開發套件、SensiML工具集。

Microchip的FPGA（前身為Microsemi）提供了低功率消耗和高安全性解決方案，尤其是其PolarFire系列，適合於Edge AI和深度學習應用。PolarFire FPGA是一款低功率消耗、高安全性的FPGA，能夠在功率消耗受限的情況下實現高效率的AI推理。其支持開源工具，如OpenVINO和TensorFlow Lite，用於加速AI應用，如工業自動化、智慧醫療設備、Edge AI裝置。開發工具包括Libero SoC、PolarFire SoC開發套件。

FPGA可以根據不同的AI模型和應用進行高度訂製，適合於不同場景中的專用AI加速任務，具有靈活性，且由於FPGA的硬體級別平行處理能力，可以實現極低的延遲，這在即時AI推理中尤為重要，並使其在Edge AI運算中具有更高的效能與功率消耗比，FPGA的適應性強，可能夠靈活應對不同的應用需求，從物聯網裝置到高效能運算平台，適合各種不同的邊緣應用場景。

FPGA是Edge AI和機器學習應用中的理想硬體平台，特別適合那些需要高度靈活、低功率消耗、高效能的場景。Xilinx、Intel、Lattice等公司提供的FPGA平台，結合專門的AI開發工具，使得FPGA能夠在邊緣環境中處理複雜的深度學習模型和AI推理任務。選擇合適的FPGA平台應根據應用需求、資源限制和功率消耗考量進行決策。

常見的Edge AI和機器學習開發套件

在Edge AI和機器學習領域，開發套件能幫助開發者快速設計、測試和部署AI解決方案。這些開發套件通常包括硬體平台、軟體工具和預先訓練的模型，能簡化開發過程。以下是一些常見的Edge AI和機器學習開發套件。

1. 入門級開發套件

Arduino Nano 33 BLE Sense這款開發板由Arduino提供，內建了多種感測器，特別適合使用TensorFlow Lite for Microcontrollers進行開發。Arduino Nano 33 BLE Sense採用ARM Cortex-M4 32位元、64 MHz的主處理器，具有256 KB SRAM記憶體，内建的感測器包括加速度計、陀螺儀、磁力計、溫度計、氣壓計、濕度計和光感應器。開發者可以透過Arduino IDE將TensorFlow Lite模型部署到開發板上，用於智慧感應裝置、影像分類、語音識別、手勢識別、環境監測等應用。

2. 中階開發套件

MCX N系列微控制器是由NXP半導體推出的新一代低功率消耗微控制器系列，專為物聯網、智慧家庭、工業控制等應用設計。該系列具備強大的處理性能和節能特性，並且支持安全功能，使其成為嵌入式AI和邊緣計算的理想選擇。MCX N系列微控制器具有高效能，基於ARM Cortex-M33核心，支持浮點運算和DSP擴展，低功率消耗設計適合電池供電的應用，支持多種省電模式，在安全性上支持NXP TrustZone技術，內建加密加速器，支持安全引導和安全儲存，具有靈活的擴展性，提供多種通訊介面，如I2C、SPI、UART和CAN，適合各類應用。MCX N系列開發套件則包括NXP MCX N1110-EVK開發板、NXP MCX N1040-EVK開發板、NXP MCX N9xx-EVK開發板等，開發環境和工具則有MCUXpresso IDE、MCUXpresso SDK，以及加密和安全功能的軟體支持，包括TrustZone和加密加速器的API等安全工具。

Wio Terminal是Seeed Studio推出的一款多功能開發套件，基於ATSAMD51核心，專為物聯網、機器學習、Edge AI和嵌入式系統設計。它是一款結合了多種感測器、顯示器、無線通訊模組的開發平台，適合快速原型設計和開發智慧應用。Wio Terminal的核心處理器為ATSAMD51P19，基於ARM Cortex-M4F架構，主頻可達120 MHz，支持浮點運算，以及192 KB RAM、4 MB快閃記憶體，足夠進行嵌入式應用的開發，具有2.4吋LCD TFT螢幕，解析度為320x240，便於顯示即時數據和圖形介面，內建環境光感測器、加速度計、溫度和濕度感測器，便於進行環境監控和感知，支持內建Wi-Fi和藍牙模組，適合IoT和無線連接應用。Wio Terminal提供多種I/O介面，包括40-pin GPIO、I2C、SPI和UART介面等，便於外接其他感測器和模組。支持Arduino和MicroPython，還支持TensorFlow Lite和Edge Impulse來進行Edge AI和機器學習開發。

Seeed Studio的XIAO ESP32S3 Sense則是一款超小型開發套件，專為Edge AI和物聯網設計，整合了ESP32-S3晶片，提供強大的運算能力和多種感測器，非常適合物聯網應用和AI開發者使用。該開發套件強調小尺寸、低功率消耗和高效能，支持Wi-Fi和藍牙雙模通訊，並具備Edge AI加速功能。其核心處理器採用ESP32-S3，是雙核心的Xtensa LX7 32位元處理器，主頻可達240 MHz，內建AI加速器，支持矢量指令集，專為AI模型運行進行最佳化，以提升推理效能。記憶體為512 KB SRAM，支持外部8 MB PSRAM，支持Wi-Fi 802.11 b/g/n和Bluetooth 5.0 LE，內建IMU 6軸陀螺儀和加速度計與PDM麥克風，適合語音識別、手勢識別和動作追踪等應用，並支持Arduino IDE、MicroPython、Espressif SDK、TensorFlow Lite等開發工具。

Raspberry Pi 4 Model B是Raspberry Pi基金會推出的高性能單板電腦，專為教育、物聯網、嵌入式系統和邊緣運算應用設計。這款開發板具備更快的處理器、更多的記憶體和豐富的介面，是目前Raspberry Pi系列中性能最強的一款，適合用於從學術研究到工業應用的各種場景。Raspberry Pi 4 Model B的處理器採用Broadcom BCM2711，四核心ARM Cortex-A72（ARMv8）64位元處理器，主頻1.5GHz，提供多個記憶體選項，包括2 GB、4 GB、8 GB LPDDR4 SDRAM，可滿足不同工作負載的需求，支持雙4K顯示輸出，透過兩個micro-HDMI埠可以同時連接兩個顯示器，支持4Kp60解析度，板載千兆乙太網路，同時支持2.4GHz和5GHz雙頻Wi-Fi 802.11ac，以及藍牙5.0，提供2個USB 3.0和2個USB 2.0埠，支持高速儲存和周邊連接，可透過microSD卡進行作業系統和數據儲存，具有40-pin GPIO介面，支持各種周邊、模組和感測器的擴展，適合原型設計和開發。在開發上支持Raspberry Pi OS官方的作業系統，還支持Ubuntu、Windows 10 IoT Core等多種作業系統，以及Python、TensorFlow Lite開發環境。

3. 進階開發套件

MAX78000評估板是Maxim Integrated（現為Analog Devices）推出用於評估MAX78000微控制器的開發板。MAX78000是一款專為低功率消耗神經網路處理設計的AI微控制器，整合了ARM Cortex-M4F核心和一個專用的神經網路加速器，適合Edge AI應用，如影像識別、語音識別和其他需要即時處理的應用。MAX78000評估板搭載了一個專用的神經網路加速器，支持多種神經網路架構（如CNN），能夠在超低功率消耗下高效率運行AI推理工作負載，記憶體為512 KB SRAM，儲存空間為2 MB快閃記憶體。開發上可支持MAX78000 SDK，以及TensorFlow Lite、PyTorch生成的模型，並且有專門的工具來將這些模型轉換為MAX78000可以運行的格式。此外，還支持GCC編譯工具鏈和Maxim的IDE，適合專業開發者使用。

STM32F7 Discovery評估板是STMicroelectronics推出的功能強大的開發板，專為基於STM32F7系列微控制器的開發和原型設計而設計。STM32F7系列微控制器具有基於ARM Cortex-M7核心的高效能，適合應用於物聯網、工業控制、多媒體處理和嵌入式系統等領域。評估板上搭載STM32F746NGH6微控制器，運行頻率高達216 MHz，提供強大的運算能力，具有1 MB快閃記憶體和340 KB SRAM，滿足大多數嵌入式應用對記憶體的需求，配備一個4.3英寸的TFT LCD電容式觸控螢幕（480x272解析度），板載數位MEMS麥克風、音訊編解碼器、耳機插孔，整合乙太網路介面，支持有線網路通訊。開發上可支持STM32CubeMX ST官方提供的配置工具，以及STM32CubeF7，還有FreeRTOS和其他即時作業系統（RTOS），適合多任務處理的應用場景。STM32F7 Discovery評估板支持多種開發環境，包括STM32CubeIDE、Keil MDK、IAR Embedded Workbench等，板載顯示和觸控面板支持TouchGFX，用於開發嵌入式GUI應用。

4. 專業級開發套件

NVIDIA Jetson Nano開發套件是一款專為嵌入式人工智慧應用設計的低功率消耗開發平台，適合在邊緣裝置上進行高效率的AI推理和深度學習應用。這款開發套件提供了高性能的GPU運算能力，支持TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，適合應用於物聯網、機器人、自主裝置和智慧視訊分析等領域。板載NVIDIA Maxwell架構的GPU，擁有128個CUDA核心，64位元四核心ARM Cortex-A57處理器，以及4 GB LPDDR4 RAM，支持microSD卡插槽做為主要儲存裝置，擁有豐富的介面包括USB 3.0、HDMI、DisplayPort、CSI相機介面、GPIO、I2C、SPI等，具備千兆乙太網路介面。軟體支持NVIDIA JetPack SDK，支持TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet等常用的深度學習框架，支持視訊編碼和解碼功能。

Himax WE-I Plus評估板是一款專門設計用於Edge AI應用的開發板，適合在資源有限的環境下執行AI任務。這款開發板針對低功率消耗的嵌入式系統設計，能夠運行機器學習模型，特別是適合在電池供電的裝置上進行即時的數據處理和AI推理。Himax WE-I Plus評估板主要應用於物聯網、智慧家庭、可穿戴式裝置等需要低功率消耗的應用場景。Himax WE-I Plus評估板搭載Himax HX6537-A SoC，這是一個專為Edge AI設計的低功率消耗處理器，內建AI加速器，提供512 KB SRAM和2 MB快閃記憶體，板上整合了多個感測器，包括加速度計、陀螺儀、數位麥克風等，並特別針對電池供電的裝置設計。軟體支持TensorFlow Lite for Microcontrollers、Himax SDK，其RISC-V架構提供了靈活的開發環境，並且能夠充分利用板上的硬體資源來執行AI推理。

5. 其他產品

除了上述的開發套件之外，還有像是TensorFlow開發板、FPGA板等產品，像是SparkFun Edge開發板、Adafruit TensorFlow Lite Kit、Espressif ESP32、Micro v2、Nordic nRF52840 DK等，以及Google Coral、Intel Neural Compute Stick 2、OpenMV Cam H7、Kneron KL520 AI開發板、Huawei Atlas 200開發模組，還有針對FPGA架構的Xilinx Kria KV260 Vision AI Starter Kit等，產品種類眾多，可提供開發者更多樣化的選擇。

上述幾款常見的開發套件涵蓋了各種嵌入式AI應用，從小型的物聯網節點、低功率消耗AI裝置，到高性能的多媒體處理與機器學習系統。開發者可以根據需求選擇合適的開發板，無論是需要輕量的物聯網感測應用，還是高性能的AI推理工作。

結語

在當今快速發展的科技環境中，Edge AI與機器學習的硬體類型與開發套件日益受到重視。這些技術不僅能夠提升數據處理效率，還能減少延遲和頻寬消耗，讓智慧應用更加靈活和高效率。從小型化的微控制器到高性能的GPU加速平台，各種開發套件提供了多樣的選擇，適應不同的應用需求與場景。

這些開發套件的廣泛應用涵蓋了物聯網、智慧城市、智慧家庭、電腦視覺等領域，使得邊緣運算成為可能。隨著技術的進步，未來的硬體將更加專注於低功率消耗、高效能及易於開發的特性，進一步促進Edge AI和機器學習的發展。無論是初學者還是專業開發者，選擇合適的硬體平台和開發套件，都將為創新提供強有力的支持，推動智慧技術向更高水平發展。

此外，您還可以參考我們另一篇針對人工智慧和機器學習以及Edge AI的概念與應用的介紹，還有一篇關於嵌入式機器學習的應用特性與軟體開發環境的文章，未來我們還將為您介紹更多關於Edge AI與機器學習的感測器產品，敬請期待。您也可以到DigiKey網頁來進一步了解與Edge AI相關的專業技術與解決方案。

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