【中時新聞網綜合報導/李瑞梅】
隨著人工智慧應用從雲端延伸至終端設備，如何簡化AI模型的開發與部署流程，成為嵌入式開發的重要課題。雅特力科技推出AT32 AI Studio一站式邊緣AI開發平台，整合數據處理、模型訓練與最佳化、模擬驗證及程式碼產生等功能，協助開發者將AI模型導入AT32微控制器（MCU）應用。
▲AT32 AI Studio 一站式邊緣 AI 開發平台與 AT32 MCU 應用示意圖。(圖/雅特力科技股份有限公司提供)
聚焦邊緣智能發展，雅特力持續深化AT32生態系布局，打造AT32 AI Studio一站式邊緣AI開發平台，幫助開發者快速構建並部署適用於AT32 MCU的邊緣AI應用，降低AI開發門檻，加速從模型到產品的落地。
AT32 AI Studio圍繞邊緣AI應用開發流程進行整合，將數據處理、模型訓練與最佳化、模擬驗證以及程式碼產生等能力集成於統一開發環境中，幫助開發者減少工具切換與重複配置，讓AI模型能夠更高效地銜接AT32 MCU應用開發。
對於資源受限的嵌入式設備而言，模型規模、運行記憶體、計算量與功耗往往直接影響AI應用能否真正落地。AT32 AI Studio面向邊緣側部署需求提供模型優化能力，通過量化、壓縮等方式降低模型的儲存及計算資源需求，在兼顧模型精度的同時提升其在AT32 MCU上的運行效率。同時，平台內置面向嵌入式場景的羽量級神經網路模型，為開發者提供更加適合MCU資源條件的AI開發基礎，讓AI演算法能夠從"可運行"進一步走向"可部署、可應用"。
目前，AT32 AI Studio已成功應用於語音關鍵字識別、基於ToF的手勢識別以及工業異常偵測等多種場景，展現其良好的通用性。開發者可以借助AT32 AI Studio，將AI演算法與AT32 MCU的硬體能力相結合，為終端設備增加更加豐富的感知與決策能力，拓展MCU在智能家居、工業控制、智能穿戴、人機交互等領域的應用空間。
對於嵌入式AI而言，模型在PC端能夠運行並不意味著能夠在實際設備上穩定運行。模型精度、運行資源和實際性能仍需要在目標硬體環境中進行驗證。
從傳統控制到智能感知，MCU正在成為AI技術向終端設備延伸的重要載體。雅特力科技持續完善以AT32 MCU為核心的軟體生態與開發工具鏈，通過降低開發複雜度、提升模型部署效率，為開發者提供更加完整、高效的AI開發支持。
AT32 AI Studio是雅特力AI生態建設的重要一環，它將串接物理AI與邊緣計算，通過端到端的開發流程、面向MCU的模型優化以及自動化部署能力，雅特力科技將進一步釋放AT32平台的邊緣AI應用潛力，助力開發者更高效地將AI能力融入終端產品，推動更多智能應用從演算法走向現實。
雅特力科技（Artery Technology）專注於32位元微控制器的研發與創新，提供高效能、高可靠性的產品與解決方案，廣泛應用於工業控制、消費性電子、物聯網及智慧應用等領域，致力於推動智慧科技發展。