【活動報導】超低功耗Edge AI應用開發輕鬆上手！

Posted By MakerPRO編輯部 on 9 月 2, 2024 in Edge AI, Edge AI解決方案, Edge AI開發地圖, Himax, TinyML, 活動報導, 物件偵測 | 0 comments

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早在2019年就推出第一代WiseEye™ AI處理技術、鎖定低功耗終端應用的奇景光電(Himax)，是目前市場上備受矚目的Edge AI解決方案供應商之一；為了讓更廣大的Edge AI開發者了解該公司技術優勢所在，以及其生態系夥伴可提供的豐富軟硬體資源，奇景光電與MakerPRO合作，在8月中旬舉辦了一場「用WiseEye™建置超低功耗Edge AI應用工作坊」，由多位專家講師透過深入淺出的技術講解與Hands-on教學，讓參與學員親自體驗WiseEye™的魅力並親自體驗開發工具的簡單易用。

奇景光電是以顯示器驅動IC、影像顯示處理、光學元件與CMOS影像感測器等技術起家，執行長吳炳昌在工作坊的開場演說中表示，奇景因為早期在影像感測器方面技術研發之成果，讓該公司決定進軍機器視覺領域，也確立了公司在超低功耗AI應用中的定位；奇景的WiseEye™技術能在有限的功耗下提供高效的AI運算，這對於仰賴電池供電、又無法頻繁更換電池的設備至關重要。

奇景光電執行長吳炳昌

吳炳昌也強調，奇景不僅提供硬體解決方案，還致力於構建完整的開發生態系統，為開發者提供工具和支持，讓他們能充分利用該公司與夥伴的豐富技術資源實現各種創意；他也勉勵年輕的開發者們能積極投入AI領域，利用台灣作為全球半導體中心的優勢推動更多創新。

低功耗AI應用開發平台評估

在現今的物聯網(IoT)和智慧城市發展中，低功耗AI技術已成為關鍵要素。Edge AI Taiwan社群版主許哲豪在工作坊的第一場演講中深入探討了低功耗AI應用的挑戰與解決方案，並強調了在嵌入式裝置中運作高效能AI模型的重要性。他表示，在算力與電源受限的嵌入式系統中，依賴高功耗GPU和CPU的傳統AI解決方案難以應用，結合MPU與NPU的低功耗單晶片系統成為首選，特別是能支援視覺處理等AI運算任務的方案。

(資料來源：許哲豪)

許哲豪進一步解釋說，AI運算的核心在於矩陣計算，雖然嵌入式系統無法處理像大語言模型那樣龐大的計算量，但透過AI模型最佳化，這些系統可以有效執行諸如人臉識別、物體檢測等應用。針對嵌入式AI開發中的挑戰，他指出，嵌入式系統資源有限，傳統AI的大模型思維在這些系統中難以應用，因此開發者應該從一開始就選擇較小、經過最佳化的AI模型，並著重提升推論效率。他也提到了目前市場上各類AI開發工具的重要性，並推薦多款適合低功耗AI開發的工具和平台，能幫助開發者更高效地部署AI應用。

(資料來源：許哲豪)

WiseEye™智慧感測方案技術架構剖析

針對WiseEye™智慧感測方案，奇景光電的資深工程師馬紹宗則在專題演說中詳細剖析了其技術架構與功能。他指出，該系列產品旨在提供一個高度整合的終端解決方案，將AI運算盡可能接近感測器本身以實現最低的功耗需求，而這種設計理念使WiseEye™功耗能夠達到毫瓦級，遠低於許多其他邊緣裝置，但同時仍能保持高效的運算能力。相較於第一代，WiseEye™第二代的算力從2 GOPS提升到50 GOPS，且在能源消耗上也大幅降低；而他也透露第三代產品已經在規劃中，將繼續最佳化性能與功耗。

(資料來源：奇景光電)

此外，馬紹宗強調了WiseEye™的多樣性與靈活性。該產品提供了豐富的IO介面，允許與更強大的平台連接，從而能在不同的應用場景中扮演主要或輔助角色。他還提到，WiseEye™模組預載了多種AI算法，開發者不需要編寫複雜的代碼即可快速部署應用，這大大降低了開發門檻。他舉例說明了WiseEye™在筆記型電腦、車用監控、以及智慧家居中的具體應用，如透過偵測使用者行為自動調整螢幕亮度，或在車輛接近時自動啟動攝影機錄影。他還特別強調了WiseEye™的安全性，模組在處理影像時僅傳輸推論結果而非完整影像，以確保使用者的隱私。

WiseEye™應用情境與實例分享

針對WiseEye™的實際部署，奇景光電通路夥伴銳力科技(Regulus Technologies)行銷副總盤政源則分享了在智慧停車應用取得的成果；他詳細介紹了如何整合AI影像辨識技術替代傳統毫米波雷達，以實現更精確的停車偵測。他指出，傳統的毫米波技術雖然在偵測移動物體時具有優勢，但在面對靜止車輛時卻常常出現偵測不準確的問題，這導致一些停車系統無法判斷車位是否被佔用，而AI影像辨識技術能更清楚分析影像中的車輛動態和人員行動，大幅提高了偵測的準確性。

(資料來源：銳力科技)

盤政源強調，利用WiseEye™技術不僅可以更精確地偵測停車狀態，還能大幅降低系統的功耗。相比毫米波技術約100毫瓦的耗電量，WiseEye的平均功耗僅25毫瓦，在進入休眠模式後甚至低至1毫瓦左右。這對於需要長期運行且難以頻繁更換電池的停車設備來說，具有極大的吸引力。此外他也介紹了AI影像辨識技術在不同光線條件下的表現，針對夜間光線不足的問題，可透過調整曝光補償和增加影像處理等方式提升辨識率，不僅提高停車系統的可靠性，還減少了因偵測錯誤而產生的大量無用數據，降低網絡傳輸壓力。

上機實作：WiseEye™ + Seeed SenseCraft AI

在內容豐富的技術講座之後，由資深開發者許哲豪帶領所有學員深入體驗了結合WiseEye™技術的Grove Vision AI Module V2開發板操作流程。該模組包括內建奇景WiseEye™2（簡稱WE2）的裸板(bare-board)，以及整合Omnivision OV5647相機模組及內建ESP32C3的XIAO開發板。他示範了如何使用開發板進行影像處理和物件偵測，並以SenseCraft AI進行模型訓練和部署；並強調即使沒有編寫程式的經驗，開發者也能透過簡單的圖形化介面，輕鬆實現複雜的AI應用。這不僅降低了AI開發的門檻，還縮短了產品的開發周期。

(資料來源：許哲豪)

許哲豪指出，WiseEye™除了適用於靜態影像識別，還能處理動態影像，這對於需要即時反應的物聯網應用來說非常有利。他也提醒開發者注意在模型訓練過程中資料收集和標註的重要性，並他分享如何透過簡單的影像收集技巧來提高模型的準確性，並強調了模型最佳化對實際應用效果的影響。透過這場工作坊，參與者不但親身體驗了WiseEye™的強大功能，也深入了解了奇景光電在邊緣運算技術上的創新實力，收穫滿滿！