加速航太與國防等領域Edge AI應用部署　Microchip推新版SDK

Posted By MakerPro on 7 月 15, 2026 in AIGC, Edge AI開發地圖, 廠商資訊, 技術新訊, 新聞稿, 產品新訊 | 0 comments

在航太與國防等功耗受限且任務關鍵的環境中部署 AI 推論，需要兼顧效能、能源效率、可靠度與開發便利性的解決方案。為協助開發人員因應這些挑戰，Microchip Technology推出VectorBlox 3.0 Accelerator 軟體開發套件（SDK），協助簡化FPGA AI 實作流程並縮短產品上市時程。

VectorBlox 3.0 SDK及其CoreVectorBlox IP免費提供給開發人員使用，採用整合式工具鏈設計，可簡化卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）模型在 PolarFire FPGA與SoC平台上的最佳化、編譯與部署流程。由於該加速器可依模型規模有效擴展，並支援在單一元件上執行多種AI工作負載，因此客戶可將多種以視覺或感測器為基礎的 AI 功能整合至單一低功耗 FPGA。

Microchip FPGA 事業部企業副總裁暨總經理 Shakeel Peera 表示：「隨著 AI 模型日益複雜，模型壓縮已成為將 AI 部署至邊緣端的關鍵技術。透過 VectorBlox 3.0，我們運用來自收購 Neuronix 的稀疏性（sparsity）模型壓縮技術，在維持模型準確度的同時，大幅降低運算需求。」

透過支援稀疏神經網路（Sparse Neural Networks），VectorBlox 3.0 可藉由略過數值為零的運算，有效提升以視覺為基礎的 CNN 模型執行效率。這項功能可協助開發人員加快 AI 推論效能，同時降低功耗，特別適合需要兼顧即時反應與能源效率的常時運作邊緣 AI 應用。採用稀疏性模型壓縮技術，可在維持模型準確度的同時，降低運算與記憶體需求。

Planetek Italia SPACEDGE服務產品線經理 Vito Fortunato 表示：「結合 Microchip PolarFire SoC 與 VectorBlox 加速技術，我們得以有效部署先進的衛星端 AI 處理流程，支援低延遲的軌道酬載運作。透過 2025 年部署的 AI-eXpress-1 衛星平台，我們成功驗證即時地球觀測處理能力，包括目標偵測、場景內容分析，以及由邊緣端產生可立即運用的分析成果，同時兼具低地球軌道長時間運作所需的耐輻射能力與高可靠度。」

此外，Spacecraft Pose Network v2（SPNv2）是一套利用視覺資料估算太空載具位置與姿態的神經網路，可支援自主導航與太空近距離作業，適用於自主交會與對接、太空垃圾清除、衛星巡檢及編隊飛行等應用。此解決方案建構於中階、低功耗且具備單一事件翻轉（Single-Event Upset, SEU）免疫特性的 PolarFire FPGA 與 SoC 平台上，並提供安全開機、防竄改保護及高可靠度，滿足航太、國防及工業等任務關鍵應用對長期運作、資料保護與系統韌性的需求。

AIKO 硬體工程主管 Federico Fontana 表示：「PolarFire SoC 與 VectorBlox 的結合，可充分發揮彼此優勢，讓 AI 自主運作解決方案直接部署於軌道上。我們透過部署 clear_CHARLES 平台驗證了這項能力。該平台可在低功耗平台上提供衛星端雲層辨識與船隻偵測功能，支援更具適應性與自主性的酬載運作，朝向更自主、更即時回應且以軟體定義為核心的太空系統邁進。」

VectorBlox SDK v3.0 支援 Microchip Libero SoC Design Suite，並可與 CoreVectorBlox IP 整合使用。VectorBlox SDK v3.0與CoreVectorBlox IP現已免費提供給客戶使用。MPLAB XC 編譯器與 MPLAB Machine Learning 開發套件目前也可免費提供。