Ambiq Featured Blog posts
為穿戴式裝置選擇節能半導體的 4 個步驟
為穿戴式裝置選擇節能半導體對於提高設備效能和電池壽命至關重要。低功耗、尺寸、處理能力和連接性是製造商必須考慮的基本標準。透過根據這些因素評估半導體選項，製造商可以根據消費者偏好和市場趨勢調整決策，最終優化其產品供應。這種策略方法不僅推動了節能技術的採用，而且使製造商處於快速成長的穿戴式裝置領域的前沿。 您在優化穿戴式裝置方面是否面臨挑戰？透過專注於這四個步驟，您可以做出明智的選擇，從而顯著影響產品的成功。採用節能解決方案不僅是一種趨勢，更是一種趨勢。在當今的競爭格局中，這是必要的。立即採取行動，探索這些進步如何推動您的設備向前發展。 介绍 在日益依賴穿戴式技術的世界中，半導體能源效率的重要性怎麼強調都不為過。隨著設備變得越來越複雜，對不僅能提高性能還能最大限度地降低功耗的組件的需求至關重要。隨著功耗和每次操作能量等指標成為焦點，製造商面臨著選擇合適的半導體以確保使用壽命和功能的挑戰。...
Charlene Wan
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延遲效應：什麼是智慧裝置的延遲？
在當今這個節奏快速、互聯的世界裡，速度非常重要，尤其是在智能方面。無論你是在與虛擬助理對話、依賴智慧手錶提供健康警示，或是監控工業感測器進行預防性維護，資料處理所需的時間（稱為延遲）都可能決定效能是流暢還是令人沮喪的延遲。 延遲是什麼？ 延遲是指系統中輸入與對應回應之間的時間延遲。每一次回應之間的時間延遲。每一次回應之間的時間延遲。每一次 數位互動都伴隨有延遲。關鍵在於延遲有多長。...
力量與效能：Ambiq 超低功耗半導體如何推動 邊緣人工智慧的未來
動力與效能的權衡——重新構思 數十年來，工程師與設計師一直在掙扎於一個艱難的抉擇：你是優先追求更高效能還是更長的電池續航力？歷史上，這兩個目標是互相排斥的。運算能力越大，能源消耗越大，電池續航時間也變短。解決方法包括使用較大的電池;然而，這也造成體積較大、產生大量熱量的裝置的另一種妥協。 在Ambiq，我們正在重新定義這個方程式。透過我們的超低功耗半導體解決方案，我們已證明製造商不再需要為了能源效率而犧牲性能。多虧了 Ambiq...
測量故障：如何使用邊緣人工智能 評估工業軸承的健康狀況
Edge AI 正在學習以更實用、可擴充的方式，透過工業軸承的振動分析，偵測機器故障的警示訊號。 工業機器的軸承不會一下子就發生故障。它會透過微小的震動和細微的變化來顯示跡象，這些跡象會在幾天或幾周內累積，然後才會出現明顯的問題。世世代代以來，捕捉這些早期警示意味著派遣一名熟練的技術人員手持分析儀，用手讀取資料，並作出判斷。 儘管這種方法仍然有效，但效率低、成本高、頻率低，而且無法在整個工廠範圍內擴展。...
智慧型洩漏偵測系統的未來： 為何邊緣 AI 正朝感測器方向發展
洩漏檢測產業正在不斷演進。 多年來，監測系統主要著重於資料的蒐集與傳輸。感測器會偵測濕度、測量環境條件，並在超過預設閾值時發出警報。 該模式有助於提升能見度，但僅靠能見度已不再足夠。 客戶越來越期望監控系統能更早發現問題、減少誤報、延長電池壽命，並提供可付諸行動的洞見，而非僅是原始數據。要滿足這些期望，邊緣裝置必須具備更高層次的智慧。 因此，用於智慧洩漏檢測系統的下一代邊緣人工智慧，正從「感測與通報」轉向「感測、理解與預測」。 為何更多資料並非解決之道 現代監控系統的部署會產生海量的資訊。...
邊緣運算 AI 的好處
在互聯技術主導的時代，整合人工智慧 （AI） 和邊緣運算，連網設備正在徹底改變我們感知智慧型裝置以及與智慧型裝置互動的方式。這種整合通常稱為本地設備 AI 或邊緣 AI 運算，是一種越來越流行的框架，用於獨立於雲端有效地收集和處理資料。隨著物聯網和智慧型裝置的採用率預計在未來十年內從 15.1 億增加到 34.6 億，邊緣人工智慧有望增強這些設備的功能和智慧。 在這裡，我們將探討邊緣人工智慧的複雜性，包括其優勢、挑戰以及在任何地方實現智慧設備的光明前景。 什麼是邊緣人工智慧？...
環境智慧：智慧醫療保健的處方
COVID-19 是揭示醫療保健行業嚴重基礎問題的催化劑。 雖然現代化和物聯網 （IoT） 的採用已經開始，但許多醫院和護理提供者仍在使用過時的遺留系統，而沒有最新技術進步的支持。 現在，在過去幾年人工智慧採用十年的世界中，醫療保健組織有機會提供更好的患者護理並改善患者的治療效果，這要歸功於人工智慧和環境智慧 （AmI） 等補充技術。 2021 年，90% 的醫療保健組織採用了人工智慧，高於 COVID-19 之前的 47%，顯示先進技術的快速採用徹底改變了醫療保健。1 什麼是環境智能？...
數位氣味：它會產生氣味
設想一種新的虛擬體驗，一個互聯網，我們不僅可以上傳咖啡、香水和食譜的圖片，還可以分享它們的氣味。 一些創新的新創公司正在開創數位氣味技術的新方法，使用戶能夠透過網路和各種設備感知、傳輸和接收氣味。該技術以有機化學、機器學習、數據科學、光子學、矽工程和軟件工程等科學學科為中心。 嗅覺技術包括使用電子設備（通常稱為電子鼻）來複製和檢測氣味。這些設備可以使用對各種化合物做出反應的傳感器陣列來模仿人類的嗅覺。當這些感測器偵測到特定氣味時，它們會產生軟體演算法可以分析和解釋的獨特模式。 無盡的實際應用...
每個人都在談論語音識別 AI
語音辨識與語音人工智慧（AI）是「語音優先」溝通的新回歸。 思想領袖與人工智慧專家讚譽「聲音優先」的概念為下一波大浪潮——回歸我們彼此對話時所獲得的豐富體驗。 語音自然是最直觀的溝通形式之一;社區在書面文字之前通過故事口頭傳遞記憶、文化和歷史。 Voice-first 已經超越了 Alexa 應用程式或 Siri 指令;其原則基於 Voice-First 比傳統數位介面更強大、更友善、更具沉浸感且速度更快。 「語音優先」的核心組成部分是語音辨識，即機器或程式辨識詞語和片語的能力。...
人工智慧如何改善生活各個層面的預測性維護
人工智慧正在改變許多行業，包括醫療保健和農業。人工智慧還增強了預測性維護，這是一種預防性維護，用於監控系統並提供有關服務和維修的資訊支援指導。 透過人工智慧驅動的預測性維護，公司可以變得更有生產力、更有效率、減少浪費並取得更大的成功。 什麼是預測性維護？ 預測性維護使用先進的技術和軟體來持續分析機器和設備的狀況。該過程在多個點收集數據以建立詳細模型，以準確預測設備狀態。機器正常運作期間產生的資料會產生高度準確的維護建議。在操作期間收集的數據有助於降低故障機率，並對資產故障原因有豐富的了解。...