在當今時代，每個傳感器的微小變動和振動峰值都蘊含著重要信息，時間序列數據正成為智能邊緣應用的新前沿。然而，要充分利用這些數據，包括清理、建模和部署，往往需要深厚的專業知識和數周的反復試驗。eIQ Time Series Studio是恩智浦推出的免費端到端工具包，為微控制器和應用處理器提供時間序列AI的自動機器學習 (AutoML)。

為什么邊緣時間序列AI至關重要？

在數據生成的邊緣部署AI，可以實現更快的決策響應、更低的延遲、更高的能效以及更強的數據隱私保護，無需依賴云端傳輸。雖然恩智浦長期以來一直支持AI在視覺、語音、LLM和生成式AI領域的應用，時間序列AI則專注于現實世界中的傳感器驅動環境中，處理異常檢測、分類和回歸等關鍵任務。

從預測工廠車間的設備故障，到檢測家電的早期故障，時間序列AI正在為工業、汽車、醫療和智能家居領域的下一代用例賦能。

簡化ML工作流程

在時間序列項目開發過程中，數據處理往往成為瓶頸——不同的采樣率、嘈雜信號、未對齊的數據流以及繁瑣的手動調整，可能導致數周的開發延遲。 eIQ Time Series Studio通過將數據處理的每個環節集成到直觀的UI界面中，有效解決了這些挑戰。

eIQ Time Series Studio加速了模型的創建、優化和部署，幫助開發人員加快產品上市進程。更

數據整理與可視化

記錄、清理、標注、對齊并深入探索原始傳感器數據流。通過內置的數據智能實用程序快速發現噪聲與趨勢，并平衡采樣率。

AutoML模型生成

擺脫繁瑣的反復試驗。內置AutoML引擎可智能探索信號處理方案與模型架構，優化準確性、內存占用和推理速度，無需編寫代碼。

模擬

預覽和驗證訓練模型在目標微控制器或應用處理器上的實際運行效果。

一鍵部署

一切準備就緒，eIQ Time Series Studio可生成針對多種支持內核 (CPU、NPU、DSP) 的定制庫，兼容MCUXpresso、CodeWarrior、IAR和GCC。僅需兩次API調用 (初始化和推理)，即可在恩智浦硬件上運行模型。

實際用例

工業自動化

可檢測機器人裝配線上軸承磨損或異常振動的早期跡象，有效防止代價高昂的停機時間，同時延長設備使用壽命。

智能家電

監測洗衣機、冰箱等家電的異常聲音與溫度峰值，在小問題演變成重大故障前提醒維護人員。

安全性和可靠性

借助電弧故障檢測技術，精準識別可能引發野火的電氣異常，為能源與樓宇系統帶來智能功能，提供安全保障。

使邊緣AI更加普惠

或許eIQ Time Series Studio最具顛覆性的特點在于，它完全免費。

恩智浦通過消除許可障礙，將強大的AI工作流程集成到統一的工具平臺，使不同技能水平的開發人員——從嵌入式初學者到資深機器學習工程師——都能在關鍵應用場景中提供實時智能。

立即開始

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本文作者

Ted Kao，恩智浦半導體AI產品營銷總監，負責AI/ML的支持和營銷。他擁有20多年的創新技術產品化經驗，利用其專業知識推動AI/ML在恩智浦邊緣處理器產品組合中的普及。在加入恩智浦之前，他負責NPU、微處理器、微控制器以及高級HMI、音頻和多媒體解決方案的產品營銷、戰略合作關系和產品線管理。Ted現居加州爾灣。