智能家居

AI 改善了家居生活

智能家居让家居生活变得更安全、便利、节能、舒适、有趣、丰富和容易触达。消费者乐于看到他们的设备和电器“活”起来，新兴的 AI 技术使其变得自动化、生动化并充满活力。

AI 为智能家居注入活力

当今的智能家居可以使用户遥控和预编程家用设备，比如监控摄像头、恒温器和机器人吸尘器。例如，知道何时无人在家的智能恒温器能够调节温度，以节省电能。AI 让这些家用电器能够从家庭用户的行为和活动中学习，通过更有针对性、更智能的行动，提供更好的体验。不论是识别熟人和陌生人的安防摄像头，还是越过障碍物的机器人吸尘器，AI 逐渐变成家庭生活的一部分。

丰富用户体验的边缘 AI

机器人吸尘器、安防摄像头、智能门锁、学习型恒温器、智能厨房和洗衣间电器、健身镜和智能音箱都因为增添了边缘 AI 而受益匪浅。未来智能设备将变得更加积极主动，并能独立采取相应的措施。边缘 AI 以极低的延迟和功耗带来更大的设备自主性和决策能力，为更加丰富的用户体验打开了一扇大门。

针对智能家居的定制 AI 处理器

与其他市场相比，智能家居应用的 AI 处理需求往往不需要那么密集的性能。但是，成本压力限制了神经处理单元 (NPU) 引擎的可用芯片面积。此外，功耗必须尽可能低，特别用于电池供电的设备时。智能家居设备通常运行一个或一小组神经网络 (NN)。在空间受限的应用中，比如成本敏感型厨房电器，应专门设计定制的 NPU，使用最小的芯片面积（因此成本也最低）和最低的功耗。

未来智能家用电器将处理比以往更大的数据集和更高分辨率的图像。因此，需要高效的硬件解决方案来进行边缘处理。为您的芯片解决方案添加艾伯德 Origin™ E1 或 E2 神经处理单元 (NPU)，可提高系统性能，而不增加系统成本。搭载艾伯德 NPU 的智能家用电器可同时运行一个或多个实时 AI 推理模型。其超低功耗 NPU 产品拥有较小的芯片面积（通常仅为其他解决方案的 50% 或更低），可节省系统成本。

适合智能家居的理想架构

Origin E1 和 E2 神经引擎采用艾伯德基于数据包的独特架构，其效率远超基于层的通用架构。这款架构可以跨层并行执行任务，优化资源利用率，带来确定的性能。此外还不需要针对特定硬件进行优化，客户无需更改就可以运行其训练好的神经网络，而不牺牲模型准确度。这种创新的方法大大提升了性能，同时降低了功耗、面积和延迟。

始终在线。永远安全。

许多智能家居设备，比如安防系统和门铃摄像头，都需要不间断的感应和处理。
艾伯德为此类始终在线的应用提供了 LittleNPU E1。LittleNPU 在持续低功耗（低至 20mW）下运行，同时将所有数据保存在 LittleNPU 子系统中，保护用户的数据。

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