运行稳定 1756-L1M1 一站式服务

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数据分区处理，带来系统能效提升

通过在传感器中集成NN单元，像ISPU这样的产品，可以让用户的数据做到分区处理：在传感器上运行特定级别的一些数据的处理，比如说一些比较简单的或者是中等难度的数据处理；并将比较复杂的算法和比较密集强度的一些问题，留给MCU进行处理。

因为传感器上的AI算力增强而实现的这种数据分区处理，能够大大提升整个端侧系统的能效。

Francesco表示，如果从传统的系统优化的角度来说，大家都认为传感器本身就是一个低功耗的产品，是整体技术架构里面低功耗的一个部分。而对于MCU微控制器来说，因为它要进行大量数据的处理，所以它处理数据数量的高低，直接决定了它的功耗的多少。如果我们能够让一些原始数据实现本地（传感器侧）的处理，就可以帮助为微控制器留出更多的空间来进行复杂任务的处理。这是可以帮助进一步地优化系统及整体的功耗的。“更多原始数据的处理，都可以在ISPU实现本地完成。这样就能够提供更多的信息，提供更多的原数据，帮助我们和客户通过数据的方式执行更多的任务。通过这样的方法，可以帮助客户实现其解决方案极大的系统化的升级和优化。”

此外，数据分区处理还可以提高安全等级。因为通过传感器所收集到的大部分数据都是原始数据，如果采用传统意义的传感器，这些数据可能会放到云端，或者是放到应用端去进行处理。因此，这些数据如果保护不好，就会出现外泄并为第三方所获取。但如果传感器本身就能够实现对数据的一些处理的话，它就帮助降低了数据外泄的可能性。

正如Davide所讲到的，智能传感器的概念并不仅仅局限在MEMS传感器、IMU类型的传感器上，而是也贯穿到了Imagining的传感器产品布局中。意法半导体影像传感器总监Marc VASSEUR就强调到，ST的Imagine传感器可以在计算数据之间实现有效的平衡。

影像传感器的原始数据量非常庞大，要基于其进行算法开发需要花费巨大的时间——很多可供终端用户使用的算法需要花2年以上的开发时间。“所以，我们提供的算法之所以能够为客户所使用，是要确保当我们在数据处理的分区的过程当中，特别是在图像处理的过程当中，我们非常接近这个层级数据的采集，确保我们的传感器能实现有效的数据的收集，数据的处理和数据的存储。”Marc分享到。

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