AI模型瘦身上晶片 雅特力新平台串接開發部署

2026-10-23 20:14
雅特力AT32 AI Studio整合資料處理、模型訓練與最佳化、模擬驗證及程式碼產生,圖中呈現平台操作介面,以及模型部署至AT32微控制器後的多元應用方向。(圖/雅特力科技股份有限公司提供)
雅特力AT32 AI Studio整合資料處理、模型訓練與最佳化、模擬驗證及程式碼產生,圖中呈現平台操作介面,以及模型部署至AT32微控制器後的多元應用方向。(圖/雅特力科技股份有限公司提供)

​讓設備聽懂語音、辨識手勢,​AI模型如何裝進資源有限的微控制器,​成為終端產品開發的一大挑戰。雅特力科技推出AT32 AI Studio一站式邊緣AI開發平台,整合資料處理、​模型訓練與最佳化、模擬驗證及程式碼產生,​協助開發者將AI模型部署至AT32微控制器,拓展智慧家庭、​工業控制與穿戴裝置等應用。​

開發流程一站串接 減少工具切換與重複設定

AI模型從開發到實際運作,須經過資料整理、訓練、驗證及軟體整合等環節。雅特力表示,AT32 AI Studio將相關功能集中於統一開發環境,減少開發者在不同工具間切換與重複配置,讓模型能更順利銜接AT32應用開發。

平台透過圖形化流程,協助開發者掌握各階段操作,並以自動化程式碼產生功能,將最佳化後的模型轉換為適用於AT32平台的嵌入式程式碼,目標是縮短演算法驗證到產品實作的開發週期。

模型瘦身降低負擔 兼顧辨識精度與硬體限制

終端設備的記憶體、運算能力與功耗條件各有不同,模型即使能在電腦上執行,也未必能直接搬進微控制器。模型規模與資源需求,往往是產品開發必須先解決的問題。

雅特力指出,AT32 AI Studio提供量化、壓縮等模型最佳化工具,降低儲存與計算資源需求,協助開發者在模型精度與執行效率間取得平衡。平台也內建適合嵌入式應用的輕量級神經網路模型,作為開發基礎。

為確認模型在目標硬體上的表現,平台將模擬評估與實際部署納入流程,協助開發者檢視模型精度、資源占用及執行效能,再銜接後續軟體整合。

語音手勢辨識登場 延伸工業異常偵測應用

雅特力表示,平台目前已應用於語音關鍵字辨識、運用ToF感測技術的手勢辨識,以及工業異常偵測等場景。開發者可結合AI演算法與AT32微控制器,為終端設備增加感知與判斷功能,拓展人機互動及智慧控制的應用空間。

專注於32位元微控制器研發的雅特力,持續完善AT32軟體生態與開發工具。公司期望透過整合開發流程、模型最佳化與部署功能,降低嵌入式AI開發複雜度,推動更多智慧應用從演算法走進實際產品。 (相關報導: 颱風薔琵走了還有下一波變天!這天起北台灣轉涼又下雨,未來一週天氣預報一次看 | 更多文章 )

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