芝能智芯出品
英飞凌边缘AI开发平台DEEPCRAFT™ Studio新增了对计算机视觉的支持，并集成了Ultralytics YOLO模型，显著增强了平台功能，使开发人员能够在边缘设备上开发低功耗、高效率的视觉AI模型。
DEEPCRAFT™ Studio通过直观的图形界面和端到端的机器学习工作流程，结合YOLO模型在物体检测领域的先进技术，为工厂自动化、智能家电、安全监控等应用提供了强有力的支持。
借助英飞凌PSOC™ Edge高性能MCU的协同作用，提升了市场竞争力。随着边缘AI需求的快速增长，此次集成将加速AI模型开发与部署。
Part 1
DEEPCRAFT™ Studio：
边缘AI开发的综合平台
DEEPCRAFT™ Studio是英飞凌推出的一款边缘AI开发工具，为开发人员提供从数据收集到模型部署的完整解决方案。
最初支持音频、雷达和时间序列数据的处理，新增了对计算机视觉的支持，使其成为开发低功耗、低内存AI模型的理想选择，尤其适用于资源受限的边缘设备。
核心优势在于图形用户界面（Graph UX），通过可视化方式呈现机器学习工作流程，包括数据预处理、模型训练和评估等环节。开发人员可以利用平台的强大建模功能，创建定制化AI模型或优化现有模型以适配特定硬件。
这种设计降低了技术门槛，使不同背景的开发者都能快速构建生产级模型，覆盖多种用例，如音频事件检测、手势识别和预测性维护。
DEEPCRAFT™ Studio现已集成Ultralytics YOLO模型，支持计算机视觉任务，将在2025年3月的Embedded World展会上通过演示展示，突出其在物体检测领域的先进能力。
开发人员可利用该平台训练定制化视觉AI模型，显著缩短开发周期，同时保持高精度。
新功能优化了视觉AI开发的每个环节。开发者可以使用自己的计算机和摄像头实时运行模型，在部署前验证性能。这种实时迭代能力大幅提升了开发效率，尤其对需要快速上市的应用至关重要。
此外，平台与英飞凌的PSOC™ Edge系列MCU紧密结合，提供软硬件协同的最佳体验。PSOC™ Edge专为边缘AI设计，具有低功耗和高性能特点，能够支持复杂模型的运行。
● DEEPCRAFT™ Studio的更新为开发者带来了三大优势：
◎ 简化开发流程：从数据收集到模型部署的全流程支持，降低了视觉AI开发的复杂性。
◎ 高效与精准兼得：集成YOLO模型后，平台在物体检测中实现了高效性和精确性的平衡，特别适合实时应用。
◎ 硬件适配性强：与英飞凌硬件的无缝衔接，使客户能为其产品添加顶级边缘AI功能。
在工厂自动化中，开发者可开发实时视觉检查系统以确保零件质量；在智能家电领域，可通过物体或人体检测实现智能化管理。这些应用表明，DEEPCRAFT™ Studio不仅是技术工具，更是推动行业创新的关键驱动力。
Part 2
Ultralytics YOLO模型：
赋能边缘视觉AI
Ultralytics YOLO（You Only Look Once）模型是计算机视觉领域的突破性技术，以其高效的实时物体检测能力著称。与传统方法相比，YOLO通过单次前向传播即可完成物体定位和分类，大幅降低计算延迟。
● 其核心特点包括：
◎ 高速度：单次检测机制使其适用于需要低延迟的边缘设备。
◎ 高精度：经过多次迭代（如YOLOv5、YOLOv8），检测精度持续提升。
◎ 低资源需求：优化后的架构使其能在资源受限环境中高效运行。
这些特性使YOLO成为边缘AI应用的理想选择，广泛用于自动驾驶、视频监控和工业检测等领域。英飞凌选择集成Ultralytics YOLO模型，源于其在物体检测中的卓越表现及与边缘设备的适配性。
YOLO的高效检测能力增强了DEEPCRAFT™ Studio在视觉任务中的表现。
通过图形界面，开发者可轻松训练和优化YOLO模型，无需深入掌握复杂算法。YOLO的低资源需求与PSOC™ Edge的低功耗特性相辅相成，优化边缘部署效果。
● YOLO模型与DEEPCRAFT™ Studio的结合在多个领域展现了广阔应用前景。
◎ 工业领域实时检测能力可用于监控生产线或在危险情况下自动停机。
◎ 消费电子智能家电通过物体检测提升用户体验，如自动调整功能。
◎ 安防行业视频监控系统可实时识别异常行为，增强安全保障。
边缘AI市场规模的扩大，将加速视觉AI的普及，我们可以看到传统半导体企业围绕端侧AI在持续推进。
小结
英飞凌通过DEEPCRAFT™ Studio集成Ultralytics YOLO模型并引入计算机视觉支持，标志着其在边缘AI领域的重大进步，优化了视觉AI开发流程，为开发者提供了高效、精准的工具，推动了多个行业的数字化转型。YOLO模型的先进技术与PSOC™ Edge硬件的结合，实现了软硬件协同的最佳效果。
