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PSOC™ Edge是英飞凌推出的机器学习增强型传感、低功耗、高安全性及先进人机交互（HMI）的高性能微控制器家族，助力设计者为下一代设备打造无与伦比且高度人性化的终端用户体验。
PSOC™ Edge是英飞凌推出的机器学习增强型传感、低功耗、高安全性及先进人机交互（HMI）的高性能微控制器家族，助力设计者为下一代设备打造无与伦比且高度人性化的终端用户体验。
信息中心
PSoC™ Edge通过提供硬件加速的神经网络计算，支持“始终在线”的低功耗和高性能运行，并在一个完全集成的 MCU 中配备适当大小的外设和片上存储器，从而支持新一代基于机器学习的以用户为中心的边缘设备。
除了机器学习硬件加速和全面的外设集之外， PSoC™ Edge 还拥有丰富的支持功能，开发人员可以利用这些功能来满足当前和未来的设计需求。 Edge 拥有强大的生态系统合作伙伴、全面的文档以及业界认可的ModusToolbox™ 软件，并与 Imagimob 的 Studio AI 解决方案相集成，可提供合适的硬件、软件和工具产品，以实现无摩擦的设计体验并加快产品上市时间。PSoC™
完全集成的微控制器，配备全面的工具、软件和实用程序
PSoC™ Edge 系列Arm® Cortex® -M 微控制器具有高性能、低功耗、安全的 MCU，并具有硬件辅助机器学习 (ML) 加速功能，适用于下一代应用。 PSoC™ Edge 设备基于高性能 Cortex™-M55，包括 Helium DSP 支持和机器学习硬件加速器，旨在加速机器学习和 AI 应用中的神经网络。
PSoC™ Edge 系列支持广泛的外设集、片上存储器、计时器、强大的硬件安全功能和全面的连接选项，专为各种消费和工业应用而设计，其中基于设备的智能直观交互正在快速发展，包括家电、扬声器、可穿戴设备、机器人和其他智能家居设备（包括连接的物联网产品）。
此外，PSOC™ Edge还拥有丰富的开发支持资源，包括业界公认的ModusToolbox™软件平台--该平台集成了Imagimob Studio AI解决方案及其提供的开箱即用式机器学习模型（Ready Models）。
PSoC™ Edge E81 是一个高性能 MCU 系列，具有完整的 DSP 功能和入门级 ML 计算，为快速出现的差异化边缘设备功能提供支持，例如异常检测、预测性维护、声音事件检测、关键词识别、唤醒词检测、语音提示以及手势/运动/存在检测。
PSoC™ Edge E81 系列基于高性能 Cortex ™ -M55，包括 Helium DSP 支持以及低功耗 Cortex ™ -M33，搭配英飞凌的超低功耗 NNLite 硬件加速器，旨在加速机器学习和人工智能应用中的神经网络。 此外， PSoC™ Edge E81 具有始终开启的声音活动检测功能，可实现 HMI 操作，降低活动和待机功耗，从而延长电池供电产品的电池寿命。
PSoC™ Edge E83 系列基于高性能 Cortex ™ -M55，包括与Arm® Ethos-U55 配对的 Helium DSP 支持，用于高级机器学习硬件卸载，以及与英飞凌超低功耗 NNLite 硬件加速器配对的低功耗 Cortex ™ -M33，旨在加速机器学习和人工智能应用中的神经网络。 此外， PSoC™ Edge E83 具有先进的 ML 功能，提供语音/音频唤醒词检测和始终开启的声学活动检测机制，可实现无摩擦 HMI 操作以及低活动和待机功耗，从而延长电池供电产品的电池寿命。
PSoC™ Edge E83 系列基于高性能 Cortex ™ -M55，包括与Arm® Ethos-U55 配对的 Helium DSP 支持，用于高级机器学习硬件卸载，以及与英飞凌超低功耗 NNLite 硬件加速器配对的低功耗 Cortex-M33，旨在加速机器学习和人工智能应用中的神经网络。
PSoC™ Edge E84 提供对高级图形的支持，配备 2.5D 图形处理器单元用于渲染图像和文本，以及带有 MIPI-DSI/DBI 接口的显示控制器，分辨率高达 1024x768。 PSoC™ Edge E84 还具有始终开启的声音活动检测功能，可实现 HMI 操作，降低活动和待机功耗，从而延长电池供电产品的电池寿命。
PSoC™ Edge 使设计人员能够为各种应用和用例的下一代设备提供无与伦比的高端用户体验。
PSoC™ Edge 的目标用例和优势包括：
- 可穿戴设备可以利用PSoC™ Edge 的硬件加速神经网络计算来加速机器学习工作负载，以及利用多域架构实现细粒度的功率优化。
- 由PSoC™ Edge 的永远在线域优化的智能家居设备采用超低功耗，同时支持永远在线的语音识别、触摸唤醒以及电池监控和其他传感应用。
- 安全系统可以依赖PSoC™ Edge 实现的最先进的安全机制，例如设备身份和资源隔离。
- HMI 应用程序与PSoC™ Edge 的 HMI 模块连接，该模块具有用于图形和动画的 2.5D GPU 以及具有声学活动和唤醒词检测机制的数字和模拟麦克风。
订阅我们的新闻通讯，了解最新的应用程序用例。
ModusToolbox™软件是一个可扩展的现代化开发环境，支持各种英飞凌微控制器器件。
这种组合为需要实时响应、低功耗和高效数据处理的各种应用奠定了理想的基础。
基于语音的智能助手变得越来越高效和准确。它们已经无处不在，使用户的生活更加便捷、高效、多产。
对始终在线、低功耗音频信号链的需求推动了模拟信号链控制系统的进步。这些被称为“自主模拟”的进步是在PSoC™ Edge 设备中实现的。
英飞凌的PSoC™ Edge 平台及其ModusToolbox™软件开发环境充分利用平台硬件资源，实现 CPU 密集型嵌入式 ML 接口。
丰富的 PSOC Edge 软件生态系统，具有统一灵活的开发工具——通过 ModusToolbox 开发环境提供。
为智能家居设备、可穿戴设备、安全系统和 HMI 系统等各种应用和用例中的下一代设备解锁高端用户体验。
DEEPCRAFT ™是英飞凌推出的全面的全新 Edge AI 软件和工具产品。借助 DEEPCRAFT 产品和解决方案，您可以显著加快创新、可信和便捷的机器学习实施之路。利用我们广泛的产品组合为您的嵌入式设备添加低功耗和低内存的智能功能。
端到端机器学习到嵌入式软件的旅程
无论您是否已经拥有现有的机器学习模型并想要部署在目标硬件上，或者是否想要创建新模型，您都可以在任何阶段使用 DEEPCRAFT ™ Studio ML 开发工具和ModusToolbox™进入。
在此了解有关我们的 DEEPCRAFT ™产品的更多信息。
ModusToolbox™软件是一个现代且可扩展的开发环境，它作为开发工具、库和嵌入式运行时资产的集合提供，旨在提供灵活而全面的开发体验。
点击此处了解更多信息。
NVIDIA TAO 功能将适用于整个PSoC™ Edge 系列，同时还将提供全面的端到端工作流程，用于构建在资源受限的边缘设备上运行的高效计算机视觉应用程序，包括工具、库和文档，以加快支持 AI 的应用程序的上市时间。
现在可以在我们的GitHub页面上下载用于两个主要工作流程的 TAO Jupyter 笔记本。提供了使用 NVIDIA 的 DetectNet_v2 架构训练自定义对象检测模型并部署到 Infineon PSoC™ Edge 设备的完整流程，以及用于获取和转换 NVIDIA 预训练的 PeopleNet 模型以部署到 Infineon PSoC™ Edge 设备的简化工作流程。
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为智能家居设备、可穿戴设备、安全系统和 HMI 系统等各种应用和用例中的下一代设备解锁高端用户体验。
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端到端机器学习到嵌入式软件的旅程
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PSoC™ Edge通过提供硬件加速的神经网络计算，支持“始终在线”的低功耗和高性能运行，并在一个完全集成的 MCU 中配备适当大小的外设和片上存储器，从而支持新一代基于机器学习的以用户为中心的边缘设备。
除了机器学习硬件加速和全面的外设集之外， PSoC™ Edge 还拥有丰富的支持功能，开发人员可以利用这些功能来满足当前和未来的设计需求。 Edge 拥有强大的生态系统合作伙伴、全面的文档以及业界认可的ModusToolbox™ 软件，并与 Imagimob 的 Studio AI 解决方案相集成，可提供合适的硬件、软件和工具产品，以实现无摩擦的设计体验并加快产品上市时间。PSoC™
完全集成的微控制器，配备全面的工具、软件和实用程序
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PSoC™ Edge 系列支持广泛的外设集、片上存储器、计时器、强大的硬件安全功能和全面的连接选项，专为各种消费和工业应用而设计，其中基于设备的智能直观交互正在快速发展，包括家电、扬声器、可穿戴设备、机器人和其他智能家居设备（包括连接的物联网产品）。
此外，PSOC™ Edge还拥有丰富的开发支持资源，包括业界公认的ModusToolbox™软件平台--该平台集成了Imagimob Studio AI解决方案及其提供的开箱即用式机器学习模型（Ready Models）。
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PSoC™ Edge E81 系列基于高性能 Cortex ™ -M55，包括 Helium DSP 支持以及低功耗 Cortex ™ -M33，搭配英飞凌的超低功耗 NNLite 硬件加速器，旨在加速机器学习和人工智能应用中的神经网络。 此外， PSoC™ Edge E81 具有始终开启的声音活动检测功能，可实现 HMI 操作，降低活动和待机功耗，从而延长电池供电产品的电池寿命。
PSoC™ Edge E83 系列基于高性能 Cortex ™ -M55，包括与Arm® Ethos-U55 配对的 Helium DSP 支持，用于高级机器学习硬件卸载，以及与英飞凌超低功耗 NNLite 硬件加速器配对的低功耗 Cortex ™ -M33，旨在加速机器学习和人工智能应用中的神经网络。 此外， PSoC™ Edge E83 具有先进的 ML 功能，提供语音/音频唤醒词检测和始终开启的声学活动检测机制，可实现无摩擦 HMI 操作以及低活动和待机功耗，从而延长电池供电产品的电池寿命。
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- 可穿戴设备可以利用PSoC™ Edge 的硬件加速神经网络计算来加速机器学习工作负载，以及利用多域架构实现细粒度的功率优化。
- 由PSoC™ Edge 的永远在线域优化的智能家居设备采用超低功耗，同时支持永远在线的语音识别、触摸唤醒以及电池监控和其他传感应用。
- 安全系统可以依赖PSoC™ Edge 实现的最先进的安全机制，例如设备身份和资源隔离。
- HMI 应用程序与PSoC™ Edge 的 HMI 模块连接，该模块具有用于图形和动画的 2.5D GPU 以及具有声学活动和唤醒词检测机制的数字和模拟麦克风。
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对始终在线、低功耗音频信号链的需求推动了模拟信号链控制系统的进步。这些被称为“自主模拟”的进步是在PSoC™ Edge 设备中实现的。
英飞凌的PSoC™ Edge 平台及其ModusToolbox™软件开发环境充分利用平台硬件资源，实现 CPU 密集型嵌入式 ML 接口。
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