文章和博客

利用先进的控制、成像、感测和通信技术，设计精确灵活的就地固定式机器人。

数据中心是这个数字化时代的核心基础，谷歌、亚马逊、脸书（Meta）、英伟达等科技巨头都需要数据中心的强大算力支持。然而，随着生成式AI的兴起，数据中心面临算力密度提升与能耗激增的双重挑战。为应对这一趋势，绿色转型成为突破口。通过AI加速与能源优化解决方案，推动数据中心向高效、低碳方向发展。

采用片上系统技术的智能蓝牙信标可实时收集并分析运行数据，从而提供机器学习驱动的洞察力。

具有边缘 AI 的嵌入式解决方案可立即部署基于状态的无线监测，并实时通知振动异常情况。

本文介绍了如何利用DFRobot的硬核开发工具实现环境感测系统的开发。文章详细阐述了Gravity系列传感器如何精准捕捉环境数据，并结合FireBeetle2 ESP32-S3-U与行空板M10主控板实现本地AI推理与数据可视化交互。文章强调了DFRobot提供的开源平台简化了编程与调试流程，使普通人也能构建个性化环境感测解决方案，推动AI技术在日常生活中的普惠化落地。

无线振动监测评估套件能够对多种设备系统中的电机进行基于状态的监测，具体包括机器人、泵、风扇、风轮机和其他系统。

本文探讨了多模态感知AI如何让机器像人类一样具备“能听、会说、能看”的能力。文章以DFRobot的开源硬件为例，展示了离线语音识别、语音合成、图像识别等AI技术在智能家居、工业控制等领域的应用。文章强调利用DFRobot 的模块开发多模态感知AI的魅力在于其普惠性和可创造性，让每个人都能动手创造属于自己的智能世界。

本文深入探讨了“集中式智能”到“分布式智能”的转变，介绍了TinyML和本地离线AI的应用。文章重点介绍了DFRobot的行空板，以及Gravity离线语音识别模块、二哈识图视觉模块等硬件产品，展示了如何通过这些硬件实现离线语音控制、陌生人识别报警、手势控制等本地AI应用。此外，文章强调了TinyML的易用性。

本文探讨了DFRobot的AI主控板的核心资源，并通过详实的案例和硬件介绍，展现了DFRobot AI传感技术在感知领域的丰富的应用潜力，以及DFRobot如何通过其开源硬件产品降低AI创新门槛，推动AI技术普及化。

高效的低功耗视觉 AI 微处理器能为机器人、监控和智能家居设备带来边缘实时推理能力。

多核处理器、开发板与软件组合加速了边缘 AI 应用的设计。

平台提供商、设备制造商和 Silicon Labs 等半导体公司围绕 Matter 协议进行协作，实现智能设备互联。

了解如何使用 AI 技术延长无线电机监测应用的电池寿命。

边缘 AI 和单片机可实现高效、可扩展的 AI 处理，在优化实时应用的同时降低成本和功耗。

Discover the Raspberry Pi 500, a powerful all-in-one computer in a keyboard. Explore specs, GPIO upgrades, and its perfect pair—the Pi Monitor.

了解 Panasonic 提供的混合电容器、精密电阻器和无线模块如何应对人工智能数据中心的关键电源管理挑战。

随着人工智能的发展，嵌⼊式AI处理器的应用成为了其中一个关键的部分。无论是智能家居、自动驾驶、AI机器人、医疗领域等，都越来越广泛使用嵌⼊式AI处理器，对于提升人们的生活素质、便利度以及效率，都有显着的帮助。

人工智能和传感器的结合在多个领域有广泛应用和迅速的发展，特别是在自动化、物联网、医疗、智能城市以及工业4.0等领域。传感器的功能是收集环境中的物理数据，例如温度、压力、光线、声音、加速度等，而人工智能则用来分析和处理这些数据，从而做出智能决策或自动反应。传感器融合与AI技术的结合，则实现了更高效率的数据分析和决策过程。

因为Edge AI和机器学习的计算主要发生在设备边缘，通常需要处理实时数据并在资源有限的情况下做出快速决策，因此对于硬件类型有其特殊的需求，市场上也有其相应的开发套件可供选择。开发套件能帮助开发者快速设计、测试和部署AI解决方案。这些开发套件通常包括硬件平台、软件工具和预先训练的模型，能简化开发过程。

在许多嵌入式系统中，必须采用嵌入式机器学习技术，这是指将机器学习模型部署在资源受限的设备（如微控制器、物联网设备和智能传感器）上，这些设备通常具有有限的计算能力、存储空间和功耗。许多嵌入式设备必须采用边缘计算，由于数据处理在本地设备上完成，嵌入式机器学习能够提供极低的响应时间，可降低延迟，适合需要实时反应的应用。