边缘 AI 用例

我们的解决方案提供了一种经济实惠且可靠的故障检测和中断方法，符合 UL1699 和 IEC62606 的严格安全标准。

经济实惠的电弧故障保护，符合全球安全标准（UL1699B 和 IEC63027）。

基于单个 PIR 传感器的解决方案，利用 MCU 可扩展边缘 AI 解决方案来区分多个运动源。

利用基于 AI 的高精度电机故障分类技术，为交流电机驱动器设计提供保护。

利用 TI 的 MCU，及早检测风扇叶片不平衡，从而降低噪声、提高效率、增强 HVAC 系统的可靠性。

在现有 OBC 控制 MCU 上部署具有成本效益的边缘 AI 解决方案，以检测电网电压异常。

使用边缘 AI 模型在额定结温范围内运行电源转换器 MOSFET，以确保安全性和长期可靠性。

面向 MCU 解决方案，采用成本与功耗优化模型，在紧凑型低功耗器件上实现边缘 AI 数字识别。

通过使用具有低功耗传感器的边缘 AI 来即时、精确地检测心脏事件，从而延长可穿戴医疗设备的电池寿命。

使用 AI 加速芯片进行精确的故障检测，从而确保齿轮箱的可靠性。

借助 AI 加速器件实现精准温度预测，保障转子可靠性并提供状态监测功能。

借助 AI 加速器件，通过电流传感器和加速计保障线性执行器的可靠性并提供状态监测功能。