当前位置: 首页 > news >正文

Nordic的nRF54L系列也推出单片机AI版nRF54LM20B,搭载Axon NPU的新型超低功耗无线SoC

https://www.nordicsemi.com/Nordic-news/2026/01/nRF54L-Series-SoC-with-NPU-and-Nordic-Edge-AI-Lab-make-on-device-intelligence-easily-accessible

搭载Axon NPU的新一代nRF54LM20B
2023年,Nordic收购了Atlazo及其Axon技术。nRF54LM20B SoC是nRF54L系列首款大容量存储成员,集成了Axon神经处理单元(NPU)——这是一种超高效的AI硬件加速器,能够大幅提升要求苛刻的边缘AI工作负载。在声音分类、关键词识别和基于图像的检测等任务上,Axon相比竞品解决方案可提供高达7倍的性能提升和高达8倍的能效提升。

nRF54LM20B SoC将Axon NPU与2 MB NVM、512 KB RAM、128 MHz Arm Cortex-M33外加RISC-V协处理器、高速USB、多达66个GPIO以及Nordic第四代超低功耗2.4 GHz射频结合,支持蓝牙® LE、蓝牙信道探测、基于Thread的Matter协议等。

行业领先的超微型Neuton边缘AI模型
Neuton模型是超微型、由CPU运行的边缘AI模型,通常小于5 KB,比其他CPU运行模型体积小10倍、速度快10倍、效率高10倍。Nordic Edge AI Lab帮助开发者生成用于异常检测、活动和手势识别、生物特征监测等的定制Neuton模型——在不依赖云端的情况下,于微型电池和受限内存上提供保护隐私的实时智能。

边缘AI成为任何新产品设计的自然组成部分
借助Nordic Edge AI Lab和Neuton模型,智能从概念变为现实不再复杂。最近的一项部署案例说明了这一点:一家全球供应链解决方案公司轻松地使用在Nordic Edge AI Lab中创建的AI模型升级了其智能追踪设备,使其能够直接在nRF54L系列SoC上检测冲击、晃动和运输等真实处理事件。得益于Nordic的nRF Cloud生命周期服务,这些AI驱动的洞察已在整个设备群中部署,且未中断运营。

Nordic Semiconductor短距离事业部执行副总裁Oyvind Strom表示:“通过Nordic Edge AI Lab、Neuton模型和Axon NPU,Nordic使先进的设备端AI对每位嵌入式开发者都变得切实可行。开发者获得快速行动的简易性,以及从可穿戴设备到工业传感的颠覆性扩展性能——这一切都在Nordic值得信赖的超低功耗硬件解决方案中实现。”

随着智能向边缘转移,对OTA(空中下载)管理和深度可观测性的需求日益增长。同时,基于云的生命周期服务对于设备管理、嵌入式可观测性和定位服务仍然至关重要。制造商越来越需要持续了解设备性能——不仅为了实时改进产品,也是为了满足日益增长的监管和客户要求。利用已部署设备的数据可以在不中断用户体验的情况下增强功能并优化性能。这确保了连接产品在其整个生命周期内能够安全、高效地演进。



http://www.jsqmd.com/news/215876/

相关文章:

  • 百度搜索关键词优化:M2FP人体解析相关词条排名上升
  • M2FP在低光照条件下表现如何?实测结果显示鲁棒性强
  • 为什么多人解析常出错?M2FP内置拼图算法让Mask合并更精准
  • Kafka和RabbitMQ相比有什么优势?
  • 成功案例|如何进行岗位价值评估?——华恒智信助力某国有数智化中心薪酬改革实例
  • Z-Image-Turbo特殊教育应用:自闭症儿童沟通图像生成工具
  • 对比测试:M2FP在微pe官网风格页面中仍保持高解析稳定性
  • ZYNQ入门指南:ARM+FPGA开发全解析
  • Z-Image-Turbo浮世绘风格日本风情图创作
  • 使用M2FP开发智能姿势矫正应用
  • 没有 Mac 如何在 Windows 上创建 iOS 应用描述文件
  • M2FP支持Windows部署吗?官方镜像兼容主流操作系统
  • 如何用M2FP实现智能舞蹈编排系统?
  • 2026知网降AI工具深度测评
  • Z-Image-Turbo常见问题汇总及解决方案手册
  • 基于M2FP的智能健身教练系统开发实战
  • M2FP性能优化揭秘:ResNet-101骨干网络提升多人检测精度
  • AI伦理思考:人体解析技术应如何规范使用边界
  • 开源人体解析模型对比:M2FP vs主流方案,准确率与稳定性全面评测
  • Z-Image-Turbo抖音挑战赛宣传图生成案例
  • 基于Transformer的轻量化模型在移动端实时语义分割的应用研究
  • API接口怎么写?M2FP Flask服务返回JSON+Base64双格式
  • 2026:当人工智能从屏幕走向街头,我们正在见证一场认知的重塑
  • M2FP模型在多模态任务中的扩展可能性
  • MGeo在社区疫情防控住户信息整合中的实战
  • 虚拟服装设计:M2FP在时尚行业的创新应用
  • 面向非平稳数据流的持续预训练理论与高效算法研究
  • 深度测评!9款AI论文软件助你搞定毕业论文
  • Z-Image-Turbo梦幻发光特效生成技巧
  • Z-Image-Turbo梦幻发光特效生成技巧