隨著大語言模型ChatGPT的爆火，AI概念迅速升溫，各行各業(yè)紛紛加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型。在此背景下，AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）作為一種新的物聯(lián)網(wǎng)應用形態(tài)，將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)深度融合，賦予網(wǎng)絡(luò)設(shè)備智能化和人性化的特質(zhì)，成為推動物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

華普微，一家擁有二十年正向開發(fā)經(jīng)驗的老牌物聯(lián)網(wǎng)芯片制造商，基于對AIoT領(lǐng)域的樂觀預期，進行了長期的戰(zhàn)略性投入，并取得了顯著成果。現(xiàn)在，公司正計劃推出一款具有“AI”學習能力的藍牙模組——HM-BT2401DA，旨在進一步提升物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的智能水平。

HM-BT2401DA是一款基于高性能、超低功耗藍牙6.0芯片的藍牙模組，其核心是32位78MHz ARM Cortex?-M33內(nèi)核，配備258KB SRAM和1536KB FLASH，以及先進的射頻收發(fā)器和雙PCB天線。該模組不僅支持無線數(shù)據(jù)透傳功能，還內(nèi)置了AI/ML硬件加速器，能夠快速實現(xiàn)主從藍牙設(shè)備之間的連接通信，并支持藍牙6.0 channel sounding功能，提供厘米級別的高精度定位。

HM-BT2401DA的“AI”學習能力來源于在其MCU上運行的機器學習模型，這使得搭載該模組的傳感器、門鎖、LED燈具等端側(cè)設(shè)備能夠在本地進行離線AI運算判斷。例如，在語音識別場景中，當聲學傳感器監(jiān)測到異常聲音時，模組中的MCU可以通過機器學習模型迅速分辨出是否為玻璃破碎事故，從而實現(xiàn)精確預警；在工業(yè)自動化領(lǐng)域，嵌入關(guān)鍵設(shè)備的傳感器可以在檢測到異常狀態(tài)數(shù)據(jù)時，即時觸發(fā)斷電指令或維護警報，避免停機事故，提高工廠效率。

盡管端側(cè)設(shè)備的MCU資源有限，但HM-BT2401DA通過配置AI/ML硬件加速器，結(jié)合較大容量的SRAM與FLASH，再加上TensorFlow Lite Micro優(yōu)化后的機器學習模型，確保了模型能夠在有限資源中高效運行，實現(xiàn)了真正的邊緣計算能力。

此外，HM-BT2401DA支持藍牙6.0新增的channel sounding功能，利用相位測距（PBR）和往返時間（RTT）兩種測距技術(shù)，提供了更加安全、準確的距離測量，適用于室內(nèi)定位、距離檢測及靠近感應等多種應用場景。

展望未來，隨著邊緣計算技術(shù)的發(fā)展，像HM-BT2401DA這樣的智能藍牙模組有望在提升物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)效率、安全性及決策速度方面發(fā)揮重要作用，構(gòu)建更加智能化、高效的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)體系。華普微將繼續(xù)以技術(shù)創(chuàng)新為核心驅(qū)動力，為客戶創(chuàng)造更多價值，推動全球物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的新機遇與發(fā)展。

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