隨著對智慧邊緣裝置的需求爆炸式增長，AI 正迅速向邊緣遷移，但許多開發者仍面臨難以將強大模型嵌入微型微控制器的困境。開發者面臨著陡峭的學習曲線，必須同時處理數據預處理、模型選擇、超參數調校以及硬體特定的優化。

5G 的到來預示著物聯網（IoT）時代的降臨。雖然末端使用者是以無線方式連接網路，但網路核心仍需穩定可靠的有線連接，因此光纖通訊是典型的互連方式。本文描述了如何使用 Maxim 的微控制器來設計光模組，這是光纖通訊中不可或缺的重要部分。

工業環境中的影像監控通常涉及在廠房內部署大量攝影機，這些攝影機透過 PoE 網路連接，僅需單一電纜即可同時提供數據與電力。

透過單一電纜以高可靠性傳輸影像、控制訊號和電源，提供了一個極具前景的解決方案。本文探討了相機在機器人領域的部署方式、其面臨的連接挑戰，以及 GMSL 如何助力打造具備擴展性、穩健性且效能驅動的機器人平台。

本文介紹的感測器利用邊緣 AI 演算法檢測馬達的異常行為，進而觸發機器診斷與維護，最終延長設備的使用壽命。

嵌入式工程師都清楚，在邊緣側設備上更新 AI 模型並非易事。通常情況下，工程師將神經網路直接燒錄到韌體中，寄望模型能長期穩定運行；而更新模型往往需要物理接觸設備，還得進行完整的重新編程。

在本文探討的所有產品中，將重點關注最近發布的用於 ADI Trinamic™ 馬達控制器的 ROS 驅動程式，該驅動程式是用於嵌入式運動控制的完整板級模組，融合 ADI Trinamic 運動控制專業知識，以及 ADI 的類比製程技術和電源設計技能。

在真實物理世界中訓練機器人，不僅進展緩慢、成本高昂，而且難以規模化。機器人研究人員在開發 AI 策略 (Policies) 時，十分仰賴高品質資料，尤其是針對複雜任務，例如抓取柔性物體或在雜亂環境中自主移動。

我們本應期待機器人已廣泛普及於生活各處。但實際上，教會機器人執行基礎任務的成本，往往高於硬體本身的價格。事實上，若將整合、操作人員培訓、維護、網路安全及責任保險等成本納入考量，機器人的總體擁有成本 (TCO) 通常會比其標價高出 50% 至 100%。

本文概述了目前用於實現真正上電 (True Power-On, TPO) 多圈感測功能的方法，並介紹了一種將重塑工業與車用位置感測市場的簡化新解決方案。無論是否具有磁性系統設計經驗，設計人員都可以使用這個簡化的系統來替代笨重且昂贵的傳統解決方案。