释放测量数据的潜力，打造智能ECU功能
在您的嵌入式系统中体验人工智能的革命性潜力。传统上，将先进的机器学习模型部署到微控制器和微处理器需要深厚的数据科学、人工智能算法、硬件及安全领域的专业技能。我们的平台简化了整个过程，使人工智能集成变得直观高效。
将机器学习模型投入生产的关键挑战
寻找最佳人工智能模型
开发用于ECU的人工智能技术极为复杂，需要掌握模型类型、编码框架、管道设计、超参数调优及数据处理等专业知识。通用工具常与汽车行业工作流程冲突，导致学习曲线陡峭且效率低下。
在嵌入式设备上的部署
将人工智能模型转化为可投入生产的ECU代码面临诸多挑战，需要满足ECU兼容性、严格的安全标准、实时性能要求，并集成到汽车工具链中。人工智能专业知识与嵌入式工程技能鲜有交集，由此形成重大技术鸿沟。
白皮书：如何将先进人工智能集成到汽车电子控制单元中
本ETAS白皮书向工程师介绍了一种创新方法，无需深入的人工智能专业知识，即可开发、优化并成功将强大的机器学习（ML）模型部署到生产ECU中。作为一份实践指南，本文档展示了一套工具链，通过用户友好的工作流程抽象化机器学习方法的复杂性，并将这些模型转换为适用于微控制器和微处理器的、高效且安全的嵌入式代码。
学习如何轻松生成高精度模型，并将其作为高度优化的C代码提供给嵌入式设备。
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