KPM32N280 方案推出背景

随着嵌入式系统的智能化升级，人工智能技术的应用已从传统的视觉与语音交互场景，逐步拓展至电机控制、压缩机驱动等关键领域，有效解决了传统控制方法难以应对的各类复杂难题。

例如，空调作为居民用电的核心负载，其能耗问题尤为突出。数据显示，夏季我国居民空调用电占比已达 40% ~ 50%，而在一些近赤道国家的高温地区，这一比例甚至高达 70%。针对这一挑战，必易微专业 MCU 研发团队设计了高性能 AI MCU 芯片 KPM32N280。该芯片通过将人工智能与变频技术深度融合，为空调系统节能提供了创新解决方案，可实现空调系统节能 15% ~ 20%。

相较于传统变频空调控制芯片，AI MCU 芯片 KPM32N280 具备更强的环境感知以及自我学习、自我判断能力。因此，该芯片方案能够实时监测空调运行状态（包括导风板角度、风机转速和压缩机频率等参数）与环境负荷变化（如预设温度、实际温湿度等），并依托内置的深度神经网络（DNN）模型，动态优化制冷策略，使空调系统始终运行在最佳能效曲线上，从而相比传统变频空调节约 15% ~ 20% 的能耗。

KPM32N280 方案亮点

亮点一

集成 NPU 的高性能 AI MCU 芯片 

  • CPU：主频 200MHz，集成  FPU，250DMIPS

  • NPU：神经网络引擎，超高功耗算力比 1.5TOPS/W，支持浮点、定点精度，支持 DNN/CNN 模型

  • 高精度变频控制：最高分辨率达 156ps 的高级定时器

  • 高速ADC：采样率达到 2.4Msps 的 SAR ADC

  • 高可靠性：8MHz 内部 RC 时钟 (-40℃ ~ 105℃ ± 1% 精度)，免除板上晶振，提高可靠性

  • 丰富外设：UART/CAN/I2C/SPI 等丰富接口

图 1  | AI MCU 芯片 KPM32N280

亮点二

机器学习及节能算法

  • 数据收集：收集空调在各种工况下的运行数据，打上标签，生成训练集

  • 模型选取：根据数据特征选择合适的网络模型（DNN/CNN/RNN）

  • 模型训练：根据带标签的训练集进行模型训练，生成网络模型参数

  • 推理执行：在芯片端导入训练好的网络模型，NPU 实时控制压缩机/风机/电子膨胀阀使其一直处于最优工作曲线

图 2  | KPM32N280 算法开发与部署流程

亮点三

基于人工智能策略的变频空调系统控制技术

KPM32N280 方案建立了变频空调系统热负荷模型，根据空调系统温度及设定温度的偏差值反馈，采用模糊控制及人工智能控制方法，实现对压缩机运行频率、室外机直流风机运行转速以及电子膨胀阀运行开度的最佳匹配，有效提升了变频空调运行性能。

图 3  | KPM32N280 智能控制技术架构

KPM32N280 空调应用案例

外机芯片 + AI 芯片方案
空调 AI 节能方案 1

  • 外机变频板改动极小，可靠性高

  • 外机芯片和 AI 芯片仅需 UART 通信，各自独立运行

  • AI 芯片采用 QFN 小型封装（QFN5×5-40）

图 4  | KPM32N280 空调外机方案框图

内机芯片 + AI 芯片方案
空调 AI 节能方案 2

  • 内机主控板改动极小，可靠性高

  • 内机芯片和 AI 芯片仅需 UART 通信，各自独立运行

  • AI 芯片采用 QFN 小型封装（QFN5×5-40）

  • AI 模型本地端运行，可 OTA 升级

图 5  | KPM32N280 空调内机方案框图

以上两种 AI 节能方案可根据不同的应用方式来适配客户实际需求。通过应用我们的 AI MCU 芯片 KPM32N280，空调系统不仅能够实现变频控制，还能通过 AI 技术进行智能调节，使空调系统在各种工况下均达到最理想的工作效率。与传统空调系统相比，节约 15% ~ 20% 的能耗。这不仅增强了用户的使用体验，也为节能减排做出了贡献。

AI MCU 芯片应用场景延伸

AI MCU 芯片 KPM32N280 的核心技术基于空调节能的人工智能芯片研发及应用算法研究，也可广泛应用于能源与电力、家居家电、工业控制及自动化等领域。

依托核心技术积累，必易微 MCU 系列产品已在多元场景实现广泛应用，为全球客户提供高效、可靠的智能控制解决方案。未来，必易微将继续推动智能化与节能化的深度融合，为更多行业赋能，助力绿色科技发展。

总结

基于AI MCU 芯片 KPM32N280 的变频空调节能方案，通过集成 NPU 实现智能调控，结合 DNN 模型实时优化压缩机、风机及阀体运行，显著提升能效，节能幅度可达 15% ~ 20%。该方案具备高算力、高集成与高可靠性特点，支持内外机灵活部署，并可扩展至能源与电力、家居家电、工业控制及自动化等领域，助力低碳智能化发展。如需了解更多产品资讯，请点击此处随时联系我们。