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電機控制方案重點在於高速即時的控制，AT32 MCU高性能運算與即時採樣效率賦予了電機高效工作能力，提升了電機向量控制精確度，而在三相交流電機磁場導向控制（field-oriented control，簡稱FOC）的演算法應用中，電機電流為不可或缺的物理量回授資訊。雅特力提供超值型AT32F421和AT32F4212系列MCU，120MHz CPU 主頻，16~64KB Flash和8~16KB SRAM，外設擴展了1個高速軌到軌電壓比較器，1個取樣速率高達2Msps的12位元高速ADC，轉換頻率可高達28MHz，最短採樣時間僅54ns，全部轉換時間僅0.5ms，非常適用於單電阻電流採樣的驅動器，並可在極短的採樣時間窗口正確採樣。

主流型AT32F413系列採用32位元ARM® Cortex®-M4F 內核，主頻高達200MHz具有高效處理能力，提供64~256KB Flash和16~64KB SRAM供選擇，具有豐富靈活的外設，包含1個USB、2組CAN、1個SDIO、5個UART等多種接口供選擇，且提供雙ADC可同時採樣，當執行高頻取樣速率的快速電流/速度/位置等控制回路計算時，使其輕鬆勝任、遊刃有餘，同時保留MCU執行餘裕，提供其它程式運作，如通訊功能等，滿足高速資料獲取、混合訊號處理、工業控制與電機應用要求。配置免費的電機監控上位機軟體，友好的UI介面，可即時監看電機運轉參數、狀態與動態顯示回應波形，便於進行線上調試相關控制參數。為滿足精簡電路、縮小面積與降低系統成本需求，單電阻電流採樣技術的應用日益普及，僅需一個電流感測電阻和一個放大電路，無需額外校正，同時實現過流保護雅特力專注於32位微控制器研發與創新，全系列採用ARM® Cortex®-M4高效能或M0+低功耗內核，追求卓越的產品品質和一流服務，具有高效能、高穩定性與高可靠度的優勢，成功締造M4業界最高主頻288MHz運算效能，且AT32 MCU全系列產品支援工業級工作溫度範圍(-40°~105°)，已成功累積多元的終端產品案例，如高速吹風機、掃/拖地機、變頻器、工業縫紉機、伺服電機、電競週邊產品、斷路器、ADAS、T-BOX、數位電源、電動工具等終端設備應用，廣泛地覆蓋電機、工控、消費、商務、物聯網及5G等領域。

AT32F4212在AT32F421原有基礎上增加2路運算放大器OPA，簡化電路設計及降低物料成本。為了降低單電阻電流採樣複雜度，對內建的PWM位移做了調整，縮短電流回授訊號穩定時間與ADC採樣轉換時間。這些功能強大的硬體開發套件和易使用的電機控制演算法軟體，從方波驅動到弦波驅動、霍爾感測器的回授到無感測器的回授，全方位支持工程人員實現高效電機向量控制方案。為滿足精簡電路、縮小面積與降低系統成本需求，單電阻電流採樣技術的應用日益普及，僅需一個電流感測電阻和一個放大電路，無需額外校正，同時實現過流保護。

主流型AT32F413系列採用32位元ARM® Cortex®-M4F 內核，主頻高達200MHz具有高效處理能力，提供64~256KB Flash和16~64KB SRAM供選擇，具有豐富靈活的外設，包含1個USB、2組CAN、1個SDIO、5個UART等多種接口供選擇，且提供雙ADC可同時採樣，當執行高頻取樣速率的快速電流/速度/位置等控制回路計算時，使其輕鬆勝任、遊刃有餘，同時保留MCU執行餘裕，提供其它程式運作，如通訊功能等，滿足高速資料獲取、混合訊號處理、工業控制與電機應用要求。AT32 MCU內建的高速高性能ADC搭配對應的電流採樣電路，可進行單電阻電流採樣，提高採樣精確率，帶來事半功倍的效果，應用於電動兩輪車、滑板車、吹風機、吸塵器、吊扇、空調風機/壓縮機等電機電流為數十安培以下的設備，充分滿足各種應用領域對於電機精准控制需求。

此外，雅特力提供電機控制演算法函式程式庫，包含編碼器、霍爾有感與無感FOC控制相關函數，可應用三電阻、雙電阻、單電阻等電流回授方式，以及包含霍爾有感與無感6-step BLDC控制相關函數。為使單電阻電流感測所需的時間縮短，近似於多電流感測器的性能，需搭配高性能的硬體電路與模擬/數位轉換器。

電機控制方案重點在於高速即時的控制，AT32 MCU高性能運算與即時採樣效率賦予了電機高效工作能力，提升了電機向量控制精確度，而在三相交流電機磁場導向控制（field-oriented control，簡稱FOC）的演算法應用中，電機電流為不可或缺的物理量回授資訊。配置免費的電機監控上位機軟體，友好的UI介面，可即時監看電機運轉參數、狀態與動態顯示回應波形，便於進行線上調試相關控制參數。雅特力提供超值型AT32F421和AT32F4212系列MCU，120MHz CPU 主頻，16~64KB Flash和8~16KB SRAM，外設擴展了1個高速軌到軌電壓比較器，1個取樣速率高達2Msps的12位元高速ADC，轉換頻率可高達28MHz，最短採樣時間僅54ns，全部轉換時間僅0.5ms，非常適用於單電阻電流採樣的驅動器，並可在極短的採樣時間窗口正確採樣。新竹2023年9月19日 /美通社/ -- 近年全球提倡發展工業自動化之際，節能減碳意識不斷加強，直流無刷電機強調更高的能源轉換效率，得到了廣泛的應用而我在想，或許這件事會是個值得更廣泛效法的範例。但如果某項對抗式攻擊是針對自駕車，要讓車子誤判停車標誌（甚至是人行道上的孩子），那可就一點都不有趣了。

這些都屬於制度問題，不是個人問題，沒有了那些手捻著小鬍子的明顯壞人形象做為目標，只會讓人對這個挑戰感到更茫然。文：李飛飛（Fei-Fei Li） 自從ImageNet的時代以來，「規模」的重要性已經不言可喻，但近年來更繼續上升到幾乎堪比宗教。

沒有人能夠否認，神經網路技術是在這個豐饒的時代才得以發展蓬勃。我們與AI的關係本質正在變化，在科學家看來，這是美妙的前景。

雖然我們能用某種理論、超然的角度來討論神經網路（例如它們能做什麼、需要哪些資料數據、訓練後大致上又會有怎樣的性能特徵），但神經網路內部究竟在每次調用（invocation）時發生了什麼事，卻完全不透明。而與此同時，需要用這種技術去解釋的模型卻在世界各地愈來愈多。

彷彿人類不是根據第一原理來打造AI，而是我們先發現有AI，接著再試著去理解。如果手腳動得好，雖然原始圖像看起來沒什麼改變，分類的結果卻會從正確的「長頸鹿」降級成「書架」或「懷錶」等等錯得離譜的分類。其中，熱情會是很好的第一步，但面對如此複雜卻又乏味的挑戰，若想取得真正的進展，還需要抱著一份崇敬，而矽谷在這點上似乎並不合格。這些議題單獨來看已經很駭人，更別提它們還共同指向一種未來：監管減少、不平等加劇，甚至所託非人——好比近在咫尺的數位威權主義。

現在就有一種振奮人心的全新研究取向，稱為「可解釋AI」（explainable AI），或簡稱為「可解釋性」（explainability），希望將神經網路那種簡直像在變魔法的思考運作，簡化為人類能夠可以仔細審查與理解的形式。也因為如此，它讓人類幾乎無法認識。

但這種研究才剛開始發展，還無法保證能否達到支持者所期望的高度。在健康照護這種高度謹慎的領域，創新的腳步只能緩緩前行，這件事雖然有時教人喪氣，但同時也令人寬慰。

我回想起自己與米爾斯坦的研究，想到當時光是要在少數幾家醫院裝設那些手工製作的小型原型感測器，就已經如此困難。真正的下一代AI，必須從研發的一開始就採用完全不同的態度。

之後的難關是要將安全性與透明度加入到這套方程式裡，而且就算再次成功，也不能說已經足夠。走在這家全球龍頭企業的大廳，我腦海裡竟是這種念頭，實在也有點尷尬，特別是當我想到我的同事們，他們在做研究的時候，肯定都是滿懷誠心、一片好意。看到先進的技術被耍成這個樣子，連隻野生動物也分類得亂七八糟，或許是能引得人咯咯發笑。關於這些議題，學界其實很早就意識到AI可能帶來負面影響（像是缺乏透明度、容易受到偏見與對抗式攻擊的影響），但由於學界研究規模有限，風險也一直只存在於理論上。

當然，加強工程技術或許會有幫助。這樣的事實帶來一個格外令人不安的結果，是一種稱為「對抗式攻擊」（adversarial attack）的新興威脅，輸入的一切資料都只有一個目的：混淆機器學習演算法，以達成一些違反直覺、甚至是顛覆性的目的。

儘管這些決策單位個別來看毫無意義，但組成最大規模之後卻威力無窮。但是坐在Google Cloud這個新的位子上，鳥瞰著這個在各個層面上都愈來愈依賴技術的世界，我不禁仰靠沉思：這一切奇蹟會不會是人類無力負擔的奢侈？這個新一代AI能夠做到的一切，無論是好是壞、是否出於預期，都因為其設計本身缺乏透明度而變得複雜難懂。

這些改動雖然人眼無法察覺，卻會在神經網路內引發一連串失誤。但現在，隨著這些市值逼近上兆美元的企業坐上駕駛座來主導一切，研究也急遽加速。