得捷电子 – 第22页

THM 15-2413WI这款可调电源的电压要怎么调？

关键词: 转换器

问：如何正确调整 THM 15-2413WI DC/DC 转换器

有些数据手册可能会通过外部链接提供元件特定配置的设置方法。THM15-2413WI-ND 是 Traco Power 生产的一款可调电源。因此，问题是：如何实际调整该元件的电压？

应用笔记

部分制造商会提供关于元件使用的详细说明，称为应用笔记。如果制造商为了节省当前数据手册的篇幅，可能会提供外部链接来展示这些说明。该数据手册的第二页提到：

A screen shot of a computer

AI-generated content may be incorrect.

参见应用笔记

点击该链接会跳转到 Traco 的产品页面。点击 “附加文档” 下方标注为 “应用笔记” 的条目，会弹出三份文档。你需要点击其中包含 Voltage Adjustment. 字样的那份。尽管应用笔记指出该系列的调节范围为 – 10% 至 10%，但 15V 和 24V 模块有一个特殊说明：这两种模块的调节范围可达到 – 10% 至 20%，具体参见数据手册第二页的 “输出电压调整” 说明。无论调节范围如何，所使用的计算公式是相同的。

为方便操作，以下是升压和降压所需的设置：

升压调整电阻的连接
降压调整电阻的连接

本型号的末尾为 13WI，因此适用表格中的第三行常数。

以下是电压从 1% 逐步提升至 20%（以 5% 为增量）的电阻值示例表：

电压提升百分比	调整后的输出电压	微调电阻的阻值
1%	15.15	161,557
5%	15.75	28,223
10%	16.5	11,557
15%	17.25	6,001
20%	18	3,223

若需要降压，以下是以 5% 为增量的示例表：

电压降低百分比	调整后的输出电压	微调电阻的阻值
-1%	14.85	818,223
-5%	14.25	151,557
-10%	13.5	68,223

请注意，我们可能没有这些精确的电阻值，因此你需要根据实际情况向上或向下取整。Traco 还建议使用额定功率至少为 1/16W 的电阻。此外，请务必注意输出功率不得超过额定功率。

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用这套开发板工具轻松搞定AI环境感测系统开发！

关键词：开发板，传感器，AI环境感测

你知道吗？我们每天呼吸的空气里藏着多少挥发性有机物？办公室的光照强度是否悄悄影响着工作效率？花盆里的土壤，其实一直在用 “湿度密码” 告诉植物渴不渴 —— 只是这些信号，人类的感官根本接不住。

但现在，一套由 AI 和传感器组成的 “超感官系统”，正在帮我们撬开这些隐藏的环境真相。今天，「AI共行，智超现在」系列第4集，这次会带着大家把看不见的环境变化，变成能看懂、能预警、能互动的 “生活指南”。

主讲嘉宾：

夏青（Rockets Xia），DFRobot高级工程师，蘑菇云创客空间共同创始人

这些 “环境侦探”，比人类感官灵敏 100 倍

要破解环境密码，首先得有一批能 “看见”“闻见”“触摸” 隐形信号的 “侦探”—— 一个完善的传感器家族。

Gravity 电容式模拟防水土壤湿度传感器：它像植物的私人医生，插进土壤就能精准读取湿度数据。给盆栽浇水时，它能实时捕捉水分渗透的每一个细节，让你再也不会因为 “凭感觉浇水” 把花浇死，实现 “每一滴水都用在刀刃上” 的精准灌溉。
Gravity 五合一环境传感器：一个传感器顶五个用，温度、湿度、气压、光照、紫外线全拿下。办公室空调开多少度最舒适？阳台的紫外线会不会晒伤多肉？它一站搞定，堪称 “环境数据的全能收集官”。
Gravity I2C SGP40 空气质量传感器：空气里的甲醛、苯等挥发性有机物（VOC），肉眼根本看不见，但这款传感器能像 “电子鼻” 一样灵敏捕捉。喷花露水时，它能瞬间识别 VOC 浓度飙升，及时触发预警 —— 连你自己都没察觉的空气变化，它早就记在小本本上了。

如果是新手入门，Arduino 入门套件更是贴心之选。里面不仅有基础传感器和执行器，还附带友好的学习平台，就算零编程基础，也能轻松学会读取数据，为搭建复杂系统打基础。

两个 “大脑” 联手，让数据变成长辈都能懂的提醒

光有传感器还不够，数据得有 “大脑” 来处理 ——DFRobot 的两款主控板，就是这套系统的 “智慧核心”。

FireBeetle2 ESP32-S3-U 是当之无愧的 “数据处理中心”。作为强大的 AIoT 微控制器，它能同时接收多个传感器的信号，把零散的湿度、温度、VOC 数据 “揉” 成有价值的信息。更厉害的是，它自带 ESP32-S3 处理器，支持本地 AI 推理（边缘计算），不用把数据上传到云端，既能减少延迟，又能保护隐私。比如识别植物病虫害、分析水质变化，它当场就能给出判断，效率比 “云端请示” 快 10 倍。

而行空板 M10 Python 教学主控板，则是 “交互小能手”。它的可视化界面能把枯燥的数据变成动态图表：土壤湿度变化是一条起伏的曲线，空气质量指数用颜色预警，长辈也能一眼看懂。一旦数据超标，它还会联动Fermion DFPlayer PRO MP3 播放器模块，用语音喊你 “空气质量下降，快开窗通风”—— 比手机弹窗提醒直接 100 倍。

更关键的是，行空板对 Python 编程极度友好。不用死磕复杂代码，简单几行指令就能实现数据展示和预警，让普通人也能轻松上手 AIoT 开发。

从阳台到城市，这套系统能解锁多少场景？

当传感器和主控板组队，“超感官系统” 的战斗力会在各种场景里爆发：

家庭种植：给多肉插个土壤湿度传感器，行空板上的曲线会告诉你 “植物现在喝饱了” 还是 “快渴死了”，再也不用纠结 “今天该不该浇水”。
室内健康：办公桌上放个五合一传感器，光照不足时提醒你拉开窗帘，VOC 超标时自动喊你开净化器，比同事的 “多喝热水” 更实在。
户外监测：把系统搬到阳台或小区花园，它能轮番展示温度、气压、紫外线数据，周末野餐前，看看它的报告就知道该不该带防晒衣。

而这只是开始。随着技术升级，这套系统还能融入智慧城市（监测 PM2.5 并引导交通分流）、精准农业（根据土壤数据指挥灌溉施肥）、环境保护（识别森林火情或非法狩猎）—— 原来人类感知的边界，真的能被科技无限拓宽。

人人都能当 “环境解码师”

其实，搭建这样的超感官系统一点都不难。DFRobot 早就为你准备好了全套工具：从传感器到主控板，模块化设计让组装像拼积木一样简单；开源平台和教程，让零经验者也能一步步学会编程和调试。

就像系列视频前几集说的，AI 创新的门槛早已被 DFRobot 的开源硬件拉低 —— 不管你是学生、上班族，还是科技爱好者，都能动手打造属于自己的环境监测系统。

下次当你看到行空板上跳动的数据曲线，听到传感器触发的语音提醒，或许会突然明白：那些曾经看不见的环境密码，正在被我们亲手破译。而这，正是科技最动人的地方 —— 让每个人都能更深刻地理解世界，更主动地守护生活。

以上就是本系列视频全部4集，戳主页就能回看全部内容，跟着动手试试吧～

XR21V1410 评估板上的跳线配置和官网资料不同？原因是这个！

关键词: 开发板

问：硬件公告：XR21V1410 评估板上的 RTS# 引脚连接问题

如果你发现 XR21V1410IL-0C-EB 评估板（EVK）上的跳线配置与 MaxLinear 官方网站上的资料存在差异相关的问题，请注意以下内容：

问题具体涉及第 4 引脚（RTS#）及其与上拉电阻和排针的连接。与产品文档中的描述不同，实际电路板上的第 4 引脚并未连接到上拉电阻或排针，而是直接连接到 3.3V（3V3）。

关于此问题，请查看以下详细信息：

在 1.x 版本中，该电路板存在一个错误：RTS# 引脚与 CTS# 引脚相连。因此，制造商对电路板进行了硬件修复。

评估板和原理图已更正，但 Gerber 文件尚未更正。

请参考以下链接中显示的原理图和评估板用户手册：

XR21V1410IL-0C-EB 评估板原理图和设计文件

技术建议：
对于评估板测试，请保持原始板设置；对于您的电路板设计，则取决于您的应用。

如果您使用 CDC-ACM 驱动程序，应将 CTS 引脚下拉，以避免由于默认启用的硬件控制流程而导致的传输失败（参考数据手册的表 1）

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设计碳化硅电源这几个关键事项要注意！

关键词: 电源管理

问：碳化硅电源设计注意事项

碳化硅（SiC） 已成为高压、高效电源应用的首选半导体材料。从电动汽车到工业电源以及太阳能逆变器，与传统硅材料相比，碳化硅具有更快的开关速度、更优异的热性能和更低的损耗。然而，在设计过程中需要考虑几个关键因素，以确保性能稳定和安全可靠。

以下是一些关键的设计注意事项，可确保基于碳化硅的传感器电源系统稳定、高效且可靠：

1. 使用合适的栅极驱动电压
由于碳化硅 MOSFET 的开关速度快，传统的硅 MOSFET 栅极驱动技术可能并不适用。应使用 ±15V（通常为 15V/-5V）的栅极驱动电压，以避免过高或过低的栅极电压影响开关性能或损坏元件。

2. 优化热管理
尽管碳化硅具有低导通电阻（RDS (on)）和较低的开关损耗，但仍需要良好的热管理。选择低热阻封装（如 TO-247 或 DFN），并使用高导热材料（如氮化铝（AlN）绝缘层），以在高功率下保持性能稳定。

3. 减少高速开关产生的电磁干扰（EMI）
碳化硅的高速开关可能因寄生电感而导致振铃和电磁干扰（EMI）。因此，需要对此进行控制：

优化 PCB 布局
缩短走线
使用低寄生电感封装（如开尔文源极）

这有助于实现平稳的开关过程并减少电磁干扰。

4. 添加快速过流和钳位保护
碳化硅 MOSFET 的短路耐受能力较弱，通常小于 5µs。设计中应加入快速过流保护（OCP）和二极管钳位保护，以保护元件免受瞬态故障和过载情况的影响。

5. 考虑反向导通特性
碳化硅 MOSFET 内部的体二极管可以反向导通，但其反向恢复特性较差，可能会导致额外损耗。对于存在频繁反向导通的应用，应添加外部碳化硅肖特基势垒二极管（SBD），以减少损耗并提高效率。

结论

碳化硅在高压设计中表现出卓越的性能，但它并非硅的直接替代品。设计时需要额外关注栅极驱动、布局、热管理和保护电路。通过遵循最佳实践，您可以充分发挥碳化硅的性能，设计出紧凑、高效且坚固的电源系统。

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在做多模态感知AI？这组开发板和模块像乐高一样方便好用！

关键词：开发板，多模态感知，AI

早上被阳光唤醒时，你随口一句 “打开窗帘”，窗帘便缓缓展开；厨房煲汤时，计时器用你的声音提醒 “还有 5 分钟关火”；门口来人时，门铃不仅能认出熟悉的面孔，还会替你问清来意…… 这些曾出现在科幻片里的场景，正在被 “多模态感知 AI” 悄悄搬进现实。

今天，「AI共行，智超现在」系列第三集，DFRobot的夏青（Rockets Xia）老师会带着大家一同了解：AI 是如何突破单一功能限制，像人类一样 “能听、会说、能看”的。同时，DFRobot 的开源硬件又是如何让普通人也能玩转这些黑科技。

主讲嘉宾：

夏青（Rockets Xia），DFRobot高级工程师，蘑菇云创客空间共同创始人

夏青经常活跃于国内外创客社区。从2008起开始致力推广创客文化，促进创客运动在中国的发展，2010年与中国创客教父李大维等打造国内首个创客空间——新车间。2013年在DFRobot和浦软集团的支持下建设蘑菇云创客空间。作为蘑菇云创客空间共同创始人，经常鼓励和推动社区创客项目的推进。作为DFRobot高级工程师，积极致力于推动人工智能、物联网等先进技术在创客及创客教育领域的落地和推广。

什么是 “多模态感知”？ AI 也有 “五感”

人类靠眼睛看、耳朵听、双手摸来理解世界，AI 的 “多模态感知” 其实是同一个道理 —— 它能融合语音、图像、触觉等多种信息，让机器不再是只会执行单一指令的工具。

比如你对着智能音箱说 “播放周杰伦的歌”，它既要听懂你的语音（语音识别），又要理解 “周杰伦” 是谁（语义分析），甚至可能结合你之前的听歌习惯推荐歌曲 —— 这就是多模态协作的简单案例。而更复杂的场景里，AI 还能同时处理声音、画面、环境数据：比如自动驾驶汽车，既要 “看” 红绿灯（图像识别），又要 “听” 喇叭声（语音识别），还要 “感知” 路面摩擦力（触觉传感器），才能安全行驶。

DFRobot 的核心思路，就是把这些复杂的 “感知能力” 拆解成模块化工具，让普通人不用深究算法，也能快速搭建属于自己的智能设备。

从 “听懂” 到 “会说”：语音交互的黑科技

能 “听懂” 的 AI：离线也安全

语音识别的本质，是把声波信号变成文字 —— 就像手机输入法的语音转文字功能。但传统语音识别依赖联网，不仅响应慢，还可能泄露隐私。

DFRobot 的「Gravity: 离线语音识别模块」解决了这个痛点：它不用连网，就能实时识别指令，响应速度比联网模式快 3 倍以上。更重要的是，你的语音数据不会上传云端，在智能家居、儿童玩具等场景里，隐私安全更有保障。

比如视频中提到的 “自动窗帘” 案例：只需对着模块说 “打开 50%”，它就会通过串口把指令传给主控板，驱动电机精准调节窗帘开合。哪怕用方言或快语速，它也能准确识别 —— 这种灵活性让老房子改造智能设备变得超简单。

会 “说话” 的 AI：声音比真人还自然

能听还得会说，语音合成技术就是让 AI “开口” 的关键。它把文字拆成最小发音单位（音素），再按人类说话的韵律组合成语音流 —— 就像给机器 “拼拼音”。

「Gravity: 中英文语音合成模块 V2.0」是这方面的高手：它不仅支持中英双语无缝切换，还能模仿人类说话的语气起伏，让 AI 的声音告别机械感。更有趣的是，你可以导入自己的录音或搞笑音效 —— 比如用老板的声音做计时器提醒，让智能音箱都多了点趣味。

视频里的 “火箭发射时钟” 就是个好例子：倒计时时它会用清晰的语音报数 “10、9、8……”，时间到了还会喊 “任务完成”，搭配 LED 闪烁和蜂鸣器，瞬间有了 “发射中心” 的仪式感。在实验室、生产线等场景，这种语音提示还能减少操作失误，提高安全性。

让 AI “看懂” 世界：二哈也能玩转的视觉魔法

图像识别听起来高深，但 DFRobot 的「Gravity: 二哈识图 AI 视觉传感器」把它变成了 “傻瓜操作”。它的核心亮点是 “一键学习”：对着水杯按一下学习键，它就记住了 “这是水杯”；对着你的脸学习一次，下次就能认出你 —— 不用写代码，也不用准备海量训练数据。

它内置了物体识别、人脸识别、颜色识别等 8 种算法，能轻松完成各种任务：比如帮你自动读取水表读数（智能抄表），给不同颜色的零件分类（智能分拣），甚至当你靠近时自动解锁抽屉（人脸识别）。

在演示案例中，二哈识图能把识别结果实时传给 Arduino 或行空板，再结合其他模块触发动作：比如看到 “快递盒” 就亮起绿灯，看到 “陌生人” 就启动警报 —— 这种 “看 + 做” 的联动，让 AI 视觉从 “识别” 升级成了 “行动”。

给 AI 一个 “大脑”：主控板如何串联所有黑科技

多模态感知的关键，是让 “听、说、看” 的模块协同工作，这就需要一个强大的 “大脑”——DFRobot 的「行空板 M10 Python 教学主控板」就是这样的存在。

它支持 Python 编程，自带触摸屏和丰富传感器，能同时连接语音模块、视觉传感器、电机等设备。比如视频中的 “智能门锁” 案例：访客按门铃时，行空板会启动离线语音模块识别 “我是快递员”，再结合云端 AI 分析意图，最后通过语音合成模块回复 “请放门口”，全程自动决策，无需人工干预。

如果是入门玩家，「Arduino UNO R3」主控器更合适：它简单易学，社区资源丰富，能作为底层控制器和高级 AI 模块配合，是学习电子制作的绝佳起点。

普通人也能当 “AI 魔法师”

多模态感知 AI 的魅力，在于它不止是实验室里的技术，更是每个人都能动手创造的工具：老人可以用语音控制台灯亮度，学生能做个会喊 “加油” 的备考计时器，创客能搭个自动分类垃圾的智能垃圾桶……

DFRobot 的模块就像 “AI 乐高”：语音识别模块负责 “听”，合成模块负责 “说”，二哈识图负责 “看”，行空板负责 “思考”—— 你不需要懂复杂算法，只需按需求组合，就能让创意落地。

这一集我们聊了 AI 的 “听、说、看”，下一集将探索更酷的方向：AI 如何帮人类突破时空限制，比如监测千里之外的家庭空气质量，预警看不见的有害气体。

关注我们的系列视频，一起用开源硬件解锁 AI 的更多可能 —— 毕竟，未来的智能世界，本就该由每个人亲手创造。

黑屏、红色 led 闪烁？你的Adafruit 4343 开发板可能是这个问题！

关键词: 开发板

问：Adafruit 4343 开发板红色 led 闪烁, 且屏幕不工作, 该怎么办

Adafruit 的 4343 开发板出现红色 led 闪烁且屏幕不工作的情况，该怎么办？这是这类开发板上一个罕见但有答案的问题。以下是 Adafruit 常见问题解答中的解决方案。

A close up of a device

AI-generated content may be incorrect. — Adafruit 的 4343 开发板

开发板无响应；红色 led 闪烁

存在一种概率极低但并非为零的可能性，即出现小故障导致开发板的闪存文件系统被擦除。此时屏幕无显示，只有红色 led 在闪烁。我们尚未找到该漏洞的根源。幸运的是，这种情况相当罕见，通常发生在加载新设计的时候。

如果你的开发板出现这种情况，你需要彻底擦除并重新恢复闪存文件系统。开发板上的所有文件都将丢失…… 强烈建议你对任何自定义文件进行备份。

恢复步骤如下：

访问 CircuitPython 下载页面，搜索你的开发板 —— 要么是 MONSTER M4SK，要么是 HalloWing M4（注意不是 M0）。
在该页面下载两个文件：一个是 CircuitPython “UF2” 安装程序（当前稳定版本），另一个是引导程序更新器 UF2（在同一页面的更下方）。
用 USB 线将开发板连接到电脑，将开关拨至 “on” 位置，然后双击开发板的复位按钮。几秒钟后，你应该会看到一个名为 MASKM4BOOT 或 HALLOM4BOOT 的小型闪存驱动器。
将引导程序 UF2 文件拖到这个引导驱动器中。该驱动器会消失约 10 秒（期间软件在运行），完成后会重新出现。
将 CircuitPython UF2 文件拖到引导驱动器中。该驱动器会消失，几秒钟后会被一个名为 CIRCUITPY 的驱动器取代。此时开发板的显示屏上应该会显示一些文字。
将eye graphics 文件重新加载到 CIRCUITPY 驱动器中，既可以使用现成的 ready-made designs，也可以使用你自定义文件的备份。
按照此页面的说明下载并安装 M4 EYES 固件。这也是一个双击复位按钮后拖放 UF2 文件的过程，和我们上面做的步骤类似。

现在开发板上的所有内容都应恢复为出厂状态了。

有关 4343 的其他常见问题解答，请参见 Adafruit 网站上的 FAQ。
故障排除 | Adafruit MONSTER M4SK | Adafruit 学习系统

更多不同开发板设计方案的信息, 请查看

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选MOS管为什么N沟道比P沟道更受宠？

关键词: mos管

问：N 沟道还是 P 沟道 MOSFET？

MOSFET 是一项每年都在不断发展的技术奇迹。它们在电源应用中尤其有用，包括充电器和计算机电源。例如，这款 Vishay 小巧但功能强大的 SI7938DP-T1-GE3 双 MOSFET。它比您常用的 SO-8 封装的 555 定时器稍大一些，但设计极限值却达到了 60A 和 40VDC。

图 1：Vishay SI7938DP-T1-GE3 双 MOSFET 数据手册中的开篇图片。

一般来说，N 沟道 MOSFET 比 P 沟道更受青睐。在某些情况下，P 沟道 MOSFET 无疑是更好的选择。

为什么 N 沟道更受欢迎？

无需查看规格说明，我们就知道它们在系统级成本和性能方面通常表现更好。回想一下， MOSFET 的性能衡量标准包括：

导通电阻
漏源电压（最大值）
漏极电流
开关速度，包括导通时间和关断时间
散热能力

驱动电路的成本和复杂性等次要因素也是需要考虑的。

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DigiKey mos管

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新手做边缘智能项目用这块开发板快速上手！

关键词：开发板，分布式智能，AI

本文深入探讨了“集中式智能”到“分布式智能”的转变，介绍了TinyML和本地离线AI的应用。文章重点介绍了DFRobot的行空板，以及Gravity离线语音识别模块、二哈识图视觉模块等硬件产品，展示了如何通过这些硬件实现离线语音控制、陌生人识别报警、手势控制等本地AI应用。此外，文章强调了TinyML的易用性。

你敢信吗？一架能精准识别目标的无人机，飞到深山峡谷就突然 “变傻”—— 因为没了网络，云端的 “超级大脑” 发不出指令，它连个小树枝都躲不开。但另一架同款无人机，哪怕掉进信号盲区，也能灵活绕开障碍，稳稳落地。

差别就在于：后者把 “大脑” 装在了自己身上。

「AI共行，智超现在」系列第二集，DFRobot夏青（Rockets Xia）老师会带着大家一同了解：“集中式智能”和“分布式智能”的区别，及一系列有意思的项目。

主讲嘉宾：

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这两年我们总说 AI，但多数时候想到的都是云端数据中心 —— 像搜索引擎、大语言模型这些 “集中式智能”，全靠远方的服务器集群发力。可一旦离开网络，这些智能就成了 “纸上谈兵”。而今天要聊的 “分布式智能”（也叫边缘智能），正在把 AI 从云端 “拽” 到我们身边。

当智能从 “云端” 走到 “身边”

集中式智能和分布式智能，简直像两个性格迥异的 “助手”：

集中式智能像个 “远程专家”，啥都懂但依赖网络，反应慢半拍（比如需要联网的语音助手）；
分布式智能像个 “贴身保镖”，不联网也能干活，反应快到毫秒级（比如离线就能识别手势的智能手表）。

为啥分布式智能这么 “能干”？关键在于它把 AI 模型 “缩水” 了 —— 这就是 TinyML 技术的功劳。它能把原本需要服务器才能跑的 AI 模型，压缩到能在单片机上运行，功耗低到用纽扣电池就能撑几个月。

给边缘设备装上 “聪明的大脑”

要让设备本地变智能，得有两个硬家伙：“大脑”（主控芯片）和 “五官”（传感器）。

先说 “大脑”。边缘设备的芯片不能像服务器芯片那样 “耗电如喝水”，得在算力、功耗、体积间找到平衡。比如 DFRobot 的行空板 K10 学习主板，就藏着个 “小而强” 的核心 —— 乐鑫 ESP32-S3 芯片。这颗芯片是个 “全能选手”，既能处理数据又能跑 AI 模型，关键是功耗极低。更妙的是，行空板 K10 直接把屏幕、传感器、扩展接口全集成了，拿到手就能练 TinyML，新手也能快速上手。

它的 “姊妹款” 行空板 M10 则更侧重 Python 编程，虽然配置各有侧重，但都在践行一个理念：让 AI 从 “实验室” 走到 “手心里”。

再看 “五官”。没有传感器，AI 再聪明也 “看不见、听不着”。DFRobot 的传感器家族里，藏着不少 “高手”：

Gravity 离线语音识别模块：不用联网，喊一句 “开灯” 就能触发开关。它会提前 “记住” 你的指令特征，听到匹配的声音就立刻响应，特别适合智能家居和工业控制；
SEN0305二哈识图视觉模块：这可不是普通摄像头。按一下按钮让它 “看几眼” 你的脸，它就能记住你，再见到时立刻认出 —— 全程本地运行，隐私安全感拉满；
Gravity 语音合成模块：能把文字变成自然语音，搭配语音识别模块，就能让设备跟你 “对话”，比如把识别到的物体名称 “说” 给你听。

3 个小项目，看懂本地 AI 有多实用

光说不练假把式，这几个用 DFRobot 硬件做的小项目，能让你秒懂本地 AI 的魅力：

离线语音控设备：用 Arduino UNO 加离线语音模块，不用联网，喊 “开风扇” 就转，喊 “关灯” 就灭，延迟几乎感觉不到；
陌生人识别报警：Arduino 接个摄像头和蜂鸣器，让二哈识图 “记住” 家人的脸，陌生人出现就亮红灯、响警报，看家护院很靠谱；
手势控制 “魔法棒”：在行空板 K10 上装个加速度传感器，画个三角形，灯带就变绿；水平一挥，魔法帽就停下 —— 全靠本地 AI 实时判断动作。

这些项目背后，藏着 TinyML 的 “魔法”：用 Edge Impulse 这类工具，普通人也能训练模型，再把模型 “塞” 进单片机，不用写复杂代码也能玩 AI。

从依赖云端的 “集中式智能”，到遍布身边的 “分布式智能”，AI 正在变得更普惠、更安全、更灵活。而 DFRobot 的硬件，就像给想入门的人搭了座桥 —— 不管你是学生、创客还是开发者，都能亲手摸到智能的脉搏。

这是我们 “AI 重塑世界” 系列的第二集，下一集我们会聊语音、图像这些 “多模态交互” 有多奇妙。关注我们，下期见～

你觉得本地 AI 最适合用在什么场景？评论区聊聊！

新研报！智能电网及能源管理芯片在可持续能源产业中的现状及趋势

作者：21ic Editors

关键词：智能电网，新能源，碳中和

能源短缺是环保这个大议题下其中一个重要挑战，人类每天的生活均离不开能源的耗用，然而，非再生能源并非取之不尽的，其有限性构成了严峻的现实问题‌。在这个情况下，发展可再生能源能够有效地平衡使用能源的需要以及保护环境的使命。在可持续能源的使用上，智能电⽹的出现，成为了解决能源短缺问题的曙光。

最新的市场趋势报告，结合相关数据分析与市场动态，详细阐述智能电⽹如何解决能源短缺问题，并附上精选产品推荐，助你抢占市场先机。

智能电⽹推动能源转型

社会的进步、科技的发展，加快能源的消耗。为了减少对环境的破坏，人类早在很多年前开始发展可再生能源，并在此基础下加以发展成为可持续能源。现在，太阳能和风能成为最常用及可靠的可持续能源，特别在电力供应方面贡献甚大。随着社会智能化发展，对电力需求无可避免地提升，因此需要一个更有效的解决方案管理能源，而智能电网就在此背景下，成为支撑可持续能源的关键。

智能电网是通过智能化的方式，在生产和使用能源时，进行实时监测和预测，并会结合大数据和人工智能技术，适时进行优化。它具有自动检测的能力，遇到故障时，可以自动修复，而且它对网络攻击和自然灾害有抵御能力，保障了电网的安全运行‌。此外，智能电网可以做到在电力供应商与用户之间的双向通信。相比起传统电网，使用智能电网能提高能源效率和可持续性，实现环保的能源系统。

与智能电网一样，能源管理芯⽚也是对于环境保护、推动绿色能源重要的组件。由于能源管理芯⽚的能效比高，使用时可以降低功耗，对电池的使用寿命也有延长的作用。随着生产工艺的升级，能源管理芯⽚不仅能符合环保法规的严格要求，同时降低生产成本，逐渐扩展其应用至更多领域，包括智能家电、⼯业⾃动化等，为绿色能源的发展贡献力量。

未来趋势走向智能化

中国以至全球都在智能能源管理方面发展，数据显示，中国智能电网市场规模与日俱增，从2019年的700多亿元增加到2023年的1000多亿元，而在同时期，全球智能能源管理市场规模也是积极向上，从2019年的40多亿美元增加至2023年的80多亿美元，并且预测至2027年会增加至接近140亿美元。全球储能产业市场规模也在迅速增长，在2023年，全球抽水储能装机规模占比已经有67%，超越整个市场的一半。设备方面，全国非化石能源发电装机容量逐渐上升，在2020年时仍低于煤电发电装机容量，但在2021年已经赶上，并在2024年第三季达到17.9亿千瓦，高于煤电发电装机容量的11.8亿千瓦。全球都在转向绿色能源供应，并通过智能化进一步优化能源管理，减少消耗。

行业目标：共创可持续发展的世界

要实现碳中和目标，个人的努力是不足够的，科技业界深明它们可以发挥更大作用，纷纷进行可持续发展的举措，包括发展功率半导体帮助建设可持续能源⽹络。智能电网的应用，实现跨区域清洁电力的远距离输送，同时其可再生能源存储系统，对于绿色发展有很大的贡献。一些半导体⼚商也在设计可以提高能源利⽤效率的器件方面着手，并且通过生产效率的提升减少碳排放。行业上的支持，逐步实现可持续发展的未来。

走向智能化发展是全球的大趋势，能源短缺的阴霾终将被智慧化的曙光驱散。智能电网与能源管理芯⽚的出现掀起了能源革命，以科技改善会破坏环境的能源供应方案，逐步完成可持续发展的绿色世界的版图。

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