介绍：AI悬架控制器是智能悬架系统的核心部件，负责实时调整悬架参数以优化车辆的操控性、舒适性和安全性。

　　应用场景：

　　·   2点式空簧空气悬架系统

　　·   4点式空簧空气悬架系统

　　·   4点式空簧+CDC空气悬架系统

　　·   4点式空簧+MR空气悬架系统

　　AI悬架方案

　　·   隔离高频振动：提高电池寿命和舒适性

　　·   保持车姿和离地间隙：保护电池

　　·   举升车身：更越野、提高通过能力

　　·   高速时降低车身：降能耗，更安全

　　·   过滤高频噪音：改善车内声音品质

　　·   抑制俯仰和侧倾：提升操控及安全性

　　介绍：AIRP104芯片系列集成了人工智能算法和机器学习功能的实时处理器，旨在提升嵌入式设备的智能决策和数据处理能力。集成AI算法和内置神经网络Neural Processing Unit (NPU)硬件加速器，能够加速AI推理过程，适用于图像处理、语音识别等应用。这种设计能够在嵌入式设备中实现复杂的AI任务，而不需要依赖外部处理器或云计算服务。同时具备安全特性，如TrustZone和加密加速器，提供数据保护和隐私保护功能。

　　目标应用：

　　AIRP104的应用场景包括传感器（压力，湿度，温度等）、电池SoC、环境/空气等。

　　我们以AIRP104在电池SOC精准预测上应用为例说明：

　　一、 电池SoC预测模型训练简介

　　准确估算锂离子电池的荷电状态（SoC）对于确保其安全和优化使用至关重要。SoC估计算法的开发需要在不同操作条件（温度、电流或健康状态SoH）下对锂离子电池进行多次测试，通常在实验室环境中进行，这既耗时又耗费成本。该研究领域的一个重要问题是，为一种特定电池参考型号开发的SoC估计模型不一定适用于不同的电池参考型号（不同制造商、尺寸、化学成分等）。这意味着每次为新电池开发SoC估计算法时，所有实验室测试工作都必须从头开始，导致大量时间和经济资源的周期性浪费。

　　算法基于人工神经网络（ANN），其中卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）的组合极具价值。CNN擅长从不同输入中提取特征，并且因其能自动检测输入数据的重要特征，从而可减少处理数据时的参数数量，这有助于提取关键特征并探寻不同输入参数间的关系。RNN包含记忆电池，能存储先前时间步的估计状态，进而在未来估计中加以考虑以提升准确性，尤其适用于提取构成输入和输出数据的时间序列的时间关系。

图一：算法方案

　　二、 AIRP104方案

　　基于该算法理论，利用AIRP104芯片的优势，我们创建了电池SoC预测方案“Transformer+CNN“具有以下特点：

　　1、基于AIRP104的轻量化，模型参数量<100K，适合部署；

　　2、多温度适配 ：包含-10°C~30°C工况；

　　3、数据来源 ：使用LG HG2电池实测数据；

　　4、可解释性 ：通过残差分析验证模型可靠性。

图二：方案演示拓普图

　　三、 结果展示：实测数据和预测数据误差小于3%。

图三：预测和实际SoC对比

　　四、 其他传感器领域拓展应用

　　该算法不仅能用于电池SoC预测，也能在其他传感器领域应用来预测关键参数的精准变化。为此，我们提供一下工具和软件包，利于客户快速训练并推理观察的参数：

　　1、AI-SDK包；

　　2、开发板样品；

　　3、AI开发工具：包括x86数据通讯和展示工具、训练环境和工具；

　　4、AI的samples代码。

图四：工具截图

　　五、 基于摩芯AIRP104解决传感器痛点问题

　　1、传感器个体差异和一致性问题；

　　2、传感器个体受环境影响（负载，温度等）的差异性问题；

　　3、传感器老化等差异性问题。