智能水資源管理
水资源管理对于环境保护和可持续发展至关重要。AI 技术，尤其是搭载 Nuvoton 的 MCU 和 Tiny Machine Learning（TinyML）的应用，已经为水资源管理带来了崭新的应用。
智能充电桩
在电动汽车充电领域，MCU 是实现智能充电管理的关键技术。 通过在充电站和充电桩上部署 MCU，可以实现对充电过程的监控和控制。 MCU 能够读取电动汽车的信息，调整充电功率，实现峰谷电价的合理利用，从而实现高效、节能的充电过程。
通过这些智能化的控制模块，城市能够实现智慧照明、互动标牌、电动汽车充电等多种功能，从而推动城市的可持续发展和现代化建设。 MCU 的应用将为智慧城市的实现带来更多可能性，为市民提供更便捷、舒适的生活环境。
| 適用開發平台 | |
|---|---|
|
NuMaker-HMI-MA35D1-S1 |
实时辨识 透过摄像头捕捉接近充电桩的车辆。 MA35D1 运行车牌识别算法，识别车辆并确认其是否为注册用户或具有使用权限的车辆。 若识别成功，自动启动充电程序;若识别失败，则保持充电桩锁定状态。 |
|
NuMaker-HMI-M467 NuMaker-IoT-M467 |
异常检测 范例：温度和电流监测 使用传感器实时监测充电桩的温度和电流。 M467 处理这些数据，使用预设的阈值或机器学习模型来识别是否存在异常情况，如过热或过载。 一旦检测到异常，系统可以自动关闭充电桩，或通过网络通知维护人员。 |
| NuMaker-M55M1 |
1. 传感器融合 利用 M55M1 的多通道模拟数字转换器和数字接口，融合多种传感器数据，如温度、电流、电压和湿度，以实现精准的充电控制和监测。 融合来自车辆通讯接口的数据，如电池状态和充电需求，以优化充电过程。
2. 异常检测 利用 M55M1 开发板的高速处理能力和机器学习功能，对充电过程中的数据进行实时分析，及时检测任何异常情况，如过电压、过电流或温度异常。 当检测到异常时，系统能够自动采取行动，比如中断充电或通过通信接口发送警报。
3. 实时辨识 利用 M55M1 的高效能处理器和内置 NPU，实现车辆和用户的实时识别，如车牌识别或用户身份验证。 实时辨识功能不仅增强了充电桩的使用便利性，还能提升安全性，确保仅授权的用户和车辆可以使用充电服务。 |
