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芯科科技:深度解读边缘智能,引领未来物联网关键领域增长

作者: 时间:2024-05-13 来源:EEPW 收藏

Silicon Labs(亦称“”)作为为实现更智能、更互联的世界而提供芯片、软件和解决方案的领先供应商,其技术正在塑造物联网(IoT)、互联网基础设施、工业自动化、消费电子和汽车等市场的未来,而作为未来的关键增长领域,自然也受到的广泛关注。近日,我们有幸采访到了的高级营销经理Matt Maupin,就市场的前景、与云计算的关系、数据处理和分析的特殊要求等方面进行了深入探讨。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/202405/458681.htm

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芯科科技高级营销经理Matt Maupin

Matt Maupin先生担任芯科科技的高级营销经理,带领物联网无线硬件和软件营销团队,负责Zigbee、Z-Wave、Sidewalk 和Matter等技术。Maupin先生于2012年加入芯科科技,他在半导体行业已有20多年的工作经验,定义并推出了无线集成电路和模块,包括Wi-Fi®、蓝牙®、Zigbee、Z-Wave 和专有解决方案。

Maupin先生一直积极参加众多无线通信行业组织,包括蓝牙技术联盟(Bluetooth SIG)、Zigbee 联盟、电气与电子工程师协会(IEEE),并为行业会议和出版物撰写了多篇论文。

Maupin首先向我们阐述了芯科科技对市场的看法。他表示,边缘智能是物联网市场的一个关键增长领域。芯科科技正专注于开发具有内置机器学习(ML)功能的低功耗、小尺寸产品,以便直接在设备上处理数据。机器学习可以用于具有传感器、麦克风和摄像头的嵌入式系统中,以分析时间序列、音频模式(包括语音命令)和图像(用于物体检测和指纹读取)等数据。边缘智能减少了延迟,在本地处理数据意味着能够做出更快的决策和采取实时行动,这对于需要实时响应的任务或安全关键型应用尤为重要。边缘智能的未来前景十分广阔。随着设备变得越来越智能,生成的数据越来越多,对边缘处理的需求将继续增长。芯科科技已做好充分准备,利用我们的边缘智能解决方案顺应这一趋势,支持广泛的应用案例,包括低数据速率传感器、音频/ 语音和低分辨率图像。我们的无线片上系统(SoC)集成了机器学习加速器(xG24、xG26、xG28),可将机器学习处理速度提高8 倍,而功耗仅为原来的1/6,从而减少了延迟并延长了电池续航时间。

但与之相对,边缘智能也有其自身的局限性,其数据处理必须高效和有效。面对这个问题,Maupin向我们说明道,边缘设备通常依靠电池供电或有限的电源来运行。因此,需要对算法和处理技术进行优化,以最大限度地减少能源消耗。网络中的带宽限制(范围、功率、速度)迫使系统在本地处理海量数据(时间序列、高分辨率图像),以避免过载并实现实时边缘智能。与云服务器相比,边缘设备的处理能力和存储容量通常较小,因此算法必须满足这些需求,同时又不能过于复杂。决策通常需要在延迟最小的情况下做出,因此需要快速的数据处理和分析。

除此之外,数据安全对于用户来说也至关重要,芯科科技对于设备的安全性十分重视。Maupin先生进一步向我们介绍了芯科科技在设备的信息安全上做出的技术保障,他说到,芯科科技通过Secure Vault™ 技术保护边缘智能产品的安全,采用安全引导、篡改检测和密钥管理来保护设备上的数据并阻止攻击。我们获得PSA 3等级认证的产品提供业界领先的保护功能,即使是复

杂的威胁也能抵御。芯科科技提供了一整套安全功能,以确保连网设备在整个生命周期内的安全。安全认证在制造过程中为每台设备都建立唯一的身份标识,从而实现安全的登录和运行状况检查。安全密钥存储使用不可克隆的密钥来保护敏感信息,而安全引导则确保在启动时只运行受信任的软件。安全调试允许对调试端口进行受控访问,防止未经授权的修改。安全空中升级通过加密固件升级来保护设备。TrustZone技术可在设备内创建分层安全环境。此外,专门的产品安全事故响应小组(PSIRT)会主动监测威胁并发布更新,而定制化元件制造服务则简化了复杂安全功能的编程。

基于边缘的机器学习优化了数据处理。开发过程包括确定目标、数据采集/ 拆分、通道设计、模型训练和性能测试,以实现准确的预测。通过设备上的筛选/ 预处理等技术来识别最相关的数据,从而提高效率。对于复杂的任务,选择性地交由云端处理可实现更深入的分析和模型更新。

随后Maupin谈到了边缘智能同云计算之间的关系,他首先就表明,边缘智能和云计算是相辅相成的技术,而不是相互替代。他进一步阐述道,由于处理是在设备上进行,因此边缘智能适用于需要在设备上完成快速决策、低延迟或保护数据隐私的任务。相比之下,云计算更适合大规模数据存储、复杂分析和模型训练。云计算是对边缘智能的补充,因为在设备层面无法完成的更高级别的处理可以在云上处理后被传回到边缘设备。从本质上讲,超低功耗边缘计算的优势与时间和收益有关。物联网传感器现在可以在本地快速处理这些计算,而不是传回云端进行严苛的计算,而无需启动Wi-Fi 连接、传输数据和等待响应。

而提到智能设备,Matter协议一直是一个绕不开的标准,其旨在通过使来自不同制造商的设备无缝协同工作,创建一个统一且安全的智能家居生态系统。而如今更是有将边缘智能和Matter 融合的趋势发生,对此,芯科科技表示,芯科科技对这一积极增长感到兴奋,并将增强我们的解决方案,以更好地支持边缘AIoT应用。

边缘智能和Matter就像云计算一样,是一种互补技术,可以显著提高智能家居设备的功能和互操作性。Matter的安全性、标准化连接与边缘智能的本地处理相结合,为智能家居创造了一个快速响应的未来。通过将边缘智能与Matter相结合,芯科科技可以为智能家居开发人员提供更强大的解决方案,确保设备能够做出更智能、更快速的决策。

但与此同时,芯科科技也坦言道,Matter在中国的推进也面临诸多挑战。由于国内企业更偏好由自己主导的封闭生态型市场并积极推动与之相应的潜在监管措施,有可能给所有全球性开放生态协议都造成了阻力。虽然有着一些阻力,但芯科科技对于Matter协议在我国的发展表示乐观,Maupin进一步表示,我们可以通过合作和强调Matter对安全、可互操作的智能家居生态系统的作用,让Matter可以为其在中国这一技术驱动型的市场中发挥其优势铺平道路。

在最后芯科科技也向我们介绍了其最新推出的第三代开发平台,其对于边缘智能来说有着广泛的提升。第三代平台产品将能够应对物联网持续加速发展所带来的挑战,Maupin直言,第三代平台推动了芯科科技业界领先的无线平台的发展。他进一步向我们总结了三个第三代开发平台的优势之处:

更高的安全性和能效:基于芯科科技业界领先的Secure Vault™安全技术——率先获得PSA 3级认证的安全套件,第三代平台产品将包括第二代平台产品上的所有安全功能,同时实现新的功能增强,使其成为物联网市场上最具安全性的产品。

全新的计算能力:第三代平台将带来100 倍以上的处理能力提升,包括集成人工智能/ 机器学习(AI/ML)加速器以用于边缘设备,这就实现了将系统处理能力整合到无线SoC中。

更具扩展性:第三代平台将是唯一覆盖多种射频技术的物联网平台,具有通用代码库,可用于覆盖主要无线协议的30 多种产品,这些无线协议包括但不限于低功耗蓝牙(Bluetooth LE)、Wi-Fi、Wi-SUN、15.4、多协议和专有协议。

第三代平台使开发人员能够创建速度更快、功能更强大、运行效率更高的边缘智能应用,使其成为可满足边缘计算日益增长的需求和更接近源头去完成大量数据处理的理想选择。

Maupin在采访的最后表示,芯科科技正在努力应对边缘智能开发方面的挑战。边缘设备中的有限资源,如通常采用电池供电和有限存储容量,限制了在设备上可完成的处理的复杂性,因为业界需要功能更强大但功耗更低的处理器。此外,开发人员还面临着不同工具和架构不断演变的局面,这使得开发变得更加复杂。芯科科技的Simplicity Studio是一个支持微控制器、传感器和无线设备的全面、集成化的开发环境(IDE),它统一了开发过程,为开发人员简化了流程,以解决跨工具和架构中的碎片化问题。

尽管面临挑战,但芯科科技仍看到了边缘智能的光明前景。芯片功耗、低功耗算法和专用硬件的进步,将在设备上解锁更复杂的任务。边缘和云之间的协作,通过边缘实时处理和云管理大规模任务,为功能强大、安全的应用奠定了基础。

(本文来源于《EEPW》2024.5)



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