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恩智浦钱志军:边缘计算需求巨大,AI和物联网是推动力

关键词:恩智浦边缘计算AI和物联网

时间:2019-12-27 11:07:45      来源:互联网

恩智浦发布了公司三季度财报,总收入为23亿美元,公司CEO Richard Clemmer表示:“我们成功实现了超预期的盈利能力,展望未来,我们继续相信我们的产品组合投资可以满足客户的长期需求,同时在短期内,全球需求环境似乎已经稳定,但中期需求环境仍然不确定,并且没有明显改善迹象。”

2019年10月,恩智浦发布了公司三季度财报,总收入为23亿美元,公司CEO Richard Clemmer表示:“我们成功实现了超预期的盈利能力,展望未来,我们继续相信我们的产品组合投资可以满足客户的长期需求,同时在短期内,全球需求环境似乎已经稳定,但中期需求环境仍然不确定,并且没有明显改善迹象。”

日前,恩智浦大中华区销售与市场副总裁钱志军详细解读了恩智浦的产品组合,重点包括物联网、移动和基础设施相关领域,在这些领域中,恩智浦布局日趋完善,并有多项创新技术问世。

万物互联大爆发

钱志军表示,半导体市场直到80年代,市场的容量一直较低,主要是因为客户主要源自是政府、企业、军工等,并没有包含消费电子。而从PC、手机通信等产业向个人消费品迁移,才使得半导体产业大爆发。而如今,万物互联IoT随着5G时代的到来,将进一步激发市场潜力。

钱志军表示,从数量上来看,物联网节点2020年将达到310亿个,2025年增长一倍至750亿。对于海量的物联网设备来说,经济性、安全性和时效性是最重要的三大需求,而这三大需求都离不开边缘计算。比如对于经济性来说,通过边缘计算,显著降低网络传输需求,就可以节省大量资源;对于安全性和时效性来说,同样也是借助边缘计算,把数据的产生、分布、计算与决策前移,贴近数据的产生和应用端,极大地解决带宽延迟和安全性的问题。

“在今天的IoT、物联网、AI相结合的情况下,边缘计算对机器学习和实时分布的驱动,使得IoT在真正意义上成为了大数据和智能网络的前端。”钱志军说道。

钱志军举例道,比如针对智能门锁,用户需要瞬间就完成人脸或掌纹解锁,如果数据上传到云端比对的话,延迟是无法接受度,所以如今绝大多数的智能门锁都是通过人工智能和机器学习来训练,将算法集成到边缘处理器上,在读取人体数据的同时,可以直接计算,节省了大量时间,提高了用户体验度。

钱志军说道,目前IoT的发展呈多元化趋势,具体体现在三个方面,首先是互联网公司和云计算公司都在打造自己的云服务互联网生态系统,包括不同公司,不同应用场景,都需要不同的软硬件制程。其次,多元化体现在连接协议上,比如ZigBee和蓝牙,一直在互相渗透,有着越来越多的特性,要根据不同的应用场合选择,此外还有一些私有化通信协议,这些都需要厂家支持。第三则是软件方面,包括操作系统和应用软件,除了Linux之外,各种FreeRTOS都需要给予支持,软件迁移工作要更加顺畅,这样客户才有创新的意愿。

恩智浦目前的产品构成,也围绕着物联网的多元化、边缘化及安全性等特点进行。

恩智浦布局智能设备
    
钱志军总结了智能设备的四要素,分别为数据的产生、思考、连接以及行动,针对这四要素,无论是数据的采集、边缘计算处理、无线/有线传输还是最终的行动,恩智浦都有相应的产品和解决方案。

在感知方面,恩智浦提供的产品包括汽车雷达和视觉传感器,人脸和手势识别,语音识别,异常状态检测,运动、速度、压力感知等;针对思考,恩智浦则包括了i.MX微控制器、Layerscape网络处理器、i.MX RT跨界处理器、Kinetis/LPC低功耗低成本微控制器以及S32汽车处理器平台等,包含数千个产品组合,服务超26000个客户。如今,随着客户对产品开发周期越来越严苛,对单板电脑的需求越来越多,恩智浦也在和众多ODM及模块开发商合作,推出基于i.MX的模块。

针对连接,恩智浦提供的产品涵盖各主流无线标准,包括WiFi、UWB、NFC、ZigBee、基于ZigBee的THREAD、MIFARE,DSRC等标准。值得一提的是,今年12月6日,恩智浦正式宣布完成对Marvell WiFi业务的并购。如今,恩智浦的连接技术已经涵盖从几厘米的NFC,到几米的蓝牙及蓝牙低功耗,再到更长的WiFi、UWB以及更广域的5G、LoRa、DSRC、NB-IoT等市场。

对于行动来说,包括能源管理、电池管理、高速接口、车载网络、模拟信号产品等都有所涉及。

此外,钱志军也强调,安全是恩智浦和其他芯片供应商的重要差异化,恩智浦包括了分离式的安全元件、嵌入式的安全模块以及安全验证三大产品线,向客户提供集成的解决方案、软件包和服务平台,涵盖汽车到IoT的各领域。

边缘计算平台EdgeVerse发布

2019年6月,恩智浦发布了边缘计算平台品牌“EdgeVerse”,该平台包括了硬件组合、机器学习软件包以及解决方案,其中硬件囊括了恩智浦的应用处理器、MCU、连接器件、模拟器件等,软件包则包括了基于人工学习的软件开发包eIQ,基于声音体验的软件开发环境Immersiv3D,以及设备管理平台EdgeScale。EdgeScale是基于场景的应用,由恩智浦提供经过验证的脚本,同时用户也可以自己打造属于专有的解决方案。    

此外,EdgeVerse平台还包括了EdgeLock的解决方案,该方案主要面对全面的安全防护,有分离的安全芯片、基于接口电路的安全验证和基于MCU、MPU的安全子模块,以及EdgeLock 2GO的服务平台,包括安全启动、安全认证、云端安全认证、OTA升级和生命周期管理等多个组件。

总而言之,EdgeVerse 是提升并反映恩智浦快速增加的可扩展安全边缘计算解决方案产品组合,EdgeVerse将全球最全面的边缘计算产品组合之一聚集在一个共有品牌平台上。


设备管理平台EdgeScale

eIQ机器学习方案升级

恩智浦eIQ机器学习软件开发环境支持在恩智浦MCU、i.MX RT跨界处理器和i.MX系列SoC上使用机器学习算法。eIQ软件包括推理引擎、神经网络编译器和优化库。该软件不仅利用开源技术,还完全集成到恩智浦的MCUXpresso软件开发套件和Yocto开发环境中,可以轻松开发完整的系统级应用。

如今,恩智浦又推出车规级深度学习工具包eIQ Auto将汽车应用性能提高30倍。“为了解决边缘计算的机器学习功能,恩智浦通过eIQ为所有边缘处理器赋能机器学习。”钱志军说道。


基于MPU的eIQ机器学习开发框图

建设生态系统

钱志军强调,恩智浦今年一直在国内打造生态系统,以加速市场拓展。

2019年10月,恩智浦与阿里菜鸟物流签署了合作协议,双方将为物流和供应链系统打造新一代的RFID,提升物流系统的准确性、有效性和便利性。

此外,针对如今火热的区块链技术,恩智浦也配合国内多家厂商,共同推出基于恩智浦RFID或SE技术的产品溯源及防伪方案。

在安全及支付领域,恩智浦发展了基于手机NFC支付的生态系统,以及基于MIFARE架构的门禁和交通支付系统等。在恩智浦过去5、6年的努力下,如今国内支持手机公交卡的城市已经多达250个。同时,手机eID电子身份证功能已经在深圳机场试运行,未来市场重点关心的将变成如何将个人信息,金融信息安全地存储在自己的手机中。

在汽车市场,2019年9月,恩智浦与北汽集团宣布了战略合作,双方将围绕着恩智浦所擅长的汽车数字化、安全物联网应用和技术融合展开合作。

钱志军表示,目前恩智浦正积极参与到国内互联网巨头的生态系统建设中,包括百度、腾讯、阿里等公司,恩智浦在海外同样如此,包括与亚马逊、谷歌、微软等公司合作。

UWB技术元年

随着苹果今年推出带有UWB技术的iPhone11时,大家都认为UWB的元年已经到来。恩智浦作为UWB领先厂商之一,正在为推广UWB技术落地做了诸多努力,今年恩智浦推出了全球首个将安全元件(SE)、近场通信(NFC)和超宽带(UWB)精密测距技术相结合的一体式解决方案,同时也积极参与建设了FiRa联盟。

“我们正在探索UWB技术如何进入从手机到物联网再到汽车的整个生态系统。”钱志军说道。实际上恩智浦已经联合大众利用超宽带技术展示无法破解的无钥匙启动系统。“UWB基于2ns的脉冲传输,所以可以做到最精准的定位,这是任何现有技术都做不到的。有了精准定位,就不会像蓝牙一样,容易通过中继方式进行破解,保证了汽车无匙启动的安全。”

如图所示,UWB在智能家居、智能城市、消费、智慧零售以及工业和医疗等领域都将发挥作用,包括无手控制、位置服务以及点对点通信等。

钱志军也表示,目前恩智浦正在同手机厂商和IoT厂商一起,大力开发基于UWB的应用场景。比如说儿童手表的防商场走丢功能,用GPS定位的话信号不好,完全可以利用UWB技术进行精准定位的。

钱志军说道,目前UWB技术只是作为蓝牙或NFC技术在安全方面的补充,未来集成通信功能的UWB功耗可以进一步降低的话,完全可以取代现有的无匙启动系统。

关注5G的边缘应用

钱志军表示,目前恩智浦在5G市场重点关注两块,一部分是接入网,包括宏基站及更多小基站以及工业、农业等垂直行业的5G应用。

而在射频端,恩智浦覆盖低频到高频、低功率到大功率的所有产品线,提供包括LDMOS、GaN、SiGe等不同工艺产品,同时,恩智浦也在开发碳化硅、SOI等射频相关技术,以应对不同需求。

对2019年的走势,钱志军表示目前来看,前三季度的持续下降在四季度开始触底反弹,恩智浦预计该轮反弹会持续到2020年。针对具体市场来说,汽车市场总体下滑,但包括新能源、自动驾驶等增长强劲,相关市场会有所增长。

5G市场随着基础设施的投入,也将迎来曙光。IoT市场很难判断某个具体领域,但总体来说,基于AIoT、MCU、MPU和模拟器件的反弹可能性较高。

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