芯科科技计划在Wireless Gecko Series 2平台上增加人工智能加速功能并探索UWB应用

2020-02-03 Silicon Labs
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本文是SILICON LABS(亦称“芯科科技”)第一篇2020新春展望文章,内容汇整了Silicon Labs首席执行官Tyson Tuttle在今年的CES展会中接受行业媒体专访时,对于未来的物联网市场发展的专业见解和趋势剖析。


Tuttle表示,我们仍处于市场采用物联网的早期阶段。物联网是一个需要几十年才能打开的市场。考虑一下商用照明系统的物联网附加率,我们可能还在10%到15%……仍然很低。


但是等等,难道电子产业谈论物联网(IoT)不是已经超过20年了吗?追溯至RFID标签开始被吹捧为供应链的必备之物的时候。此外,业界理应具备物联网所需的所有构件:低功耗微控制器、无线连接、传感器,或许还有物联网模块中的天线。


面向未来的IoT市场需求

在Tuttle看来,面对物联网这么大的转变,很可能永远都做不完,永远都做不够。此外,物联网技术也在不断发展。


随着物联网继续在工业市场寻求成功的切入点和应用案例,Tuttle表示,芯片供应商的工作从来没有在出货的时候就完成,我们正在向未来出售我们的芯片。换句话说,我们的产品必须能够在未来10到15年内支持新软件、协议更新和应用程序,这将是一项长期艰巨的业务。


工业市场的物联网用户除了寻找能够感知环境的物联网设备外,资产和人员定位也是另一个重要的因素。


Silicon Labs刚刚发布了新型蓝牙SoCEFR32BG22,它能够进行资产跟踪。这款低功耗的安全蓝牙5.2 SoC可以通过蓝牙到达角(AoA)和离开角(AoD)的角度估算技术,提供了1米以下的定位精度。


IoT模块集成人工智能

然而,位置只是物联网感知其环境的一个元素。其他诸如光、声音和视觉等等,可以使物联网设备“更清楚地意识到它们所处的环境,Tuttle解释说,下一步是将人工智能(AI)加入物联网模块。Silicon Labs将在2020年提供一个集成人工智能的物联网解决方案。通过让物联网设备“可培训、可操作、能够从环境中提取信息和学习”,它们变得更加具有情境意识。


当然,Silicon Labs并不是唯一一家在终端节点上增加机器学习功能的公司。不过,Silicon Labs计划在公司的Wireless Gecko Series 2平台上增加人工智能加速功能,而不是强迫机器学习的工作在现有设备上运行。


与竞争对手的人工智能边缘设备插在墙上不同,Tuttle说:“我们的目标是让这种(带有多个传感器和人工智能功能的物联网设备)与无线网络或智能手机相连。”这意味着要让机器学习在一个非常低功耗、永远在线、内存有限的设备上实现。”


凭借以低功耗传感器接口和外围反射系统等互连功能而闻名的Gecko MCU,Silicon Labs相信,在将机器学习功能加入物联网解决方案的竞争中,它具有优势。


例如,在深度睡眠模式下自主工作时,低能传感器接口可以连接到脉宽循环感应、电容和电阻传感器。使用Gecko MCU,外设之间也可以直接互连,允许它们在不唤醒CPU或寻求CPU干预的情况下进行通信。


Tuttle说:“这些都是我们的Gecko MCU独有的强大功能,我们也正持续开发更多措施优化物联网设备上的人工智能功能。等到9月份Silicon Labs举办自己的“Works With Smart Home Conference”时,相关技术将会更加明朗,我们将携手谷歌、亚马逊和其他生态系统的合作伙伴一起揭开新型解决方案的样貌。”


探索超宽带(UWB)应用

随着蓝牙5.1规范的引入,蓝牙现在可以进行精准的定位。定位精度是通过到达角来实现的。毫无疑问,这将成为基于情境和位置感知的物联网应用的基础。


但如果定位如此重要,那么使用超宽带(UWB)又如何呢?Tuttle说:当然,我们对超宽带是感兴趣的。随着超宽带成为iPhone和三星手机的一部分,其相关应用将会变得越来越有趣。但他补充说,“澄清一下,这并不是说硅实验室要做超宽带。”


在过去,当超宽带瞄准无线流媒体、定位服务而与Wi-Fi竞争时,Silicon Labs便从未追逐过这个市场。”


虽然超宽带有其局限性,尤其是在距离上,但它比其他技术提供了更准确的定位。塔特尔说,UWB将非常适合一系列应用,比如销售点的支付。“但我们将拭目以待。”


在物联网业务方面,Silicon Labs认为自身的优势是低功耗局域网络,而不是LTE和LoRa等广域网络技术。这同样适用于超宽带领域。“在我们的业务中,我们决定不做的事情同样重要,”Tuttle说。

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本文由不死鸟转载自Silicon Labs,原文标题为:2020新春展望-IoT结合AI机器激发创新应用,本站所有转载文章系出于传递更多信息之目的,且明确注明来源,不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。

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