恩智浦：全面革新 持续赋能边缘AI

  无边缘，不AI。随着AI在智能家居、无人驾驶、智慧安防等IoT领域的蓬勃发展，边缘AI芯片的需求不断攀升。据QYResearch最新报告数据显示，预计2030年全球边缘AI芯片市场规模将达到81.3亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为16.5%。

  在边缘AI领域，MCU可谓是主力选手，MCU界大拿也使出深身解数，加大力度布局边缘AI。作为老牌劲旅，恩智浦祭出的招数不仅是软硬兼施、助力客户便捷开发和加快上市，通过强大模拟器件的“神助攻”，也让边缘AI的作战力不断升级。

  恩智浦执行副总裁兼安全连接边缘业务总经理Rafael Sotomayor在“2024高管春季媒体沟通会”上表示：“AI算法和模型不断向边缘侧转移，这是一项重大的转型，将重塑所有行业。恩智浦将积极革新，在产品中着力集成先进的AI满足多元化需求，恩智浦的愿景是成为开发服务于边缘设备的人工智能的行业领导者，涵盖从低功耗、低端的设备到高端的设备。”

  所谓术业有专攻，凭借在MCU、无线连接、模拟器件和安全性层面的深厚积累，恩智浦在工业、智能汽车、医疗保健、建筑与能源、智能家居等行业均已构建了强大的护城河。着眼于边缘AI的大潮，恩智浦也在不断重塑。

  对于实现边缘AI的要素，Rafael Sotomayor洞察说，这需要有很强大的神经处理单元（NPU），让边缘端快速运行算法；强大的连接性也不可或缺，因算法要在边缘侧不断地进行自学习、自适应，需要向云端进行反馈，而连接性可使AI始终自适应和升级；为确保算法安全得到充分保障，强有力的安全性也至关重要。

  此外，客户的开发模式也在发生巨变。“过去客户要某一个芯片，通常会先了解这一芯片的参数，然后决定是不是采用，再来看需要什么样的软件、应用等。”Rafael Sotomayor表示，“但现在客户是立足应用层，自上而下到对底层芯片提出需求，客户真正需要的涉及信息安全、功能安全、AI、视觉等功能的全面支撑以及包括软件在内的系统级方案。”

  针对此，恩智浦在软硬层面集结发力，致力于提供“交钥匙”方案为客户创造价值，创建用例。

  Rafael Sotomayor进一步提及恩智浦在业务结构上的转变。他指出，过去十年间，恩智浦的业务更多地转向了软件，体现了恩智浦在AI领域的深入布局。更直观的数据可一窥究竟：十年前，恩智浦的开发70%集中于硬件，30%是软件；如今这一比例转变为35%的硬件、65%的软件。

  在硬件层面恩智浦也在多点开花，着力提供广泛的边缘AI产品组合。Rafael Sotomayor表示，从相对低端两三美元的MCU；到五六美元的跨界处理器；再到价值20美元左右的高性能MPU，恩智浦在所覆盖的价格的范围内，提供广泛的AI产品能力。

  需要指出的是，边缘AI还需要联网不断地优化和更新。为实现这样的能力，就需要保证设备连接和信息传输的安全性。恩智浦在信息安全方面拥有丰富的产品线和强大的竞争力，为边缘AI安全构筑了防火墙。

  此外，恩智浦还提供了各类高性价比的开发板，客户可直接购买这些开发板进行应用开发和快速原型设计，然后像搭乐高积木一样添加数控、传感等所需的开发板，不仅可快速开发减少相关成本，还可加速产品上市。

  Rafael Sotomayor道出了恩智浦的初心：“我们大家都希望通过性价比极高的电路板、易于使用的软件以及一整套解决方案包括MCU、模拟、无线连接、信息安全等技术和产品支持，将AI技术带给每一位客户。”

  要让边缘AI的功效最大化，除了MCU发挥主导作用之外，围绕主控芯片配置一系列相关的模拟元件也发挥重要的作用。

  恩智浦执行副总裁兼高级模拟业务部总经理Jens Hinrichsen认为，处理器相当于大脑，提供计算、连接、信息安全等功能，但要总系统运转起来，还需要在大脑周围提供所有相关的模拟元件，涉及模拟前端、电源模块、接口等等。

  对于边缘AI侧对模拟器件要求的问题，Jens Hinrichsen分享说，功效或低功耗是很重要的，这不仅包括设备正常运行期间的功耗，也包括产品的待机功耗。此外，处理器需要接收各类传感器信号，这需要模拟前端进行模数转换。而让处理器加强运算能力，还需要高速的接口。因而，丰富的模拟产品解决方案与处理器深入协同才能让边缘AI发挥显著的合力。

  Jens Hinrichsen以PMIC举例道：“高端PMIC的门槛很高。一是要有高性能模拟工艺的技术。在这方面恩智浦拥有专利，实现了强大的鲁棒性和可靠性，整体能力高于普通的标准化产品。二是需要理解SoC的原理和其与PMIC在功率上的关系，才能开发最优化的PMIC方案。设计厂商可单独开发PMIC，但要让其达到最佳性能和最高效率，则确实需要同时设计SoC和PMIC，而恩智浦有丰富的成功经验。三是为实现一体化的功能安全性，需要联合SoC和PMIC开发，在设计上对SoC进行性能监控。”

  无疑，恩智浦在模拟领域深厚的积累也为边缘AI的竞争力“加分”。据了解，恩智浦的模拟产品涵盖了模拟前端、栅极驱动器、PMIC、功率电源转化设备、以太网、收发器等接口器件。仅在今年，恩智浦就已经推出了32款模拟器件新品。

  通过其自有的连接性、处理器、模拟元器件的联合设计，能够正常的看到恩智浦可实现真正意义上的系统级解决方案。

  “恩智浦的产品组合在性能和效率方面能达到业界领先水平，这将为用户带来巨大的价值，推动客户快速地创新产品，加快上市。与此同时，该解决方案通常会对物料清单进行一些优化，因此对客户而言其成本也是优化的。”Jens Hinrichsen强调。

  Rafael Sotomayor提及，为实现AI，有的厂商采用Arm核，有的集成NPU，也有的直接采用传统的DSP。一方面，这些不同解决方法的算力和功耗不一。另一方面，要取决于开发团队的技术专长。

  随着AI大模型在边缘的部署正在加快，Rafael Sotomayor提到，对未来大多数的边缘设备来说，它的架构是将算法处理和MCU控制单元分开。恩智浦也将坚持投入研发自有的NPU神经处理单元，一是可用最低的功耗实现最高的性能；二是还将让芯片尺寸进一步缩小。

  立足边缘AI市场，恩智浦除着力软硬结合的系统级方案之外，还强调生态的重要性。Rafael Sotomayor进一步强调，通过与大客户、中小客户以及整个生态系统的紧密合作，恩智浦得以将自身技术优势和创造新兴事物的能力转化为实际的市场价值，为客户创造更多价值，持续为边缘AI落地助力。

  展望未来，恩智浦将继续秉承“Brighter Together”的品牌理念，与全球合作伙伴共同探索新的技术应用和市场机遇。通过不停地改进革新和优化产品与服务，恩智浦有望在边缘AI市场取得更加卓越的成就，为全球客户创造更大的价值。

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