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          智能物聯網需要怎樣的嵌入式系統

          作者:弋 方時間:2020-03-31來源:收藏

            1 關注安全互聯技術與邊緣計算

          本文引用地址:http://www.ctn26.com/article/202003/411537.htm

            在領域,恩智浦關注安全互聯技術與邊緣計算在智能家居、智慧城市與智慧工業領域的應用,例如機器學習算法的嵌入式實現,低功耗無線連接,安全接入,以及工業互聯網等。

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            隨著物聯網技術近年來的蓬勃發展,我們看到不同的物聯網生態體系已經逐漸成熟,并且開始更多地走進我們的日常生活,以及交通、工業等領域。而人工智能與物聯網的結合,會產生乘法效應,人工智能算法在嵌入式端與云端相互協作,全面賦能物聯網節點,讓每個節點變得更聰明,并且產生出更強大的生產力。

            智慧應用,安全為先。無論是在嵌入式端的邊緣計算,還是無線連接,網關,直至云端,都需要有安全技術來護航,這是根基,也是一個重要的發展方向。另外,如何將復雜的算法模型運行在低功耗的嵌入式端做推理運算,也是未來的技術發展方向之一,這將大大加速設備的部署,提高產業應用的規模。

            2 如何讓嵌入式設備更安全

            安全不僅僅存在于某個孤立的節點,而是貫穿于整個完整的數據鏈路。恩智浦可提供諸多解決方案。例如在嵌入式處理器端,采用安全的架構如ARM TrustZone,以及加密模塊來保證數據的安全可靠。在通信與設備認證方面,恩智浦有近場通訊技術(NFC),低功耗無線安全局域網技術(BLE/Zigbee/Wi-Fi)等。在云端架構中,恩智浦可以提供EdgeScale技術,通過這一技術,可以在云端構建一套機制,用于實現對網關和終端節點設備的安全部署,升級管理等。

            3 如何簡化嵌入式設計

            IoT(物聯網)終端設備變得越來越智能,集成了更多的運算。近年來,隨著嵌入式技術的發展,IoT終端設備上的算力呈現幾何級增加,越來越多的設備集成了復雜的協議棧,運行了復雜的人機界面,采用了機器學習乃至深度學習算法技術,這對于軟件開發提出了更高的要求。恩智浦在軟件設計上,也為工程師提供了便捷的機制。例如,配套MCU;一致化的集成開發環境與SDK;對于典型應用,則提供了諸多參考設計;而對于人機界面應用,恩智浦協同第三方,為中國客戶推出了一系列解決方案。

            基于上述內容,客戶可以加快嵌入式應用的開發。對于AI算法,恩智浦推出了eIQ工具。這一工具集成了諸多的轉換器和執行引擎,可以讓用戶快速地把在服務器端訓練好的模型部署到嵌入式端?;诙髦瞧謎.MXRT系列跨界處理器,客戶可以輕松實現圖像檢測、語音識別、電機異常檢測的應用。憑借i.MX其他系列的應用處理器,則可以助力客戶實現更復雜的AI算法。

            4 當前的疫情影響

            新型冠狀病毒疫情對人們的工作和生活方式都帶來一些改變,也會為相關行業創造一些新的機會。諸如非接觸式的體溫檢測,人機交互技術,離線語音識別技術等。

            5 8、16位單片機及RISC-V處理器的機會

            8位和16位MCU在一些低成本應用和特殊應用里,依然有一定的市場。

            RISC-V是一套新的指令集架構,有機遇也有挑戰。由于單純的芯片性能的提升,已經不能滿足于客戶的需求,客戶需要更快的產品迭代周期,因此對于面向應用的平臺化設計,也是趨勢之一。




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