近年來，隨著物聯(lián)網的快速發(fā)展以及人工智能在邊緣計算領域中的應用，系統(tǒng)設計工程師希望采用的嵌入式處理器能夠兼具高性能與低成本，同時具有更高的安全性。恩智浦半導體推出創(chuàng)新性的跨界處理器i.MX RT系列，填補了MCU和應用處理器之間空白。恩智浦資深副總裁兼微控制器業(yè)務線總經理Geoff Lees，深入解讀在人工智能物聯(lián)網快速發(fā)展的背景下，微控制器的市場前景，邊緣計算技術的最新發(fā)展及應用。

關注人工智能邊緣計算

加強與中國市場合作

“人工智能讓機器能夠感知環(huán)境，并能夠讓其對人類指令做出更好地響應。隨著處理器技術的進步，人工智能正在從云端運算轉向嵌入式應用，同時仍然在快速演變之中。恩智浦非常關注人工智能的發(fā)展，希望將人工智能技術更好的引入智能物聯(lián)網當中。”Geoff Lees指出。

根據Geoff Lees的介紹，恩智浦在人工智能發(fā)展上強調的是成本與應用。“沒有人會為了AI而做AI，人工智能技術最終必然走向產品化。而落地的關鍵，一是成本、二是應用。恩智浦的產品和解決方案在物聯(lián)網各個邊緣計算領域都有著廣泛的應用。隨著市場對于AI技術需求的提高，我們會選擇適當的AI核加入已有產品上，用戶不必再自己開發(fā)應用軟件。‘交鑰匙’的整體解決方案是我們的發(fā)展方向，也是我們的強項。”Geoff Lees說。

同時，Geoff Lees非常看好中國人工智能的發(fā)展。“我認為中國的人工智能和機器學習市場是引領全球的。雖然美國公司最早開始研發(fā)AI技術，但是現在中國公司研發(fā)AI產品的廣度是其他國家公司沒法比的。中國AI產品種類多樣，包括玩具中都開始強調AI概念。中國在AI應用方面是最活躍的區(qū)域。”

因此，恩智浦將在邊緣計算的人工智能領域將加強與中國公司的合作。根據Geoff Lees的構想，合作可分成三個階段：第一個階段是與中國語音端的人工智能公司合作，將相關操作系統(tǒng)與生態(tài)環(huán)境移植到恩智浦的產品之中，不僅在i.MX 7ULP、i.MX 8M等應用處理器、i.MX RT等跨界處理器當中，甚至在更低端的微處理器中，都將移植相關生態(tài)環(huán)境和操作系統(tǒng)。第二階段是優(yōu)化。恩智浦將與中國大學、研究機構共同合作，將相關研究成果移植到產品之中，包括工具、語言算法等。并不是所有的數據處理運算都必須放到云端完成上，很多機器學習的算法經過優(yōu)化都可以放在本地完成，而且更加高效和安全。第三個階段是將更加先進的機器學習、算法移植到低成本的微處理器、微控制器上，將機器學習的應用范圍在邊緣計算領域進一步擴展。

恩智浦在人工智能方面的關注點集中在邊緣計算上，同時更加強調成本、應用以及與中國市場的合作。

看好FD-SOI工藝

適用智能物聯(lián)網市場

人工智能物聯(lián)網的發(fā)展與轉變是在微處理器技術進步與工藝技術的共同作用下被推動的。在制造工藝方面，FD-SOI路線成為恩智浦智能物聯(lián)網布局的重點。

在2017年的媒體活動中，Geoff Lees就表示，恩智浦的嵌入式應用處理器將把重點放在FD-SOI技術上。采用FD-SOI有兩個原因：一是隨著技術的發(fā)展，芯片的復雜度越來越高，比如集成模擬電路、RF電路等，同時還要求芯片具有更低的功耗。有的應用要求快速喚醒功能，以便實時與網絡云端進行通信。“我個人認為FD-SOI是最適合物聯(lián)網應用的芯片制造工藝。”Geoff Lees說。

FD-SOI作為一種半導體制造工藝，具有很多技術上的優(yōu)點，比如減少寄生電容，提高器件頻率;與體硅相比，SOI器件的頻率提高20%～35%;由于減少寄生電容，降低漏電流，SOI器件的功耗下降35%～70%;消除了閂鎖效應;抑制襯底的脈沖電流干涉，減少軟錯誤的發(fā)生;與硅工藝相容，可減少13%～20%的工序等。在低功耗的物聯(lián)網芯片產品中，采用FD-SOI技術具有獨自的特點。

據了解，恩智浦的i.MX 7ULP已經采用三星的28納米FD-SOI實現量產制造，還有6款芯片在準備當中，包括i.MX 8和i.MX 8X，以及iMX RT也將轉到FD-SOI工藝上。

目前，世界上擁有FD-SOI生產線的代工企業(yè)主要有兩家——三星與格羅方德。格羅方德除了在德國德累斯頓推進12FDX工藝研發(fā)，預計2019年投入量產外，也在中國四川成都建設FD-SOI生產線。我國代工企業(yè)上海華力微電子此前也有消息傳出在進行FD-SOI生產工藝的開發(fā)。

Geoff Lees表示，當技術成熟后不排除與其他代工廠商合作。