人工智能物联网前景广恩智浦以“跨界”处理器抢攻

近年来，随着物联网的快速发展以及人工智能开启在边缘计算领域中的应用，系统设计工程师希望采用的嵌入式处理器能够兼具高性能与低成本，同时具有更高的安全性。去年恩智浦半导体推出创新性的跨界处理器i.MX RT系列，填补了MCU和应用处理器之间空白。近日，恩智浦再次举办i.MX RT媒体交流会。恩智浦资深副总裁兼微控制器业务线总经理Geoff Lees以相关团队介绍了i.MX RT系列产品的最新进展，同时深入解读在人工智能物联网快速发展的背景下，微控制器的市场前景，边缘计算技术的最新发展及应用。

产品线进一步丰富，i.MX RT获用户认可

多年以来，嵌入式处理领域一直根据设计需求分为两个阵营：要求经济实惠和灵活实用的应用场合采用MCU，超出MCU功能范围的设计会采用应用处理器。但是随着物联网和工业领域的发展，市场需求正在发生改变，比如“始终开启”功能，它既需要持续监控感测信号，处理来自各种传感器的信息，同时又可以被从休眠模式中实时唤醒，且保持较低功耗;再比如GUI(图形化界面)越来越多地融入物联网系统当中，对嵌入式处理器性能提出更高要求。基于这些需求，恩智浦半导体推出“跨界”嵌入式处理器i.MX RT，以应对市场需求，在提高数据处理能力，善改用户体验的同时，又不增加成本和功耗。

经过一年的开发，i.MX RT系列获得更多用户认可。根据恩智浦微控制器业务线全球资深产品经理曾劲涛的介绍：“去年6月份第一款i.MX RT系列产品i.MX RT 1050发布，10月份实现量产。在不到一年的时间里，中国市场上已有4家主要的客户开始大量采用该系列产品，此外我们现在还在与2500家客户一起合作开发项目。i.MX RT系列已经产生5亿美元数量级的潜在市场。”

目前，恩智浦正在进一步地丰富i.MX RT系列的产品线，在i.MX RT 1050的基础上，今年推出增强版的i.MX RT 1060，性能和配置均得到进一步增强;i.MX RT 1020的定位则更具性价比，500MHz主频，配置全面的接口，具备加密功能。此外，恩智浦还针对中国市场，在i.MX RT 1050的基础上，推出一款大封装版本，在降低PCB板成本的情况下，用户可获得更高的性价比。

曾劲涛还介绍了i.MX RT下一步的产品规划。“下一步，我们还将推出增强DSP的i.MX RT 系列，在集成DSP模块后将增强语音识别、人工智能、硬件加速等处理能力;推出集成WIFI、蓝牙的i.MX RT系列，扩展嵌入式芯片的连网能力;推出更具性价比的i.MX RT 1010，推出封装i.MX RT处理器与闪存模块的版本等。”

i.MX RT系列将在面向智能家电应用的KE1X系列、DSC系列等微控制器产品，与面向广泛物联网应用的i.MX 6ULL系列、i.MX 6SL系列等应用处理器之间，形成一个新的产品系列，满足高性能与低成本的物联网市场应用需求。

人工智能关注边缘计算，加强与中国市场合作

人工智能也是本次媒体活动的话题重点。随着人工智能的高速发展，在边缘计算环境下的物联网领域有了越来越广泛的应用。对此，Geoff Lees在接受采访时指出：“人工智能让机器能够感知环境，并能够让其对人类指令做出更好地响应。随着处理器技术的进步，人工智能正在从云端运算转向嵌入式应用，同时仍然在快速演变之中。恩智浦非常关注人工智能的发展，希望将人工智能技术更好的引入智能物联网当中。”

根据Geoff Lees的介绍，恩智浦在人工智能的发展上强调的是成本与应用。“没有人会为了AI而做AI，人工智能技术最终必然走向产品化。而落地的关键，一是成本、二是应用。恩智浦的产品和解决方案在物联网各个边缘计算领域都有着广泛的应用。随着市场对于AI技术需求的提高，我们会选择适当的AI核加入已有产品上，用户不必再自己开发应用软件。‘交钥匙’的整体解决方案是我们的发展方向，也是我们的强项。”Geoff Lees说。

同时，Geoff Lees非常看好中国人工智能的发展。“我认为中国的人工智能和机器学习市场是引领全球的。虽然美国公司最早开始研发AI技术，但是现在中国公司研发AI产品的广度是其他国家公司没法比的。中国AI产品种类多样，包括玩具中都开始强调AI概念。中国在AI应用方面是最活跃的区域。”

因此，恩智浦将在边缘计算的人工智能领域将加强与中国公司的合作。根据Geoff Lees的构想，合作可分成三个阶段：第一个阶段是与中国语音端的人工智能公司合作，将相关操作系统与生态环境移植到恩智浦的产品之中，不仅在i.MX 7ULP、i.MX8M等应用处理器、i.MX RT等跨界处理器当中，甚至在更低端的微处理器中，都将移植相关生态环境和操作系统。第二阶段是优化。恩智浦将与中国大学、研究机构共同合作，将相关研究成果移植到产品之中，包括工具、语言算法等。并不是所有的数据处理运算都必须放到云端完成上，很多机器学习的算法经过优化都可以放在本地完成，而且更加高效和安全。第三个阶段是将更加先进的机器学习、算法移植到低成本的微处理器、微控制器上，将机器学习的应用范围在边缘计算领域进一步扩展。

恩智浦在人工智能方面的关注点集中在边缘计算上，同时更加强调成本、应用，以及与中国市场的合作。

看好FD-SOI工艺，适用智能物联网市场

人工智能物联网的发展与转变是在微处理器技术进步与工艺技术的共同作用下被推动的。在制造工艺方面，FD-SOI路线成为恩智浦智能物联网布局的重点。

在2017年的媒体活动中，GEOFF LEES就表示，恩智浦的嵌入式应用处理器将把重点放在FD-SOI技术上。采用FD-SOI有两个原因：一是随着技术的发展，芯片的复杂度越来越高，比如集成模拟电路、RF电路等，同时还要求芯片具有更低的功耗。有的应用要求快速唤醒功能，以便实时与网络云端进行通信。“我个人认为FD-SOI是最适合物联网应用的芯片制造工艺。”GEOFF LEES说。

FD-SOI作为一种半导体制造工艺，具有很多技术上的优点，比如减少寄生电容，提高器件频率;与体硅相比，SOI器件的频率提高20%～35%;由于减少寄生电容，降低漏电流，SOI器件的功耗下降35%～70%;消除了闩锁效应;抑制衬底的脉冲电流干涉,减少软错误的发生;与硅工艺相容，可减少13%～20%的工序等。在低功耗的物联网芯片产品中，采用FD-SOI技术具有独自的特点。

据了解，恩智浦的i.MX 7ULP已经采用三星的28纳米FD-SOI实现量产制造，还有6款芯片在准备当中，包括i.MX 8和i.MX 8X，以及iMX RT也将转到FD-SOI工艺上。

目前，世界上拥有FD-SOI生产线的代工企业主要有两家——三星与格罗方德。格罗方德除了在德国德累斯顿推进12FDX工艺研发，预计2019年投入量产外，也在中国四川成都建设FD-SOI生产线。我国代工企业上海华力微电子此前也有消息传出在进行FD-SOI生产工艺的开发。

GEOFF LEES表示，当技术成熟后不排除与其他代工厂商合作。