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[导读]要为端侧AI提供真正意义上的系统解决方案,离不开NXP的模数产品部门之间的协同、软硬件开发人员之间的合作。而除了在系统解决方案的层面上需要强调合作协同的重要性外,NXP更认为在“合作协同”这一概念,在与大客户、中小客户乃至整个生态的合作中都起到了至关重要的作用。

端侧AI市场正在经历显著的增长和变革。根据市场分析,全球端侧AI市场在2023年的市值约为175亿美元,预计到2032年将达到958.6亿美元,从2024年到2032年的复合年增长率为20.8%。这一增长主要由物联网基础的边缘计算解决方案的需求增加、5G网络的广泛采用以及对低延迟、实时数据处理能力的普遍需求推动。

在小型设备上部署机器学习模型,执行数据分析和实时决策,显著减少了将数据发送到云端处理所涉及的延迟和带宽使用。随着端侧AI技术不断演进,有望将智能处理带到数据源更近的位置,从而革新行业,使系统更加自主、高效和响应迅速。因此,在各种嵌入式设备上启用AI至关重要,而在计算资源有限的这些嵌入式设备上,AI的启用这也意味着复杂的系统挑战。

在端侧AI发展的背后,整个系统的架构设计更为复杂,硬件和软件的结合更加紧密,在信息安全、功能安全等方面也面临更多的挑战。近日,NXP在苏州召开了2024高管春季媒体沟通会。NXP执行副总裁兼安全连接边缘业务总经理Rafael Sotomayor和NXP执行副总裁兼高级模拟业务部总经理Jens Hinrichsen进行了精彩的分享,为记者解释了NXP如何透过“数模协同、软硬整合”的方式,为端侧AI带来真正的全面系统解决方案。


应对新的应用趋势,NXP将复杂技术简化

当前世界上面临着几个重要的宏观发展趋势,涉及效率、可持续性与安全性三个关键方向。首先,各类系统的工作处理方式正变得更加高效,如智能工厂的兴起,自动化和自主性的提升让我们能够用更少的资源完成更多的工作。其次,跨所有行业的可持续发展成为一大追求目标,体现在对低能耗的需求上。这不仅仅局限于汽车电气化,其他行业也普遍推进电气化,减少对传统化石燃料的依赖。第三,随着我们进入万物互联的时代,联网设备的信息安全变得尤为重要,要确保这些设备在连接时能保障数据的安全和隐私。以上提到的这些趋势共同塑造了我们当下的技术发展和社会进步的轨迹。

而在所有趋势中,最大的变化来自AI。AI被视为下一个“全要素生产力”,将会带来生产力的全面提升。不仅仅是发生在云端,在边缘侧同样也可以实现AI赋能。原先的算法是在云端生成和训练的,现在这些算法和模型可以迁移到边缘端。通过这种方式,算法无需连接至云端就能运行,标志着一个重大的转型。人工智能的这种转变预示着它将重新塑造所有行业并重新定义我们的工作方式。

而在这些趋势的推动下,芯片行业中也开始有所变革。和过去相比,芯片选型在整个系统搭建流程中发生了变化,从“自下而上”变成了“自上而下”。在过去,客户在芯片选型时,通常会先看一下这个芯片的参数是否符合要求,然后选定了芯片这一硬件平台之后,在其上进行软件、应用的开发。现在客户会先从顶层的应用需求出发,定好顶层的应用之后,开始考虑软件设计,然后一层层向下最终到底层的芯片选型。而这种变化的背后,涉及到了更多软硬件的融合,也就带来了更多的复杂技术要求,涉及到了信息安全、功能安全、人工智能,视觉、音频等等。芯片厂商如果还是单纯提供硬件,那么就无法满足客户的、行业的要求。NXP也是敏锐捕捉到了这一变化:十年前,NXP的业务70%是硬件,30%是软件;而现在这个比例是,35%是硬件,65%是软件。作为一家领先的芯片供应商,NXP已经不再仅是简单地提供单一元器件产品,而是提供了完整的系统级解决方案和全面服务支持。Rafael表示:“将复杂的技术简单化,这就是NXP为客户提供的价值。”


无处不在的端侧AI,NXP提供全面覆盖的计算支持

随着AI的不断深化发展,NXP自身也在转型,希望能够在所有的产品中集成人工智能技术。NXP希望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。

要在边缘端实现人工智能,在NXP看来需要几个关键要素:1、强大的神经处理单元(NPU):这是实现边缘运行算法的核心技术。2、强大的连接性:边缘设备需要不断自我学习和适应,同时向云端反馈学习成果,以保证算法持续更新。3、高级的安全性措施:特别是在算法模型属于客户独有的情况下,必须保障算法的安全性,防止数据泄露或被恶意利用。

这种在边缘实施人工智能的方式不仅加快了处理速度,还通过减少对中央处理的依赖,增强了系统的响应能力和安全性。

据Rafael介绍,NXP提供了宽泛的产品能力和价格跨度的微控制器。包括2~3美金价格区间的MCX N,价格区间5~6美金的跨界处理器,以及再到20美金价格区间的MPU等。值得一提的是,其中搭载的eIQ® Neutron能够带来更好的功耗表现和极致的产品尺寸。

而与计算密不可分的是连接能力。每一个具备人工智能的设备必须是联网的,而且需要能实现一对一的连接。边缘AI通过它采集到的数据一直在不断地学习、更新。而NXP的连接能力能够保证此类应用的连接性以及信息的安全性。

在此次发布会的现场,NXP展示了一系列的端侧AI的demo展示,覆盖了低功耗、中端和高性能的不同方案成本。包括人体识别计数、人脸识别和追踪、鼾声检测、驾驶员检测等。据了解所有的方案中的开发板只需要大概15美金。客户可以购买这些板子进行应用开发和快速原型设计,并利用基于硬件的模块化架构进行快速开发。NXP搭建的整个端侧AI系统都是模块化的,客户可以根据自己的需求进行灵活的拓展。


强大的模拟能力加持,带来真正意义上的系统解决方案

当我们谈及端侧AI的应用,更多关注在计算的部分能否具备足够的算力支持,以及能否实现安全高速的连接。而在计算和连接之外,在整个端侧AI系统中,模拟部分也起到了至关重要的作用,是整个系统能够高效可靠运行的基础。

端侧AI系统对于外界环境的信号采集和捕捉,离不开高精度的模拟前端的采样;而信号被捕捉之后的整流、放大和处理离不开模数转换器、驱动器、放大器等参与;而要让计算的本体(SoC、MPU、MCU)实现高能效的计算和驱动,外围也离不开高性能的PMIC进行供电管理。此外,整个系统中还包含了大量的接口、隔离器等。

“这是一个非常复杂的环境,不仅需要保证互通性或者互可操作性,并且涉及非常多的硬件、软件以及各种挑战。”NXP执行副总裁兼高级模拟业务部总经理Jens Hinrichsen分享到,“在NXP,我们联合开发处理器和模拟元件,以实现工程预设计、功能齐全的系统级解决方案。这能够给我们的客户带来巨大的价值,能够推动他们极快地进行产品创新,更快地进入到市场。”

据悉,NXP在拥有丰富的模拟元件能力,模拟产品覆盖了从传感器到电源管理等各个技术领域。在提供高性能和高可靠性的模拟及混合信号解决方案方面,NXP的模拟产品具有明显优势,尤其是在需求严苛的汽车和工业应用市场中。

而正是凭借着宽广的模拟产品线和深厚的模拟技术底蕴,NXP能够将模拟能力和计算、连接的能力相结合,给客户的端侧AI提供真正意义上的完整的系统解决方案。

在NXP所提供的系统解决方案,更多是体现为一种协同合作的模式。以处理器的供电举例,PMIC是采用协同的方式与处理器配合,通过系统分区来决定哪些数字内容由处理器处理,哪些模拟内容转移到模拟元件中。要做到一款真正好用的PMIC,背后需要很多的专业技术知识——要理解SoC系统芯片的原理和其与PMIC在功率上的关系,这样才能够得出最优化的PMIC解决方案;需要同时设计SoC和PMIC,才能让整个方案达到最佳性能和最高效率;要联合PMIC和SoC,才能实现一体化的功能安全性。“通过连接性、处理器、模拟元器件的联合设计,NXP能够实现真正意义上的系统级解决方案。”Jens总结到。


“合作协同,至关重要”

要为端侧AI提供真正意义上的系统解决方案,离不开NXP的模数产品部门之间的协同、软硬件开发人员之间的合作。而除了在系统解决方案的层面上需要强调合作协同的重要性外,NXP更认为在“合作协同”这一概念,在与大客户、中小客户乃至整个生态的合作中都起到了至关重要的作用。

NXP的品牌新的品牌主张是“Brighter Together”。在记者看来,这其中的“Brighter”指的是产品技术、应用层面,变得更加智能;而“Together”,则代表了与生态伙伴、与中国本土客户之间的合作系统,共赢未来。

“如何把技术交到每个人的手中,这是关键的问题。无论企业有多小,我们都会为其提供便于使用的产品和解决方案。这也就是我们为什么需要数模业务的协同来整合软硬件产品,以客户能够负担起的价格,以更快的方式交到客户手中。谁能把这件事情做得更好,谁就能够成为获胜者。NXP也希望成为那个获胜者。”Rafael分享到。

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