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從幾大典型場(chǎng)景,看安森美賦能邊緣智能應(yīng)用的高性能“產(chǎn)品力”

發(fā)布時(shí)間:2024-09-22 責(zé)任編輯:lina

【導(dǎo)讀】未來(lái),隨著端側(cè)設(shè)備變得更加強(qiáng)大和智能,邊緣智能也將在智能家居、自動(dòng)駕駛和醫(yī)療保健等領(lǐng)域持續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用擴(kuò)大應(yīng)用市場(chǎng)。安森美憑借深厚的技術(shù)積累和市場(chǎng)洞察,從硬件到軟件,從產(chǎn)品到解決方案全面布局,無(wú)論是提升智能感知的精度與效率,還是優(yōu)化數(shù)據(jù)處理的即時(shí)性與能耗,都在不斷突破創(chuàng)新為用戶(hù)提供更高效、更可靠的智能解決方案,與客戶(hù)共同推動(dòng)邊緣智能技術(shù)的邊界,開(kāi)啟一個(gè)更加智能互聯(lián)的世界。


在數(shù)字化時(shí)代,海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生已經(jīng)成為常態(tài),從智能手機(jī)到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,數(shù)據(jù)源已經(jīng)無(wú)處不在。傳統(tǒng)的云計(jì)算模式雖然強(qiáng)大,但也存在著延遲、帶寬和數(shù)據(jù)隱私等問(wèn)題。邊緣智能利用分布式計(jì)算,將AI算法和數(shù)據(jù)處理推向數(shù)據(jù)源附近的邊緣設(shè)備,以實(shí)現(xiàn)低延遲、高效率和實(shí)時(shí)決策,這便是其興起之由來(lái)。

邊緣智能現(xiàn)階段在多個(gè)領(lǐng)域都具有潛在的應(yīng)用價(jià)值,例如工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能制造提高工廠設(shè)備的效率和可維護(hù)性、在智能交通領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高級(jí)駕駛輔助與道路環(huán)境監(jiān)控、醫(yī)療保健領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程健康監(jiān)護(hù)等。作為全球半導(dǎo)體行業(yè)的佼佼者,安森美(onsemi)也憑借其在圖像傳感器、低功耗藍(lán)牙MCU以及助聽(tīng)器SoC產(chǎn)品設(shè)計(jì)的深厚技術(shù)積累,助力終端系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)更智能的決策,為邊緣智能的廣泛應(yīng)用鋪設(shè)基石。

引領(lǐng)視覺(jué)系統(tǒng)革命,圖像傳感器開(kāi)啟智能視覺(jué)時(shí)代

邊緣智能終端系統(tǒng)應(yīng)能夠?qū)崟r(shí)地處理和分析數(shù)據(jù),以便對(duì)環(huán)境和用戶(hù)需求做出迅速響應(yīng),以圖像傳感器為例,隨著技術(shù)的飛速發(fā)展,現(xiàn)代圖像傳感器被要求賦予更多智能化特性,不僅僅是視覺(jué)信息的捕捉者,更是智能分析與決策的前端執(zhí)行者,便是邊緣智能趨勢(shì)的直觀體現(xiàn)。

盡管邊緣智能具有巨大的潛力,但也面臨著一系列技術(shù)挑戰(zhàn),在智能可穿戴、智能家居乃至不斷衍生出的新興AI等細(xì)分應(yīng)用領(lǐng)域,視覺(jué)系統(tǒng)便需要以盡可能低的成本、尺寸、功耗提供更高的分辨、理解和判斷能力。安森美的圖像傳感器技術(shù)在全球汽車(chē)和工業(yè)市場(chǎng)占據(jù)領(lǐng)先地位,其核心競(jìng)爭(zhēng)力在于智能感知能力的深度優(yōu)化,Hyperlux LP系列傳感器功耗超低,支持內(nèi)置的運(yùn)動(dòng)偵測(cè)功能,可以只需要在偵測(cè)到運(yùn)動(dòng)物體時(shí)快速喚醒系統(tǒng)工作,進(jìn)一步優(yōu)化了系統(tǒng)的功耗,內(nèi)部采用了堆棧式架構(gòu)設(shè)計(jì),能最大限度地減少產(chǎn)品體積,最小型號(hào)小如一粒米。

以AR0822傳感器為典型,其內(nèi)置了高動(dòng)態(tài)范圍融合算法和運(yùn)動(dòng)物體捕捉算法,能夠在保證圖像質(zhì)量的同時(shí),大大降低系統(tǒng)資源的消耗,支持多種多次曝光合成線性化擬合功能——DLO (Digital Lateral Overflow) 以及SCMAX (Smooth Combination Max) 智能擬合,這種模式降低了多次曝光合成時(shí)的亮度臨界區(qū)域的噪聲,實(shí)現(xiàn)了120dB的圖像數(shù)據(jù)輸出,有效減少了后端處理器的接收數(shù)據(jù)和處理時(shí)間,提升了圖像細(xì)節(jié)的呈現(xiàn)效果。此外,AR0822還具備增強(qiáng)的近紅外靈敏度和像素合并(binning)/開(kāi)窗輸出(windowing)等精密的攝像功能。

從幾大典型場(chǎng)景,看安森美賦能邊緣智能應(yīng)用的高性能“產(chǎn)品力”
更進(jìn)一步,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的圖像傳感器設(shè)計(jì)正引領(lǐng)著智能感知的新浪潮,這些傳感器通過(guò)集成或緊密配合專(zhuān)用的AI處理單元,能在邊緣側(cè)直接執(zhí)行復(fù)雜的目標(biāo)識(shí)別、分類(lèi)甚至預(yù)測(cè)任務(wù)。為了在更復(fù)雜多樣的環(huán)境中更精準(zhǔn)、快速的輸出場(chǎng)景信息,安森美的圖像傳感器未來(lái)將會(huì)集成更高分辨率,更快速率,嵌入更多的智能算法甚至深度算法、以及非可見(jiàn)光波段的檢測(cè)等,為邊緣智能帶來(lái)更精美、更細(xì)致的圖像。

低功耗藍(lán)牙構(gòu)建邊緣智能設(shè)備連接生態(tài)

由于邊緣智能硬件的實(shí)時(shí)性要求極高,藍(lán)牙低功耗(BLE)技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)前最熱門(mén)的電子產(chǎn)品連接技術(shù)之一,廣泛應(yīng)用于消費(fèi)電子、工業(yè)、汽車(chē)、醫(yī)療保健、計(jì)算機(jī)、智能建筑等領(lǐng)域,市場(chǎng)發(fā)展空間極為驚人。安森美推出的藍(lán)牙低功耗5.2無(wú)線微控制器RSL10和最新RSL15低功耗藍(lán)牙芯片,通過(guò)采用先進(jìn)的半導(dǎo)體工藝和雙核架構(gòu),確保了實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用能夠在終端層面完成相關(guān)計(jì)算,避免了數(shù)據(jù)傳輸至云端處理產(chǎn)生的時(shí)延。這一設(shè)計(jì)思路不僅優(yōu)化了系統(tǒng)的整體能效,還確保了數(shù)據(jù)處理的即時(shí)性和系統(tǒng)的自主性。

從幾大典型場(chǎng)景,看安森美賦能邊緣智能應(yīng)用的高性能“產(chǎn)品力”
低功耗藍(lán)牙MCU方案充分利用了藍(lán)牙標(biāo)準(zhǔn)的特性,如更高的數(shù)據(jù)傳輸速率、更遠(yuǎn)的傳輸距離和廣播數(shù)據(jù)擴(kuò)展功能,使得它們成為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,尤其是那些依賴(lài)電池供電智能設(shè)備的理想選擇,極大地豐富邊緣設(shè)備的通信能力和應(yīng)用場(chǎng)景,包括設(shè)備資產(chǎn)監(jiān)控,精準(zhǔn)的定位服務(wù)在遠(yuǎn)程醫(yī)療場(chǎng)景等,在保持長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的同時(shí),快速響應(yīng)用戶(hù)指令或環(huán)境變化,執(zhí)行數(shù)據(jù)采集、簡(jiǎn)單分析乃至決策任務(wù),而無(wú)需頻繁與云端交互,從而大幅降低了功耗,延長(zhǎng)了設(shè)備的工作周期。

另一個(gè)典型的應(yīng)用案例便是安森美近期發(fā)布的先進(jìn)的微型AFE CEM102,可高精度測(cè)量電化學(xué)信息和安培電流,其設(shè)計(jì)為與RSL15藍(lán)牙5.2認(rèn)證無(wú)線微控制器配合使用,與單獨(dú)的方案相比,該組合方案精度更高、噪聲更小且功耗更低,能簡(jiǎn)化物料單并提高配置靈活性,最終釋放更多開(kāi)發(fā)資源。更重要的是,該方案的靈活性使其不僅適用于基于電化學(xué)測(cè)量的傳感器,還能用于需準(zhǔn)確測(cè)量小電流的多種傳感器,讓設(shè)計(jì)人員能夠?yàn)閭鞲袘?yīng)用開(kāi)發(fā)出精度更高、功耗更低、外形更緊湊的邊緣智能設(shè)備,例如可穿戴醫(yī)療監(jiān)護(hù)方案進(jìn)一步改善用戶(hù)體驗(yàn),真正將智能決策推向了設(shè)備邊緣。

健康關(guān)懷升級(jí),助聽(tīng)器SoC設(shè)計(jì)的智能芯意

邊緣智能的浪潮同樣也席卷了醫(yī)療市場(chǎng),尤其是隨著人口老齡化,用戶(hù)對(duì)智能化診療體驗(yàn)需求的不斷提升,個(gè)性化醫(yī)護(hù)設(shè)備如助聽(tīng)器的設(shè)計(jì)不再是簡(jiǎn)單的音頻放大組件,而需要變得更為專(zhuān)業(yè)及智能,從而進(jìn)化為集成了高級(jí)數(shù)字信號(hào)處理、人工智能算法與低功耗管理的微型計(jì)算平臺(tái)。通過(guò)采用先進(jìn)的AI算法,助聽(tīng)器最好能夠?qū)崟r(shí)分析周?chē)h(huán)境聲音,智能識(shí)別并增強(qiáng)語(yǔ)音信號(hào),同時(shí)有效抑制背景噪音,使得佩戴者即便在嘈雜環(huán)境下也能享受到清晰、自然的對(duì)話體驗(yàn)。這種智能化的處理能力直接在助聽(tīng)器內(nèi)部完成,無(wú)需依賴(lài)外部云服務(wù),既保證了數(shù)據(jù)處理的即時(shí)性,又保護(hù)了用戶(hù)的隱私安全,充分彰顯了邊緣智能在提升用戶(hù)體驗(yàn)與保護(hù)個(gè)人隱私方面的雙重價(jià)值。

安森美擁有30多年的助聽(tīng)器芯片設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),是行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的助聽(tīng)器芯片供應(yīng)商,打造了一系列先進(jìn)的專(zhuān)業(yè)數(shù)字助聽(tīng)器/OTC輔聽(tīng)方案,包括Ezairo 7160、Ezairo 8300/8310、J10/J20低功耗藍(lán)牙無(wú)線OTC等平臺(tái)。針對(duì)個(gè)性化與智能化的行業(yè)需求,安森美的助聽(tīng)器解決方案與時(shí)俱進(jìn),從早期的130nm到現(xiàn)在的22nm工藝,從雙核到6核,確保方案在性能、功耗和延時(shí)方面都得到了較大的提升,比如在語(yǔ)音延遲方面,安森美的主流方案可以做到3ms以下。此外由于藍(lán)牙低功耗技術(shù)的發(fā)展,帶藍(lán)牙功能的無(wú)線助聽(tīng)器方案日漸流行,比如J10/Ezairo7160就是典型的無(wú)線助聽(tīng)器解決方案。

從幾大典型場(chǎng)景,看安森美賦能邊緣智能應(yīng)用的高性能“產(chǎn)品力”
J10 OTC助聽(tīng)器平臺(tái)功能圖

Ezairo 8300/8310則更適應(yīng)未來(lái)助聽(tīng)器功能需求,Ezairo8300/8310的ADC位數(shù)更高,在常規(guī)處理基礎(chǔ)上,擴(kuò)展到了6核解決方案,處理能力提升了一倍以上。其中內(nèi)置了一顆NNA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器,可解決AI離線計(jì)算的需求,在低功耗狀態(tài)下能夠進(jìn)行語(yǔ)音喚醒、調(diào)整音量、基本參數(shù)調(diào)整等本地處理,甚至可以根據(jù)用戶(hù)聽(tīng)力曲線和使用情況,結(jié)合用戶(hù)使用助聽(tīng)器的習(xí)慣,通過(guò)深度學(xué)習(xí)的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)適配功能。另外,傳統(tǒng)的環(huán)境場(chǎng)景分類(lèi)功能靠特定算法來(lái)實(shí)現(xiàn),如果有了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器,環(huán)境分類(lèi)算法就會(huì)更靈活,可以實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的環(huán)境場(chǎng)景識(shí)別和切換。AI功能的引入,可以提升對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景的自動(dòng)切換,并增加了自動(dòng)偵測(cè)語(yǔ)音陣列,可以更好地讓使用者接收到有價(jià)值的語(yǔ)音而不受環(huán)境噪音的干擾。

未來(lái),隨著端側(cè)設(shè)備變得更加強(qiáng)大和智能,邊緣智能也將在智能家居、自動(dòng)駕駛和醫(yī)療保健等領(lǐng)域持續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用擴(kuò)大應(yīng)用市場(chǎng)。安森美憑借深厚的技術(shù)積累和市場(chǎng)洞察,從硬件到軟件,從產(chǎn)品到解決方案全面布局,無(wú)論是提升智能感知的精度與效率,還是優(yōu)化數(shù)據(jù)處理的即時(shí)性與能耗,都在不斷突破創(chuàng)新為用戶(hù)提供更高效、更可靠的智能解決方案,與客戶(hù)共同推動(dòng)邊緣智能技術(shù)的邊界,開(kāi)啟一個(gè)更加智能互聯(lián)的世界。


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