日前，Gartner將邊緣計算列為了2020年十大戰略技術。邊緣計算的信息處理以及內容收集和傳遞被放置在離信息源更近的位置，其核心邏輯是保持流量本地化和分布式以減少延遲，使關鍵應用和服務更加接近使用它們的人員和設備。到2023年，網絡邊緣的智能設備數量可能是傳統IT領域的20倍以上。

簡單概括，邊緣計算興起的主要原因包括以下三點： 一，它能夠降低總體擁有成本，不用總是進行云接入，從而降低本地成本；二，它可以保護數字隱私，提高安全性；三，它能夠減少應用延遲，更加支持實時應用，增強本地體驗質量。

基于此，傳統數據中心中很多算力都在向邊緣側轉移，傳統的MPU是否能夠滿足新興的生態應用特點？在優化提升和改善性能方面是否有一些新的要求呢？

對此，恩智浦高級副總裁兼邊緣處理事業部總經理Ron Martino先生認為，邊緣計算有非常廣泛的可能性，無論是其性能還是能力，其能力來自工業互聯、TSN或者是擴展計算以滿足標準的工作負載。可擴展的解決方案具有更高的價值，因為它能夠充分地挖掘邊緣計算的能力，從終端一直到高度集成端，比如把數據和接口都上傳至云，如果需要更多本地的能力，例如在本地進行AI學習，即在邊緣側完成學習動作且不需要用到云，這個容量就需要得到提升和非常廣泛的器件，在滿足軟件方面容量要求的同時又能夠兼顧平臺的效率，通過這樣的方式來提供解決方案，這也是為什么很多客戶希望能跟恩智浦合作的原因。

另外，安全是一個非常重要的考量因素，盡管此前安全在很多應用當中都相當重要，但從來都不是產生購買行為的決定性因素。現在隨著邊緣側接入點的增多，產生了非常多的關鍵數據且其價值也越來越高，安全性和不斷集成的功能已經成為大家考慮的極為重要的因素，而這也是嵌入式計算不斷演進的關鍵性原因。所以，越來越多的業務模式在評估長期可靠性時，將如何提高安全性列為非常重要的考慮因素。

許多行業的數據泄露事件會影響到客戶的品牌聲譽，包括隱私的入侵、關鍵數據的竊取及非法入侵和訪問情況。因此，政府監管部門以及行業安全認證發揮著非常重要的作用。

Ron Martino表示：“恩智浦在安全方面擁有非常悠久的歷史，在銀行業、電子政務以及金融交易方面擁有出色的安全性。此外，我們充分利用自身能力提供邊緣可擴展的各種安全產品，同時提供分立式和集成的產品。此外，我們現在推出了認證的EDGELOCK ASSURNACE，為安全標準非常高的器件及恩智浦的合作伙伴進行高水平的安全認證和服務。恩智浦的安全性能現已達到PSA Level2、CC等高水準。

近些年，恩智浦一直在大力推廣EdgeVerse，主要用于邊緣計算，特別是面向中國市場。據Ron Martino介紹，該產品能夠滿足中國提出的數字化網絡建設的七個重點領域中的六個：一是人工智能，可提供易用的機器學習部署AI解決方案；二是工業互聯網，能夠提供非常低時延的工業化協議支持；三是城際交通，能夠在此領域提供全新的人機交互功能；四是5G網絡，能夠提供Layerscape軟件定義的基帶以及可擴展的處理器和控制器；五是數據中心，針對數據中心中的IoT工作提供功耗表現卓越的數據分流；六是新能源汽車充電，這個領域使用的是恩智浦的i.MX人機交互能力和跨界MCU。

另外，恩智浦擁有全套軟件支持邊緣計算，包括網絡、工業和物聯網邊緣計算的垂直優化，支持多系統處理，包括工具和分布式BSP，該公司還開發了許多中間件，以幫助客戶迅速將產品推向市場。

2019年底，恩智浦完成了對Marvell Wi-Fi業務的并購，使得該公司在無線連接領域擁有了更好的產品組合，如可以支持窄帶的BLE、Zigbee及Thread，這樣就可以提供更好的邊緣計算方案。此外，該公司的MCU Xpresso SDK與平臺有更好的連接，很多固件和驅動更加易于使用。

從應用領域角度看，恩智浦的邊緣處理應用主要分為三類：一是支持5G本地網絡及數據集成；二是工業邊緣，包括工廠自動化、基礎設施、交通運輸、醫療等；三是物聯網邊緣，包括智能家居、消費及可穿戴領域。

物聯網和智能家居

最早的物聯網設備是1990年展出的一臺烤面包機，當時這臺面包機與計算機相連，可以通過計算機對它進行遠程控制，但物聯網這個概念是在1999年時才被提出的。

盡管不同的IoT設備會存在一些共同點，比如，IoT設備都是通過一些技術實現電子和電氣元器件的監測和控制，但不同的IoT應用有不同的要求，所以需要不同數量的、多樣化的MCU和MPU進行控制和支持，不存在統一的解決方案。恩智浦邊緣處理事業部副總裁兼IoT業務線總經理于修杰先生表示：“無論是GPU，還是FPGA，基于這些技術都能找到自己適用和擅長的領域，同時也取決于市場對于應用功耗的容忍度。有時候需要優化的內容也是不同的，具體要看是語音還是視頻，是要在邊緣還是云上做學習或做推斷。因此，有很多的考慮因素，而且也不僅僅是從TOPS的角度來考慮，因為市場對成本的容忍度不同。“

“現在，已經有客戶在問有沒有可能做免費的AI和機器學習，其實指的就是使用CPU來做機器學習。現在我們的eIQ工具可以部署類似這種模式，例如在家居場景中，由于人是交互對象，因此在推測方面需求不高，在機器學習方面就無需購買加速產品，以求降低成本。我們正在與合作伙伴和客戶不斷地做這種微調，特別是在發展早期，會有很多迭代和戰略微調。我相信市場還是會繼續存在很多創新的空間“，于修杰說。

恩智浦的產品組合非常豐富，既有基于Arm架構的MCU，也有具備連接性、高集成且高性能低功耗的MCU，甚至還有非常大型的、高性能的MPU。

在家居環境中，恩智浦的產品可以支持很多部件更好的結合，讓設備的使用變得更加簡單。以洗衣機為例，它集合了恩智浦的多種技術，包括MCU、MPU、NFC、Wi-Fi等。該公司能夠提供參考平臺，幫助客戶推出新的產品。以i.MX RT106跨界MCU為例，恩智浦進一步加強了本地語音控制、人臉識別以及Alexa語音服務。該公司可以分享更多的軟件和數據，幫助IoT客戶快速啟動產品研發。

5G和數據中心

如果要滿足從云端到邊緣的多應用需求，就需要高帶寬、低延遲和大范圍覆蓋的能力。恩智浦從天線到處理器都有相應產品提供給客戶。

該公司的Layerscape Access可以支持4種應用，有固定無線接入平臺、分布式單元、無線電單元和一體化的小基站，這四個平臺可以滿足客戶對覆蓋的需求。恩智浦產品管理高級總監Nikolay Guenov先生表示：“在這些應用上，我們在軟硬件方面都非常注重與伙伴的合作。恩智浦的產品線可以滿足從單核到4核再到16核的處理器需求，Layerscape Access滿足可編程基帶的需求，結合合作伙伴的射頻芯片，我們能夠全面支持客戶所需。此外，我們的產品線同時支持sub-6G和毫米波天線標準。“

從滿足市場需求的角度來看，該公司支持5G開放式生態系統。在射頻方面，為了滿足小基站或CPE的需求，恩智浦提供給合作伙伴基帶的接口。

工業

在工業邊緣領域，對安全性和可靠性要求很高，特別是低延時。恩智浦已經把TSN技術融入到三款產品當中，包括i.MX RT1170跨界MCU，i.MX 8M Plus，以及LS1028A處理器。

在電動汽車充電領域，恩智浦用于計量的Kinetis MCU可以獲得非常高精度的結果。另外，還有應用于主機處理器的i.MX RT。在安全性方面，提供SE050安全元件以及在MPU和MCU中的篡改檢測功能，而且其Wi-Fi、藍牙以及NFC可以支持包括無線充電、支付等無線連接。

生態建設

目前，機器學習在邊緣計算領域已非常普遍。恩智浦在這方面已經有許多合作伙伴，如與加拿大的Au-zone一起開發機器學習的工具包，并與Arm進行合作，使Arm Ethos-U65 microNPU提供可擴展、高性能的機器學習用例。

此外，恩智浦還在推進開放標準，如很多器件和無線的交互、可操作性、以及CHIP計劃（用于開發和實施新的統一連接協議的開源方法），與很多伙伴一起合作來支持多樣性器件之間更好地交互。

恩智浦不斷在中國投資，建立更多的本地合作伙伴關系，并在中國生產為中國服務的產品。該公司與天津大學、蘇州大學、上海交通大學等建立了良好的合作伙伴關系。此外，還與中國政府進行合作，包括在天津建立AIoT實驗室。
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