（文章來源：電子產品世界）

AIoT（人工智能+物聯網）是一個新興市場，它推動著物聯網數據處理從集中式數據中心向網絡邊緣發展。AIoT是針對需要更低延遲和更即時的實時處理的應用而推出的，在這方面它能比云計算做得更好。AIoT也正在帶動邊緣計算興旺發展，邊緣計算需要全新品類的物聯網路由器、服務器、存儲平臺和專用的機器對機器（M2M）工作負載加速器，它們可以將非結構化數據轉換為結構化元數據，以供實時智能響應系統進行分析、搜索和處理。

Silicon Labs正在通過頻率靈活的時鐘發生器、可編程振蕩器和低歪斜/低抖動時鐘緩沖器等先進的時鐘解決方案，來滿足邊緣計算和AIoT應用的需求。SiliconLabs還提供了基于Arm Cortex-M33內核的第2代無線系統級芯片（SoC）和模塊，它們具有足夠的處理能力和片上存儲，可支持邊緣節點設備中的許多機器學習應用。

Silicon Labs最近與AI創新公司Cartesiam合作創建了一個預測性維護演示，該演示使用了在Silicon Labs無線SoC上運行的Cartesiam物聯網優化算法。這項演示展示了邊緣AI可以為電機控制等工業物聯網應用帶來的強大功能。在演示中，機器學習算法針對風扇運行模式進行訓練，當它檢測到異常時，會通過藍牙將警報發送到顯示器上。預測性維護通過在系統發生故障之前檢測出異常運行狀況來避免系統停機。這些算法專門針對ArmCortex-M系列內核設計，是計算能力有限的功耗敏感型邊緣應用的理想選擇。

AIoT的其他應用還包括電力負荷分解，用戶能夠從電表測量的總用電量中檢測出設備級別的電量使用情況。通過使用AIoT技術測量一段時間內的實時用電情況，可以了解每個負載的“指紋”（指每個負載的用電特點）。了解各個負載用電量的用戶更有可能減少其電量使用。聲音和語音處理是AIoT的另一大目標應用領域，例如語音助手喚醒詞處理、玻璃破碎監測以及其他用于各種安全系統的聲音分類等應用。

8位MCU和32位MCU在物聯網領域中都有一席之地。無論是用于簡單的成本敏感型物聯網設備，還是在更復雜的系統中作為外圍處理器，更小且更具成本效益的8位MCU都是理想選擇。例如，Silicon Labs的EFM88位MCU提供了一種高功能和低成本的獨特組合，這使得它們對于那些對成本非常敏感的物聯網設備極具吸引力。8位MCU的目標應用還包括通常運行專有無線協議的簡單無線設備。

具有一定復雜度的物聯網連接設備或運行低功耗藍牙、Zigbee、Thread和專有協議的設備，通常需要性能更高的32位MCU或無線MCU。32位MCU對于要求更高性能的應用是必要的，而且在信號處理方面，它們相比8位MCU具有關鍵的優勢。我們認為16位MCU在嵌入式市場中正逐漸失去陣地，因為它們既不像8位MCU那樣具有成本效益，也不能像32位MCU那樣處理諸如AIoT等復雜應用。

RISC-V對于半導體技術而言是一種重要的、顛覆性的技術，Silicon Labs正在評估它在未來無線SoC設計中的潛在應用。Silicon Labs是RISC-V基金會（RISC-VFoundation）的成員，也是OpenHW集團（OpenHWGroup）的主要發起者和創始成員，OpenHW集團正在推動基于RISC-V的CORE-V系列開源內核以及相關IP、工具和軟件的開發。Silicon Labs計劃在未來的集成電路（IC）產品中實施CORE-V技術。

RISC-V適用于多核設備，包括異構設計，即設備包含多個基于不同指令集架構（ISA）的內核。例如，物聯網SoC可以集成一個Arm Cortex-M33內核作為主處理器以運行客戶的應用，同時具有一個或多個基于RISC-V的內核來處理諸如安全加速或無線電調度等固定功能。

許多硬件開發人員被RISC-V吸引，因為它是一種開源指令集架構，沒有授權費用。然而，就另一層意義而言，它并不是完全“免費”的，芯片制造商仍要對軟件和工具鏈進行投資，以將基于RISC-V的器件推向市場，并確保在商業上獲得成功。

RISC-V會打破Arm的市場主導地位嗎？可能不會很快。Arm是一家久負盛名的IP供應商，為大部分器件提供支持，這些器件每年被用于大量的移動、嵌入式、汽車和物聯網應用。與RISC-V不同，Arm由一個成熟的、廣泛的、不斷成長的軟件和工具生態系統提供支持。

總之，RISC-V的出現是一種健康且必要的發展。競爭對整個行業是有益的，并將推動技術創新及實現新的業務模式。Arm當然也明白這一點，因此在響應客戶需求和開源架構帶來的競爭性挑戰時，Arm不會停滯不前。
? ? ? （責任編輯：fqj）