微控制器作為一種應用非常廣泛的半導體組件，它在我們的生活中幾乎隨處可見，如冰箱、播放器、音響、洗衣機、汽車、工業機器、無人機、可穿戴等產品中都能看到它的身影。微控制器自推出以來，一直非常受客戶的青睞，它不僅性價比很高，而且功能也是越來越強大。從早期的8位處理器到16位處理器，再到32位處理器和64位處理器，微控制器的市場一直保持著迅猛增長的趨勢。隨著AI和IoT的發展，對微控制器的需求也在增加，為支持更多的邊緣計算和機器學習，微控制器也從單核架構逐漸演進到了多核架構。作為全球領先的汽車電子及人工智能物聯網節點處理芯片公司，恩智浦提供了從邊緣計算到網關，到云端的完整物聯網解決方案，推動著互聯汽車，智能互聯解決方案市場的創新。
（從左至右，恩智浦大中華區微控制器事業部市場總監金宇杰，恩智浦資深副總裁暨微控制器事業部總經理Geoff Lees，恩智浦副總裁暨LPC和低功耗微控制器產品線總經理于修杰，恩智浦微控制器事業部全球產品總監曾勁濤）
2019年6月25日，在恩智浦微控制器部門2019媒體溝通會上，恩智浦資深副總裁暨微控制器事業部總經理Geoff Lees、恩智浦副總裁暨LPC和低功耗微控制器產品線總經理于修杰、恩智浦微控制器事業部全球產品總監曾勁濤、恩智浦大中華區微控制器事業部市場總監金宇杰等高層分享了對微控制器、邊緣計算和機器學習等領域的深刻洞見，介紹微控制器業務發展戰略與最新i．MX處理器產品，與眾多媒體一同探討嵌入式處理器技術為行業發展帶去的無限可能。
跨界處理器概念逐漸被市場接受，在中國有眾多成功案例
物聯網是一個萬億級的藍海市場，實現IoT需要很多技術，而微控制器作為物聯網最核心的零組件之一，必將隨著物聯網的發展而受益。物聯網行業的發展是驅動微控制器保持增長的一大驅動力，如汽車駕駛信息系統、ADAS系統、醫療電子用品、個人健康監測產品等，它們都需要低功耗、高續航、高性能的微控制器。恩智浦基于Arm的產品組合提供極高的集成度、廣泛的軟件和硬件支持以及全面的性能，助力物聯網產業發展。
恩智浦資深副總裁暨微控制器事業部總經理Geoff Lees表示，在微控制器領域，恩智浦一直保持著領先地位，相對于其它微控制器廠商，恩智浦以完整的解決方案贏得客戶，恩智浦獨有的產品規模，從微控制器到微處理器應有盡有，為客戶提供最前沿的超低功耗處理技術與設計領域相關產品，包括提供完善的軟件和解決方案，正是恩智浦強大的產品組合，確保客戶面對更多挑戰時總能游刃有余。在恩智浦產品組合里面，最重要的一環就是軟件。我們在過去一年里，擴大了北京的軟件部門，目前我們的北京部門有超過200名工程師。此外，恩智浦在北京還設立了實驗室，以便與客戶直接就特定項目進行合作。恩智浦將繼續與中國大學進行合作，如我們與天津大學計劃打造物聯網聯合實驗室。
中國作為全球最大的微控制器消費市場之一，恩智浦自然不會錯過這樣的機遇。Geoff Lees提到，中國一直是恩智浦的業務重點區域，面向中國市場進行產品定義、設計和制造是過去恩智浦一直強調的主題。恩智浦蘇州設計中心是中國第一家芯片設計研發中心，去年我們與蘇州大學合作成立了一個實驗室，為它們提供足夠的技術支持，為學生提供更好的培訓。
幾年前，跨界處理器的概念還不被人們所接受，可如今很多客戶已經在其產品中采用了這樣的處理器，這都是恩智浦的功勞。為了將MPU的高性能和MCU易于開發的優勢進行融合在一起，恩智浦在2017年推出了跨界處理器，這種破壞性的創新打破了高端MCU和低端MPU之間的技術鴻溝，實現了MCU和MPU的“跨界”。恩智浦推出的基于ARM Cortex－M7的高性能處理器i．MX．RT，這顆處理器的亮點在于其主頻達到600MHz，是當時業內基于該構架的最高頻率。Geoff Lees表示，幾年前我們推出了一款i．MX RT跨界處理器，這款產品在中國已經有了很多的成功案例。去年我們推出的i．MX 6ULP，它是當時這個市場價位最好的Linux處理器，恩智浦推出的一款新產品是i．MX 7ULP，這是恩智浦應用處理器中功耗最低的一款，可以達到以往的微控制器級別的功耗。
兩年前，恩智浦推出i．MX RT系列平臺后，目前在市場上非常成功，有很多成功案例，目前此產品線仍在不斷擴大。恩智浦副總裁暨LPC和低功耗微控制器產品線總經理于修杰表示，這一次給大家介紹一個極端的產品i．MX RT1010，它采用40納米制程工藝制造，是在中國設計和生產的一款芯片，由中芯國際北京亦莊廠進行生產。
“我們的“跨界處理器”概念逐漸被市場接受，這里介紹的i．MX 7ULP是一個新的“跨界處理器”概念。”于修杰說道，以前在市場上有兩個極端，一個是處理器，一個是微控制器。i．MX RT具備微控制器的高性能優勢，是跨界處理器的一種概念，i．MX 7ULP是另一個概念。特點是它有兩個核，一個Cortex－A7核，一個Cortex－M4核，i．MX 7ULP的特色是Cortex－A7核和Cortex－M4核處于完全獨立的兩個域。Cortex－A7可以跑Linux操作系統，Cortex－M4是非常低功耗的一個核。在絕大多數情況下，Cortex－A7核處于關閉狀態，此時Cortex－M4會處理一些基本的任務，保證設備低功耗運行。一個很好的應用場景就是智能手表，手表絕大部分時間處于休眠狀態，一天中真正需要接電話時間很短，因此i．MX 7ULP非常適合于智能手表，保證其超低功耗運行，以實現更長的續航能力。
開發環境“eIQ”助力邊緣設備實現機器學習
機器學習是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域。機器學習已經有了十分廣泛的應用，如數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、語音識別、機器人運用等。Geoff Lees說道，機器學習不再只是一種概念，它已經應用在生活很多方面，如智能家庭、智能汽車、智能辦公室等領域，都可以看到機器學習的很多應用實例，此前，我們向市場推出了一個恩智浦自己研發的機器學習的開發環境“eIQ”，我們很久之前就認識到，邊緣節點的處理技術可切實推動客戶采用機器學習，所以我們創建了可擴展ML解決方案和eIQ工具，幫助客戶更容易獲取和使用從云向邊緣設備轉移的人工智能功能。這是一套完整的機器學習工具包，支持TensorFlow Lite、Caffe2和其他神經網絡框架，以及非神經ML算法。
在恩智浦整個微控制器和應用處理器產品線的支持下，eIQ可提供開發人員在邊緣設備中實施ML所需的構件塊。恩智浦eIQ緊跟ML不斷發展的步伐，擴展了很多功能，包括數據采集和管理工具；適用于各種神經網（NN）框架和推理引擎的模型轉換功能，例如TensorFlow Lite、Caffe2、CNTK和Arm? NN；支持新興的NN公司，例如GLOW和XLA；傳統ML算法；以及在恩智浦嵌入式處理器上部署異構處理模型的工具。Geoff Lees表示，恩智浦基于eIQ環境推出了適用于基于邊緣設備學習和本地執行的視覺、語音和異常檢測模型的一鍵式解決方案。這些系統級解決方案可提供構建全功能應用所需的軟硬件，同時允許客戶添加自己的差異化功能。
此外，恩智浦還推出了一款軟件基礎架構（稱為EdgeScale），旨在通過集中實現ML應用來統一邊緣設備中的數據收集、管理和處理方式。EdgeScale可與基于云的人工智能（AI）／ML服務無縫集成，并支持在所有恩智浦設備（從低成本MCU到高性能i．MX和Layerscape應用處理器）上部署云訓練模型和推理引擎。“正是因為有這樣的軟件平臺，我們可以把機器學習應用到所有的產品線上，從低端微控制器到高端微處理器。現在一些最新的嵌入式機器學習模式，很多不同的引擎需要在平同一個平臺上運行。市場上有不同的模型，根據模型不同適配的硬件也不一樣，我們的軟件可以根據不同硬件來優化機器學習的模型。”Geoff Lees說道
恩智浦“一站式”解決方案，支持邊緣計算與機器學習
除了eIQ和EdgeVerse，恩智浦還推出了更多方面的方案支持邊緣計算和機器學習。恩智浦大中華區微控制器事業部市場總監金宇杰表示，eIQ是一個開發環境，在里面有一個對應的EdgeScale軟件架構，這是從云到端支持安全設備管理的架構，可以提供更有效的機器學習運算能力。通過在PaaS層上建立一個優質的開發工具，為大量運算提供系統級支持。目前國內的一些手機制造商、工廠、網絡運營商等都已經在使用此平臺優化其管理環境，加強對其安全設備的管理。
對于客戶而言，在進行邊緣計算應用開發時，最便捷的解決方案就是“一站式”服務。金宇杰表示，恩智浦可以為客戶提供完整的解決方案，我們已經跟國內的人臉識別算法公司合作，把人臉識別技術運行在一個單核處理器上，現在已經成功將其移到了邊緣，這是恩智浦與合作伙伴一起在完整解決方案基礎上進行優化，以達到最好的效果。恩智浦也與第三方公司合作，基于i．MX8M Mini和i．MX 7ULP開發類似的算法，其中我們提供了更全面、更完整的解決方案來支持機器學習，包括采用恩智浦i．MX RT平臺技術的機器學習解決方案等。目前我們也進入到了消費產品領域，如條形音箱，汽車領域，我們和車廠合作，打造疲勞識別、語音識別解決方案，如基于i．MX RT平臺設計的語音消噪系統，在工業級應用領域，包括采用全新的單核i．MX 7ULP平臺研發人臉識別解決方案等。
前不久，恩智浦與微軟合作推出了基于人工智能和機器學習的Azure IoT異常檢測功能，兩家聯合演示了一個全新的Azure IoT異常檢測解決方案。該解決方案包括一個小型、低功耗的模塊化系統 ，包含恩智浦i．MX RT106C處理器、一整套傳感器以及相關的異常檢測工具箱。恩智浦經濟高效的異常檢測解決方案就是采用了強大的傳感器和高性能i．MX RT106C跨界微控制器 設計，運行頻率高達600MHz，能夠在邊緣節點實時收集和分析傳感器數據。該解決方案可無縫連接到Azure IoT Cloud，幫助客戶輕松將數據傳輸到云，并在云端將數據可視化，利用功能強大的數據分析工具來訓練行為預測模型，以便在邊緣設備上進行部署。
對于今年的市場展望和計劃，恩智浦資深副總裁暨微控制器事業部總經理Geoff Lees表示，2019年，恩智浦將會把eIQ機器學習、人工智能開發環境等推向市場，將自己的技術應用到天津大學聯合實驗室中，為天津大學的學生進行培訓。