恩智浦：全面革新 持续赋能边缘AI

无边缘，不AI。随着AI在智能家居、自动驾驶、智慧安防等IoT领域的蓬勃发展，边缘AI芯片的需求不断攀升。据QYResearch最新报告显示，预计2030年全球边缘AI芯片市场规模将达到81.3亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为16.5%。

在边缘AI领域，MCU可谓是主力选手，MCU界大拿也使出深身解数，加大力度布局边缘AI。作为老牌劲旅，恩智浦祭出的招数不仅是软硬兼施、助力客户便捷开发和加快上市，通过强大模拟器件的“神助攻”，也让边缘AI的作战力不断升级。

恩智浦执行副总裁兼安全连接边缘业务总经理Rafael Sotomayor在“2024高管春季媒体沟通会”上表示：“人工智能算法和模型不断向边缘侧转移，这是一项重大的转型，将重塑所有行业。恩智浦将积极革新，在产品中着力集成先进的AI满足多元化需求，恩智浦的愿景是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。”

软硬结合持续赋能边缘AI

所谓术业有专攻，凭借在MCU、无线连接、模拟器件和安全性层面的深厚积累，恩智浦在工业、智能汽车、医疗保健、建筑与能源、智能家居等行业均已构建了强大的护城河。着眼于边缘AI的大潮，恩智浦也在不断重塑。

对于实现边缘AI的要素，Rafael Sotomayor洞察说，这需要有非常强大的神经处理单元（NPU），让边缘端快速运行算法；强大的连接性也不可或缺，因算法要在边缘侧不断地进行自学习、自适应，需要向云端进行反馈，而连接性可使AI始终自适应和升级；为确保算法安全得到充分保障，强有力的安全性也至关重要。

此外，客户的开发模式也在发生巨变。“过去客户需要某一个芯片，通常会先了解这一芯片的参数，然后决定是否采用，再来看需要什么样的软件、应用等。”Rafael Sotomayor表示，“但现在客户是立足应用层，自上而下到对底层芯片提出需求，客户真正需要的涉及信息安全、功能安全、AI、视觉等功能的全面支撑以及包括软件在内的系统级方案。”

针对此，恩智浦在软硬层面集结发力，致力于提供“交钥匙”方案为客户创造价值，创建用例。

Rafael Sotomayor进一步提及恩智浦在业务结构上的转变。他指出，过去十年间，恩智浦的业务更多地转向了软件，体现了恩智浦在AI领域的深入布局。更直观的数据可一窥究竟：十年前，恩智浦的开发70%集中于硬件，30%是软件；如今这一比例转变为35%的硬件、65%的软件。

在硬件层面恩智浦也在多点开花，着力提供广泛的边缘AI产品组合。Rafael Sotomayor表示，从相对低端两三美元的MCU；到五六美元的跨界处理器；再到价值20美元左右的高性能MPU，恩智浦在所覆盖的价格区间内，提供广泛的AI产品能力。

需要指出的是，边缘AI还需要联网不断地优化和更新。为了实现这样的能力，就需要保证设备连接和信息传输的安全性。恩智浦在信息安全方面拥有丰富的产品线和强大的竞争力，为边缘AI安全构筑了防火墙。

此外，恩智浦还提供了各类高性价比的开发板，客户可直接购买这些开发板进行应用开发和快速原型设计，然后像搭乐高积木一样添加数控、传感等所需的开发板，不仅可快速开发降低成本，还可加速产品上市。

Rafael Sotomayor道出了恩智浦的初心：“我们希望通过性价比极高的电路板、易于使用的软件以及一整套解决方案包括MCU、模拟、无线连接、信息安全等技术和产品支持，将AI技术带给每一位客户。”

丰富模拟产品助力提升边缘AI功效

要让边缘AI的功效最大化，除了MCU发挥主导作用之外，围绕主控芯片配置一系列相关的模拟元件也发挥重要的作用。

恩智浦执行副总裁兼高级模拟业务部总经理Jens Hinrichsen认为，处理器相当于大脑，提供计算、连接、信息安全等功能，但要整个系统运转起来，还需要在大脑周围提供所有相关的模拟元件，涉及模拟前端、电源模块、接口等等。

对于边缘AI侧对模拟器件要求的问题，Jens Hinrichsen分享说，功效或低功耗是非常重要的，这不仅包括设备运行期间的功耗，也包括产品的待机功耗。此外，处理器需要接收各类传感器信号，这需要模拟前端进行模数转换。而让处理器加强运算能力，还需要高速的接口。因而，丰富的模拟产品解决方案与处理器深入协同才能让边缘AI发挥显著的合力。

Jens Hinrichsen以PMIC举例道：“高端PMIC的门槛很高。一是要有高性能模拟工艺的技术。在这方面恩智浦拥有专利，实现了强大的鲁棒性和可靠性，整体能力高于普通的标准化产品。二是需要理解SoC的原理和其与PMIC在功率上的关系，才能开发最优化的PMIC方案。设计厂商可单独开发PMIC，但要让其达到最佳性能和最高效率，则确实需要同时设计SoC和PMIC，而恩智浦有丰富的成功经验。三是为实现一体化的功能安全性，需要联合SoC和PMIC开发，在设计上对SoC进行性能监控。”

无疑，恩智浦在模拟领域深厚的积累也为边缘AI的竞争力“加分”。据了解，恩智浦的模拟产品涵盖了模拟前端、栅极驱动器、PMIC、功率电源转化设备、以太网、收发器等接口器件。仅在今年，恩智浦就已经推出了32款模拟器件新品。

通过其自有的连接性、处理器、模拟元器件的联合设计，可以看到恩智浦可实现真正意义上的系统级解决方案。

“恩智浦的产品组合在性能和效率方面能够达到业界领先水平，这将为客户带来巨大的价值，推动客户快速地创新产品，加快上市。与此同时，该解决方案通常会对物料清单进行一些优化，因此对客户而言其成本也是优化的。”Jens Hinrichsen强调。

持续优化NPU的AI能力

为实现边缘AI，市场上MCU采用了不同的技术方案，究竟谁能胜出？

Rafael Sotomayor提及，为实现人工智能，有的厂商采用Arm核，有的集成NPU，也有的直接采用传统的DSP。一方面，这些不同处理方式的算力和功耗不一。另一方面，要取决于开发团队的技术专长。

随着AI大模型在边缘的部署正在加快，Rafael Sotomayor提到，对未来大多数的边缘设备来说，它的架构是将算法处理和MCU控制单元分开。恩智浦也将坚持投入研发自有的NPU神经处理单元，一是可用最低的功耗实现最高的性能；二是还将让芯片尺寸进一步缩小。

立足边缘AI市场，恩智浦除着力软硬结合的系统级方案之外，还强调生态的重要性。Rafael Sotomayor进一步强调，通过与大客户、中小客户以及整个生态系统的紧密合作，恩智浦得以将自身技术优势和创新能力转化为实际的市场价值，为客户创造更多价值，持续为边缘AI落地助力。

展望未来，恩智浦将继续秉承“Brighter Together”的品牌理念，与全球合作伙伴共同探索新的技术应用和市场机遇。通过不断创新和优化产品与服务，恩智浦有望在边缘AI市场取得更加卓越的成就，为全球客户创造更大的价值。