微控制器作为一种应用非常广泛的半导体组件，它在我们的生活中几乎随处可见，如冰箱、播放器、音响、洗衣机、汽车、工业机器、无人机、可穿戴等产品中都能看到它的身影。微控制器自推出以来，一直非常受客户的青睐，它不仅性价比很高，而且功能也是越来越强大。从早期的8位处理器到16位处理器，再到32位处理器和64位处理器，微控制器的市场一直保持着迅猛增长的趋势。随着AI和IoT的发展，对微控制器的需求也在增加，为支持更多的边缘计算和机器学习，微控制器也从单核架构逐渐演进到了多核架构。作为全球领先的汽车电子及人工智能物联网节点处理芯片公司，恩智浦提供了从边缘计算到网关，到云端的完整物联网解决方案，推动着互联汽车，智能互联解决方案市场的创新。
（从左至右，恩智浦大中华区微控制器事业部市场总监金宇杰，恩智浦资深副总裁暨微控制器事业部总经理Geoff Lees，恩智浦副总裁暨LPC和低功耗微控制器产品线总经理于修杰，恩智浦微控制器事业部全球产品总监曾劲涛）
2019年6月25日，在恩智浦微控制器部门2019媒体沟通会上，恩智浦资深副总裁暨微控制器事业部总经理Geoff Lees、恩智浦副总裁暨LPC和低功耗微控制器产品线总经理于修杰、恩智浦微控制器事业部全球产品总监曾劲涛、恩智浦大中华区微控制器事业部市场总监金宇杰等高层分享了对微控制器、边缘计算和机器学习等领域的深刻洞见，介绍微控制器业务发展战略与最新i．MX处理器产品，与众多媒体一同探讨嵌入式处理器技术为行业发展带去的无限可能。
跨界处理器概念逐渐被市场接受，在中国有众多成功案例
物联网是一个万亿级的蓝海市场，实现IoT需要很多技术，而微控制器作为物联网最核心的零组件之一，必将随着物联网的发展而受益。物联网行业的发展是驱动微控制器保持增长的一大驱动力，如汽车驾驶信息系统、ADAS系统、医疗电子用品、个人健康监测产品等，它们都需要低功耗、高续航、高性能的微控制器。恩智浦基于Arm的产品组合提供极高的集成度、广泛的软件和硬件支持以及全面的性能，助力物联网产业发展。
恩智浦资深副总裁暨微控制器事业部总经理Geoff Lees表示，在微控制器领域，恩智浦一直保持着领先地位，相对于其它微控制器厂商，恩智浦以完整的解决方案赢得客户，恩智浦独有的产品规模，从微控制器到微处理器应有尽有，为客户提供最前沿的超低功耗处理技术与设计领域相关产品，包括提供完善的软件和解决方案，正是恩智浦强大的产品组合，确保客户面对更多挑战时总能游刃有余。在恩智浦产品组合里面，最重要的一环就是软件。我们在过去一年里，扩大了北京的软件部门，目前我们的北京部门有超过200名工程师。此外，恩智浦在北京还设立了实验室，以便与客户直接就特定项目进行合作。恩智浦将继续与中国大学进行合作，如我们与天津大学计划打造物联网联合实验室。
中国作为全球最大的微控制器消费市场之一，恩智浦自然不会错过这样的机遇。Geoff Lees提到，中国一直是恩智浦的业务重点区域，面向中国市场进行产品定义、设计和制造是过去恩智浦一直强调的主题。恩智浦苏州设计中心是中国第一家芯片设计研发中心，去年我们与苏州大学合作成立了一个实验室，为它们提供足够的技术支持，为学生提供更好的培训。
几年前，跨界处理器的概念还不被人们所接受，可如今很多客户已经在其产品中采用了这样的处理器，这都是恩智浦的功劳。为了将MPU的高性能和MCU易于开发的优势进行融合在一起，恩智浦在2017年推出了跨界处理器，这种破坏性的创新打破了高端MCU和低端MPU之间的技术鸿沟，实现了MCU和MPU的“跨界”。恩智浦推出的基于ARM Cortex－M7的高性能处理器i．MX．RT，这颗处理器的亮点在于其主频达到600MHz，是当时业内基于该构架的最高频率。Geoff Lees表示，几年前我们推出了一款i．MX RT跨界处理器，这款产品在中国已经有了很多的成功案例。去年我们推出的i．MX 6ULP，它是当时这个市场价位最好的Linux处理器，恩智浦推出的一款新产品是i．MX 7ULP，这是恩智浦应用处理器中功耗最低的一款，可以达到以往的微控制器级别的功耗。
两年前，恩智浦推出i．MX RT系列平台后，目前在市场上非常成功，有很多成功案例，目前此产品线仍在不断扩大。恩智浦副总裁暨LPC和低功耗微控制器产品线总经理于修杰表示，这一次给大家介绍一个极端的产品i．MX RT1010，它采用40纳米制程工艺制造，是在中国设计和生产的一款芯片，由中芯国际北京亦庄厂进行生产。
“我们的“跨界处理器”概念逐渐被市场接受，这里介绍的i．MX 7ULP是一个新的“跨界处理器”概念。”于修杰说道，以前在市场上有两个极端，一个是处理器，一个是微控制器。i．MX RT具备微控制器的高性能优势，是跨界处理器的一种概念，i．MX 7ULP是另一个概念。特点是它有两个核，一个Cortex－A7核，一个Cortex－M4核，i．MX 7ULP的特色是Cortex－A7核和Cortex－M4核处于完全独立的两个域。Cortex－A7可以跑Linux操作系统，Cortex－M4是非常低功耗的一个核。在绝大多数情况下，Cortex－A7核处于关闭状态，此时Cortex－M4会处理一些基本的任务，保证设备低功耗运行。一个很好的应用场景就是智能手表，手表绝大部分时间处于休眠状态，一天中真正需要接电话时间很短，因此i．MX 7ULP非常适合于智能手表，保证其超低功耗运行，以实现更长的续航能力。
开发环境“eIQ”助力边缘设备实现机器学习
机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习已经有了十分广泛的应用，如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、语音识别、机器人运用等。Geoff Lees说道，机器学习不再只是一种概念，它已经应用在生活很多方面，如智能家庭、智能汽车、智能办公室等领域，都可以看到机器学习的很多应用实例，此前，我们向市场推出了一个恩智浦自己研发的机器学习的开发环境“eIQ”，我们很久之前就认识到，边缘节点的处理技术可切实推动客户采用机器学习，所以我们创建了可扩展ML解决方案和eIQ工具，帮助客户更容易获取和使用从云向边缘设备转移的人工智能功能。这是一套完整的机器学习工具包，支持TensorFlow Lite、Caffe2和其他神经网络框架，以及非神经ML算法。
在恩智浦整个微控制器和应用处理器产品线的支持下，eIQ可提供开发人员在边缘设备中实施ML所需的构件块。恩智浦eIQ紧跟ML不断发展的步伐，扩展了很多功能，包括数据采集和管理工具；适用于各种神经网（NN）框架和推理引擎的模型转换功能，例如TensorFlow Lite、Caffe2、CNTK和Arm? NN；支持新兴的NN公司，例如GLOW和XLA；传统ML算法；以及在恩智浦嵌入式处理器上部署异构处理模型的工具。Geoff Lees表示，恩智浦基于eIQ环境推出了适用于基于边缘设备学习和本地执行的视觉、语音和异常检测模型的一键式解决方案。这些系统级解决方案可提供构建全功能应用所需的软硬件，同时允许客户添加自己的差异化功能。
此外，恩智浦还推出了一款软件基础架构（称为EdgeScale），旨在通过集中实现ML应用来统一边缘设备中的数据收集、管理和处理方式。EdgeScale可与基于云的人工智能（AI）／ML服务无缝集成，并支持在所有恩智浦设备（从低成本MCU到高性能i．MX和Layerscape应用处理器）上部署云训练模型和推理引擎。“正是因为有这样的软件平台，我们可以把机器学习应用到所有的产品线上，从低端微控制器到高端微处理器。现在一些最新的嵌入式机器学习模式，很多不同的引擎需要在平同一个平台上运行。市场上有不同的模型，根据模型不同适配的硬件也不一样，我们的软件可以根据不同硬件来优化机器学习的模型。”Geoff Lees说道
恩智浦“一站式”解决方案，支持边缘计算与机器学习
除了eIQ和EdgeVerse，恩智浦还推出了更多方面的方案支持边缘计算和机器学习。恩智浦大中华区微控制器事业部市场总监金宇杰表示，eIQ是一个开发环境，在里面有一个对应的EdgeScale软件架构，这是从云到端支持安全设备管理的架构，可以提供更有效的机器学习运算能力。通过在PaaS层上建立一个优质的开发工具，为大量运算提供系统级支持。目前国内的一些手机制造商、工厂、网络运营商等都已经在使用此平台优化其管理环境，加强对其安全设备的管理。
对于客户而言，在进行边缘计算应用开发时，最便捷的解决方案就是“一站式”服务。金宇杰表示，恩智浦可以为客户提供完整的解决方案，我们已经跟国内的人脸识别算法公司合作，把人脸识别技术运行在一个单核处理器上，现在已经成功将其移到了边缘，这是恩智浦与合作伙伴一起在完整解决方案基础上进行优化，以达到最好的效果。恩智浦也与第三方公司合作，基于i．MX8M Mini和i．MX 7ULP开发类似的算法，其中我们提供了更全面、更完整的解决方案来支持机器学习，包括采用恩智浦i．MX RT平台技术的机器学习解决方案等。目前我们也进入到了消费产品领域，如条形音箱，汽车领域，我们和车厂合作，打造疲劳识别、语音识别解决方案，如基于i．MX RT平台设计的语音消噪系统，在工业级应用领域，包括采用全新的单核i．MX 7ULP平台研发人脸识别解决方案等。
前不久，恩智浦与微软合作推出了基于人工智能和机器学习的Azure IoT异常检测功能，两家联合演示了一个全新的Azure IoT异常检测解决方案。该解决方案包括一个小型、低功耗的模块化系统 ，包含恩智浦i．MX RT106C处理器、一整套传感器以及相关的异常检测工具箱。恩智浦经济高效的异常检测解决方案就是采用了强大的传感器和高性能i．MX RT106C跨界微控制器 设计，运行频率高达600MHz，能够在边缘节点实时收集和分析传感器数据。该解决方案可无缝连接到Azure IoT Cloud，帮助客户轻松将数据传输到云，并在云端将数据可视化，利用功能强大的数据分析工具来训练行为预测模型，以便在边缘设备上进行部署。
对于今年的市场展望和计划，恩智浦资深副总裁暨微控制器事业部总经理Geoff Lees表示，2019年，恩智浦将会把eIQ机器学习、人工智能开发环境等推向市场，将自己的技术应用到天津大学联合实验室中，为天津大学的学生进行培训。
