恩智浦边缘处理技术的创新突破与中国市场布局

恩智浦全球资深副总裁、工业及物联网边缘业务总经理Charles Dachs

恩智浦的技术战略：从MCU到边缘AI处理器

恩智浦的技术创新战略可以概括为“硬件先行、软件支持、系统集成”。近年来，恩智浦在边缘处理方面大力扩展其产品线，从基础的微控制器（MCU）到高性能跨界处理器和应用处理器，再到专门用于边缘AI推理的神经处理单元（NPU）。这一技术路径确保了恩智浦的处理器在性能、功耗和成本之间达到了理想平衡，适应了从低功耗到高计算需求的多种应用场景。

其中，i.MX RT700系列跨界MCU是恩智浦最新的技术创新之一。这款MCU集成了eIQ® Neutron神经处理单元（NPU），以高性能和低功耗赋能AI边缘计算场景，成为恩智浦边缘处理技术的核心推动力。i.MX RT700通过优化的架构设计，将AI推理能力直接带到设备端，无需依赖云端，设备可以在本地处理复杂的AI任务，如图像识别、音频分析和机器学习推理等。广泛适用于AR眼镜、医疗设备和智能家居等领域。此外，恩智浦在安全性方面的创新举措，如量子计算加密的预备，也使其在市场中更具竞争力。

这一突破极大提升了边缘设备的响应速度和能源效率，同时减少了数据的传输带宽需求。其低功耗特性特别适用于那些对电池寿命有严格要求的应用场景，如可穿戴设备、智能家居传感器和物联网设备。i.MX RT700结合eIQ® Neutron NPU的边缘AI处理能力，使得开发者能够创建更智能、更高效的边缘解决方案，同时满足成本和功耗的严格要求。

MCX系列处理器是恩智浦2024年的明星产品，涵盖了从通用MCU到具备AI处理能力的高端处理器。该系列不仅提升了传统的信号处理和控制能力，还集成了神经处理单元（NPU），可以直接在设备端进行机器学习推理。这使得边缘设备能够在本地执行复杂的AI任务，如图像识别、自然语言处理和预测性维护等，无需依赖云端计算。

与此同时，恩智浦推出的eIQ机器学习开发工具套件也成为了开发者的有力支持。eIQ套件通过简化从数据采集到AI模型训练和推理的流程，帮助开发者快速在不同硬件平台上部署智能化应用。通过集成多种AI框架（如TensorFlow、PyTorch等），开发者可以在一个统一的环境下完成边缘AI的开发，极大地缩短了产品上市周期。

安全与功能整合：从芯片到系统的全方位保护

随着智能设备连接性的增加，边缘设备面临的安全风险也显著提升。为应对这一挑战，恩智浦在处理器的设计中融入了强大的安全机制，如EdgeLock安全元件，它为设备提供从硬件层到应用层的多重安全防护，包括身份认证、加密和数据完整性保护。

在功能安全方面，恩智浦针对工业和汽车领域的高安全性需求，推出了安全增强型MCU和处理器。这些产品符合ISO 26262和IEC 61508等国际标准，能够为工业自动化系统、汽车安全系统提供高可靠性和容错能力。这不仅增强了边缘设备的安全性，也确保了在复杂环境下设备的稳定运行。

中国市场布局：本地化创新和合作伙伴生态

恩智浦在中国市场深耕超过30年，积累了丰富的本地经验和深厚的客户基础。中国作为全球最大的半导体市场，具有庞大的智能设备需求，尤其是在工业物联网、智慧城市、自动驾驶和智能家居等领域，市场需求旺盛。恩智浦不仅通过技术创新来引领全球边缘计算市场，也积极推进在中国的本地化创新。

在硬件制造方面，恩智浦天津封测厂是其全球重要的生产基地之一，承担了大量半导体产品的封装测试任务。同时，恩智浦与中国本地制造商和技术开发者建立了广泛的合作关系，通过联合研发推动技术创新。公司还在中国设立了云实验室，为本地开发者提供了便捷的硬件和软件测试平台，加速创新应用的开发与验证。

聚焦四大应用领域的创新与突破

大家都知道，恩智浦在汽车领域非常活跃，有一半的业务来自汽车，另外则是在工业物联网方面，Dachs介绍了恩智浦在工业物联网领域的四大重点方向：其一工厂自动化，包括实时控制、人机界面、机器人的应用；其二医疗，包括患者监测、医疗器械、个人健康；其三楼宇与能源管理，包括能源管理、绿色能源、楼宇控制；其四智慧家庭，包括智能家居控制器、智能门禁和智能家电。下图从三个不同的层面了解恩智浦的布局，最下面蓝色的部分是软硬件底层基础，包括了提供处理、模拟、电源管理、传感器功能。中间层，恩智浦目前定义了12个重点技术领域，包含有信息安全、连接、人工智能和机器学习、图像和显示、触摸、电机控制、功能安全、网络连接、语音、视觉、能源转换和低功耗。恩智浦在每个领域，都投入了大量的研发资金，以确保能够提供真正独特的产品。随着产品和解决方案复杂性的提升，恩智浦不仅关注芯片和硬件，更注重提供整体系统级解决方案，即最上面一层。以满足人工智能、功能安全、信息安全和其他很多方面的特定技术要求。

在安全领域，恩智浦展现了其领先地位。量子计算的到来可能对现有加密算法构成威胁，而恩智浦则是第一家为量子计算加密做好准备的公司。考虑到许多客户设备的使用周期可能长达10年以上，恩智浦在安全性方面的前瞻性布局显得尤为重要。同时，恩智浦扩展了AI/ML功能，从32位微控制器到跨界MCU和应用处理器，均内置AI/ML加速器，性能覆盖从10个G到几个T。为开发人员提供的完整软件框架——eIQ，能够帮助客户快速开发和部署模型，降低开发门槛。

应用案例

会议最后，恩智浦的高管们展示了多个来自中国团队的实践案例。这些应用涵盖了电动工具的智能控制、逆变器的电力转换、医疗设备的声音检测等领域，充分展现了恩智浦在将AI与传统技术相结合方面的实力。

电动工具中的AI/ML应用： 恩智浦将AI/ML功能与电机控制技术结合，推出了一款创新的单芯片解决方案。以MCX N系列芯片为例，它能够支持电动工具在打钻时的自动停止功能。该功能通过实时分析工具的负载情况，当探测到特定的工作环境或遇到异常阻力时，系统会立即切断电源，避免工具损坏或意外伤害。通过这种集成，恩智浦不仅提升了电动工具的安全性，同时也提高了用户的操作体验和工具的使用寿命。

电力转换与储能解决方案： 恩智浦在电力转换领域的创新同样引人注目。公司结合了MCX N系列和MCX W系列芯片，构建了一整套具有AFCI（拉弧检测）功能的方案。该解决方案特别适用于逆变器和储能产品，能够实时监测电流，识别潜在的电弧风险，从而有效降低火灾发生的概率。此外，恩智浦还在本地提供实验室和技术支持，使客户能够轻松实现这一功能，保障电力设备的安全与高效。

医疗设备中的AI声音检测： 在医疗领域，恩智浦通过将AI和机器学习技术融入传统呼吸机，推出了一项创新的声音检测功能。这项技术可以识别患者打鼾声并将其与其他背景噪音区分开来。利用i.MX RT系列处理器，呼吸机能够实时分析声音数据，确保在病人打鼾时及时调整呼吸支持，提供更好的护理效果。这不仅提升了患者的舒适度，也为医疗工作者提供了更准确的监测工具。

智慧工厂中的视觉检测应用： 在智能工厂中，恩智浦利用其MCU和MPU解决方案，推动视觉检测技术的应用。这项技术通过集成先进的图像识别和处理能力，可以实时监测生产线的运作情况，提高生产效率和准确性。例如，恩智浦的解决方案可以用于检测产品缺陷、监控生产流程，甚至识别操作人员的动作，从而减少人为错误。公司与生态合作伙伴紧密合作，提供模组级或方案级产品，帮助最终客户实现快速开发和量产。

电器中的语音控制技术： 恩智浦在智能家居领域的应用也同样出色。其VIT Speech to Intent技术允许电器具备多语言语音控制能力，适用于从家电到消费电子的多种产品。该技术可以在恩智浦提供的微控制器上运行，用户能够通过语音指令轻松控制家中设备。这个功能的引入，不仅提升了用户体验，也使产品更具市场竞争力。

边缘计算中的大型语言模型应用： 在边缘计算领域，恩智浦推出了能够运行大型语言模型的处理器，进一步减少对云计算的依赖。以i.MX 95处理器为例，它与专用的电源管理芯片（PMIC）和连接芯片组合，使设备能够在没有网络连接的情况下进行复杂的语言处理和决策。这一技术使得在家庭和工业环境中，设备能够进行智能决策，真正实现自主应用的目标。

通过这些案例，恩智浦展示了其在安全性、AI/ML功能和连接性方面的技术优势，为客户提供全面的解决方案，助力各行业的数字化转型与智能化升级。

未来展望

展望未来，恩智浦在边缘处理领域的创新步伐不会停滞，尤其是在AI和安全技术的深度融合方面，将继续引领行业发展。随着中国市场需求的不断升级，恩智浦将进一步强化本地化创新和合作伙伴生态系统，推出更多定制化的边缘计算解决方案，助力中国智能制造、智慧城市和绿色能源的发展。Dachs表示，恩智浦将不断投资于研发和创新，以应对不断变化的市场需求，并引领智能互联设备的未来。