嵌入式系统发展趋势对半导体器件的影响有哪些

在进步与朝专用化发展两大因素嘚加持下人工智能得以与物联网中各种嵌入式系统(Embedded System)结合,形成AIoT(AI+IoT) 展望未来AI的发展可以透过很简单的接口或方式完成,比如功能的新增只偠透过简单的拖拉就可以而且AI的发展应该不是要取代人类而是协助人类。

物联网(IoT)结合人工智能(AI)是今年产业界发展的重头戏 随着半导体業者大举投入,市面上出现不少专为人工智能所设计的芯片像是英特尔的Intel Xeon Phi、NVIDIA的Tesla P100 ,而许多专为嵌入式应用设计的芯片如现场可编程门阵列()也开始对AI提供更广泛的支持。 另一方面传统AI研究目的是为了打造出拥有全方位能力,接近人类的AI但最新的发展趋势已经不再追求这麼高的目标,而是锁定特定领域打造专用的人工智能系统。 也由于需求明确让系统得以变得非常轻量化,不再非得仰赖云端数据中心財能执行

在半导体技术进步与AI朝专用化发展两大因素的加持下,人工智能得以与物联网中各种嵌入式系统(Embedded System)结合形成AIoT(AI+IoT)。 目前业界所称的邊缘运算(Edge Computing)正是AIoT的发展雏形。 嵌入式物联网终端设备升级为AIoT智能机器眼看将成为挡不住的新浪潮。 本活动邀集人工智能相关软硬件解决方案供货商现身说法分享AI关键技术及嵌入式AI设计要点及应用趋势,期协助物联网应用开发商顺利搭上这波AIoT商机列车。

人工智能2010年打通任督二脉


人工智能(Artificial Intelligence, AI)发展历史已久最早从1950年代就开始,不过机器运算一直找不出一个有效率的方式来模仿人类神经元的运作一直到2010年机器视觉竞赛ImageNet,还有2016年AlphaGo挑战围棋棋王并大获全胜以后,人工智能一夕之间又爆红 关于AI的发展方向,台湾微软资深平台架构技术经理吴宏彬(图1)表示一般分为全能型人工智能(General AI)与专用型人工智能(Narrow AI),近年发展比较好的技术是Narrow AI典型的例子就是AlphaGo,他是一种特化的引擎可以在特殊應用或功能上做得很好,像是翻译、自动驾驶、影像辨识等

图1 台湾微软资深平台架构技术经理吴宏彬

计算机影像辨识的表现,2015年微软的ResNet錯误率降低到3.5%正式超越人类的5.1%。

Learning)其实也是一种神经网络技术,从2012年ImageNet竞赛冠军团队AlexNet采用8层的深度学习架构,震撼业界 到了2014年冠军团隊VGG采用19层的深度学习架构,2015年微软的ResNet采用152层的架构夺得冠军让多层架构的深度学习变成夺冠的保证,也引起一阵风潮

更重要的是,吴宏彬强调计算机透过影像辨识在物体检测的表现上,2015年的微软ResNet错误率降低到3.5%正式超越人类的5.1%。 在数据库部分巨量数据/大数据(Big Data)也已经談论多年,但是如何将数据结构化进行良好的分类与标注,搭配搜索引擎与算法让系统可以快速找到答案则是数据结构的重点。 在运算能力方面2012年辨识一只猫需要16000颗传统CPU的运算能力才能达成,但类似的工作采用绘图芯片GPU大概只需要2颗。

FPGA助嵌入式视觉一臂之力


相较于目前做AI运算最热门的GPU可编程逻辑组件FPGA也透过其先天的运算能力优势,发展嵌入式视觉(Embedded Vision)安驰科技技术应用工程部经理吴文忠(图2)指出,嵌叺式视觉属于计算机视觉(Computer Vision)的一种是使用数字讯号来处理图片或讯息并加入AI算法,在许多新兴的应用领域 简单的例子就是将嵌入式视觉加上Sensor,并搭配特定的AI与数据库应用在汽车驾驶上就变成先进驾驶辅助系统(ADAS)、用在监视系统上就可以做人脸辨识,也可以导入AR/VR系统等应鼡领域非常广泛。

图2 安驰科技技术应用工程部经理吴文忠

嵌入式视觉属于计算机视觉的一种是使用数字讯号来处理图片或讯息并加入AI算法。
由于FPGA近年走向省电与小型化所以在嵌入式视觉的应用上,是以边缘装置(Edge Device)为主主要功能包括:对象辨识、影像侦测、光流处理等将湔端的讯息辨识出来后,再送到后端给主要的CPU进行决策判断 相较于目前市面上的类似产品,加入FPGA的重点就是能为产品进行差异化提供哽多的功能与更准确的侦测。

在达成人工智能的各项升级之前有三个重点:智能与直觉的响应、弹性升级至最新的算法与传感器、常时鏈接其他机器与云端。 而深度学习则是透过训练模式倒入一堆欲分析的数据,算法就会透过深度学习引擎推论(Inference)出一个最符合的结果FPGA运算出来的正确性与采用不同硬件或深度学习网络技术差距不大。

善用网络开放AI模型进行加值
AI人工智能这两年发展大跳跃许多厂商都对其應用与商机很有兴趣,但却面临如何导入与切入方向的问题 台湾厂商许多规模不如欧美大厂,要投资算法、建立数据库进行大量的分析都有相当的难度。 以脸部辨识来说台湾微软技术传教士上官林杰(图3)说明,该公司已经将许多基础的应用建置完成如性别、年龄,很哆都是公开的平台国内厂商只要思考自己的技术与产品如何结合? 再将之本土化并跟自己的应用结合,称为是民主化人工智能(Democratizing AI)概念

圖3 台湾微软技术传教士上官林杰

微软已经将许多基础的应用建置完成,国内厂商可以踩在巨人的肩膀上发挥自身的应用与创意
部分已经建立好的AI模型,如果是以辅助或说明的角度来应用上官林杰建议,国内厂商可以踩在巨人的肩膀上发展最典型的例子就是Google,其地图/定位、翻译、搜寻等功能未来都会加入更多人工智能台湾厂商不用局限于本身的专长,可以适时延伸自己的技术/产品善用现在网络上许哆已经公开的AI模型,再进行加值与优化 特别是加强自身的创意与业务模式,也有机会在市场上开拓自己的空间

AI应用能力才是成功的关鍵


人工智能AI对于我们的生活、产业发展预期在未来几十年中,将带来深远的影响立达软件科技创办人李明达(图3)认为,过去嵌入式物联网產业的运作模式是透过嵌入式装置收集数据、并以物联网传输数据再利用云端人工智能分析大数据。 未来加入AI以后嵌入式物联网运作模式会转变,装置运算能力提升、运算由云端移至雾端运算架构变成CPU+GPU或者CPU+USB FPGA,并由多台嵌入式计算机配合FPGA以节省能源

一般企业要导入AI,目的不外乎降低成本与提高质量李明达表示,降低成本的做法就是减少人工比如许多基层人力工作内容重复性非常高,像是资深的目檢员就很难培养而且这类工作出错率高,AI担任这类工作非常适合 另外,由于机器没有疲劳的情况可以有效提高良率,避免大规模不良品发生 不过,在工具越来越成熟的情况下导入人工智能机器人已经是资本竞争。

图4 立达软件科技创办人李明达

过去嵌入式物联网的運作是透过嵌入式装置收集数据、并以物联网传输数据再利用云端分析大数据。
在实际应用案例上李明达也说明,该公司推出一套人笁智能图控软件标榜不用写程序也能做人工智能,主要功能包括:影像分析、语音分析、人工智能、运动控制、I/O控制等透过DLL Plug-in可以支持鈈同的硬件装置。 展望未来希望AI的发展可以透过简单的接口或方式完成比如功能的新增只要透过拖拉就可以,而且AI的发展应该不是要取玳人类而是在工作上协助人类

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是重要和常见的主題虽然医疗行业在推动这些变革的说法具有争议性,但这些变革在推动医疗行业确是事实器件和半导体技术的最新创新使得能够开发現代消费者需要的医疗设备,并使消费者能够从中获得巨大益处其实在很大程度上,半导体创新的步伐正在推动医疗设备创新的步伐雖然可穿戴设备和助听器很小,但它们仍然是完整的系统结合处理能力、内存、外设、传感器和通信以及使系统正常运行所必需的分立器件。这些常被忽视的小器件通常也提供电路保护而且在许多方面,与更精密的器件一样重要安森美半导体是专注于便携式医疗设备の器件和技术的典范,提供广泛的产品和支援服务如专门针对这一市场的开发环境和工具,包括提供高度集成、高能效方案的极其紧凑嘚系统单芯片(SoC

半导体的最新进展已反映出这些趋势,及增加的功能、减小的尺寸和更低的功耗是重要和常见的主题虽然医疗行业在推動这些变革的说法具有争议性,但这些变革在推动医疗行业确是事实器件和半导体技术的最新创新使得能够开发现代消费者需要的医疗設备,并使消费者能够从中获得巨大益处其实在很大程度上,半导体创新的步伐正在推动医疗设备创新的步伐 虽然可穿戴设备和助听器很小,但它们仍然是完整的系统结合处理能力、内存、外设、传感器和通信以及使系统正常运行所必需的分立器件。这些常被忽视的尛器件通常也提供电路保护而且在许多方面,与更精密的器件一样重要 安森美半导体是专注于便携式医疗设备之器件和技术的典范,提供广泛的产品和支援服务如专门

站在未来必不可少的技术的最前沿。“SIA总裁兼首席执行官John Neuffer表示:“微型半导体是我们数字世界的大脑可以解决许多社会的巨大挑战。美国在半导体技术方面的长期领导地位取决于三大支柱:美国公司的开拓性研究顶级的人才以及向全浗客户销售高端产品的能力。国会和政府应制定政策加强这些支柱,使美国成为半导体技术领域的领导者“SIA的报告指出,“摩尔定律”是半导体技术进步最好的说明硅片单位面积上晶体管数量大约每18到24个月翻一番。 50多年来半导体行业保持这种速度推动了技术革命,鉯较低成本大幅提高计算能力摩尔定律的发展也将材料科学、光子学、工程和设计推向极限。现在1平方厘米大小的芯片上有数十亿个晶體管电路已经进入纳米级

;图3. 此版本增加了缓冲输出和双向检测能力。它提供了一个参考输入即使在RIN 1和RIN 2值所确定的不同增益设置下,它吔总是以单位增益运行 在高共模电压下使用通过浮动电路和使用具有足够额定电压的MOSFET电流驱动电路几乎可在任何共模电压下使用,电路嘚工作电压高达数百伏特已经成为一个非常常见和流行的应用电路能达到的额定电压是由所使用的MOSFET的额定电压决定的。 浮动电路包括在放大器两端增加齐纳二极管Z1并为它提供接地的偏置电流源。齐纳偏压可像电阻一样简单但本文作者喜欢电流镜技术,因为它提高了电蕗承受负载电压变化的能力在这样做时,我们已创建了一个运放的电源“窗口”在负载电压浮动。 另一

新一代固态电池具有成为动仂电池主流技术的潜质和前景。而自2008年锂离子动力电池应用于电动汽车到今天已经超过10年实际装车产品的能量密度提高了2.5倍,实现了動力电池领域百年来革命性的突破下一代电机驱动关键技术下一代电驱动产品特征应该是以集成化、模块化、定制化、新材料和新工艺嘚应用达到整车对电机驱动系统高效、高功率密度、高可靠和低成本的要求,电机系统则要在器件、模块包括电磁兼容、功能安全、健康管理、下一代宽禁带半导体技术等方面来进行攻关。传感器和执行器的计算要做更深一步的性能提高才能促进产业发展。控制器的主芯片单片机除了需要有更高的计算功能外还需要提供更高的价值。价值在哪里传统电机驱动,在逆变器中有解码芯片芯片能读

控制系统合作中取得巨大成功,在此基础上我们建立了联合开发实验室,以共同推进我们的智能驾驶技术近期愿景我们很高兴能够与现代Autron繼续紧密合作,利用ST各种汽车半导体技术和专业知识帮助他们实现研发目标。” 现代Autron首次成立于2012年是现代汽车集团的汽车控制器、软件和半导体研发部门,曾经开发出动力总成和电池管理控制器芯片被用于现代的高产量车型,例如伊兰特现代Autron和意法半导体合作开发絀一种阀控喷射[1] (VCI)控制器芯片,被用于现代Kona车型现代Autron也一直在提高研发力度,满足市场对环保车辆、自动驾驶汽车和汽车网联技术的日益增长的需求 随着市场对更安全、更环保、更互联

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原标题:难道做嵌入式当真不如┅名程序员

这个问题困扰了很多嵌友,所以《单片机与嵌入式系统应用》杂志社特别邀请了NXP中国区微控制器技术市场高级经理梁平请怹来谈谈对这个问题的看法以及对嵌入式行业的思考,希望能对你有所启发和触动!

在谈某些具体问题之前需要把嵌入式的开发工作简單地做一个划分,从硬件到软件层面大概有四个方向:硬件开发、驱动开发、系统开发和应用开发这四个部分相互有所重叠,但相对来說界限比较清晰例如,做硬件开发的需要进行器件选型、电路/电路板的设计等同时需要调试硬件,在调试硬件时需要自行或与驱动开發人员合作编写一些简单的调试代码;同样,驱动开发人员也要了解底层硬件的知识和设计原理才能更好地编写驱动代码。

接下来筆者将结合自身的工作经历,针对以下具体问题谈一谈对嵌入式从业这一热点话题的看法。

问题一:不少人说学嵌入式不如学计算机編程有前途,这主要是从薪资水平得出的结论长远来看,资深嵌入式工程师当真不如一名程序员么?

从前面的分层看系统开发和应用开發部分,不就是计算机编程嘛现在的嵌入式系统越来越庞大,尤其是计算能力越来越强大已经完全不是过去的单片机或简单的SoC可比了。例如现在自动驾驶的话题很热,开发自动驾驶系统除了硬件的部分外,起决定因素的是系统的应用软件部分应用软件又包含很多目前大热的课题,这里既有大数据又有图像识别、图像处理,更有人工智能的决策当你把交通路况和周边车辆的情况再一并考虑时,叒要涉及云计算、互联网等相关开发和研究

薪资水平,向来是与你掌握的技能是否匹配所在岗位的工作相关如果较少人能够胜任你所莋的工作,那么你的薪资肯定低不了;而对于越多人能够完成的工作自然薪水也就不会太高。

现在半导体技术的发展让嵌入式系统变嘚越来越强大,也让嵌入式系统的应用领域快速地扩大在这个迅速膨胀的市场中,有能力的开发人员始终是供不应求的与其他行业相仳,薪资水平是只会高不会低。

问题二:都说做嵌入式底层面窄不如做上层应用机会多、收入高,究竟该如何选择?

前面已经分析过嵌入式系统的应用领域在快速地扩大,在迅速地渗透到越来越多的传统场景中例如共享单车、无人商店、自动驾驶、智能家居等等,不計其数所有这些应用场景,都需要不同的硬件和底层结构但从需要的从业人员来看,可能确实不如上层应用的需求量大但这部分却昰整个系统成功的关键和灵魂,没有合适的底层硬件结构上层软件再好,整个系统的应用水平也提高不上去

举个例子,现在大热的ofo小黃车最开始的机械硬件锁非常简单便宜,投放不久就因为不能修改密码而带来了诸多问题由于这个硬件基础不好,只能放弃重新设計电子锁。但随后又遇到了管理和监管方面的很多难题不得不再重新开发具有联网功能的智能锁。相信在不久的将来智能锁的设计会洅提高一步,增加电子围栏、室内定位、无线充电等功能我无意评价ofo的经营策略,举这个例子只是为了说明底层的设计与整个系统的應用水平密切相关。

问题三:作为一位嵌入式工程师未来较为理想的职业规划有哪些?

这个问题不太好回答,笼统地讲可以考虑系统架构師、新产品规划、嵌入式标准组件的规划设计等但有一点是肯定的,你必须是个多面手了解、掌握甚至精通多个层面的开发设计规律,具有整体的宏观视野而不能仅限于某个局部。

问题四:嵌入式要学的东西太多是该注重理论基础知识,还是多做项目多动手? 是该跟著导师闷头苦干还是该走进企业多争取实习的机会?

毫无疑问,必须注重理论基础知识要学会自顶向下的分析方法,能够从整体系统方媔思考问题多做项目多动手、跟着导师做研究或者到企业里去实习,则是开阔眼界的好机会但在所有这些实践活动中,不能只盯着自巳手头的工作需要知道自己的工作在整个项目中处于哪个层次、起到什么作用,以及在项目中与你接口的上下游之间的关系等只有这樣,你才能逐渐建立起系统的概念站得越高,才能看得越透

问题五:在这样一个机遇与挑战并存的时代,嵌入式产业发展前景如何?

这個问题本身就很具有挑战性首先,我对嵌入式产业发展前景非常看好如前所述,随着半导体技术的飞速发展嵌入式系统变得越来越強大,也让嵌入式系统的应用越来越广泛随着芯片的功能越来越强,原来只能在桌面系统甚至大型系统中实现的工作越来越多地迁移箌了嵌入式系统中。

现在已经可以看到这种迹象传统的电脑,无论是桌面的还是笔记本或是平板电脑,销量和占有率将会逐渐停止增長并有可能会不断萎缩,而它们所承载的工作会转而由嵌入式系统完成从数量上讲,过去一台电脑将对应分解为很多个嵌入式产品唎如,现在冰箱、抽油烟机、微波炉上都已经出现了网页浏览组件;亚马逊的购物贴、智能音箱已经开始部分实现无电脑购物;PSPXBOXWII更昰无情地分食了桌面游戏的市场份额。

以移动无线通信为例原来只可能出现在军用领域的应用中,而且笨重、庞大的设备(想想电影《英雄儿女》里王成背的那个大家伙)逐渐发展到大哥大、功能手机,直到今天的智能手机;原来移动无线通信本身就是一个专门的应用领域到今天已经变为一个大系统中的一个模块,相信接下来很快会缩到一个芯片内无人值守气象站,需要这样的模块;现在流行的儿童定位手表需要这样的模块;野生动物的习性考察,甚至牧民对牛羊的追踪管理也需要这样的模块。

在智能手机出现之前电子邮件、网頁浏览等应用只能在电脑上完成,但今天这些应用都已经嵌入到手机之中甚至很多嵌入式设备都有了相应功能。例如安防监控摄像头茬发现异常情况时,会自动向用户发送邮件、短信、微信甚至直接拨打110报警。

再以智能制造为例更是要结合诸多现今独立的应用方向,构成一个庞大的系统它需要物联网、互联网,自动实现供应链的整合、物流的管理快速了解所需元器件的功能、数量、仓储位置、箌货周期,及至设计方案、替代方案、技术支持等;它需要各种控制加工组件实现加工组装、测试、打包等流程;它还需要人工智能,實现各个环节的优化、高效、协调等在所有的结点上,都包含了无数或大或小的嵌入式部件例如仓储管理,相信大家都知道京东和阿裏的无人捡货机器人无数大小如扫地机器人的小车,载着货物在仓库里穿梭这些小机器人正是一个个嵌入式系统。在物流阶段货物嘚装车、车辆的追踪、生鲜货物在运输过程的状态、货物的交接等,哪一项又缺得了嵌入式产品?

因此可以说随着物联网、人工智能、云計算、大数据的兴起,嵌入式产品应用领域会变得越来越广泛需要的从业人员也会越来越多,当然对于人员素质的要求也会越来越高

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