透过软硬整合方案快速打造边缘运算节点

台湾恩智浦半导体(NXP Semiconductors)大中华区微处理器及微控制器产品行销经理黄健洲。

台湾恩智浦半导体(NXP Semiconductors)大中华区微处理器及微控制器产品行销经理黄健洲指出，面向物联网(IoT)，NXP聚焦耕耘汽车、工业控制、移动设备、通讯暨基础建设等四大领域；NXP切进这四块应用，并非仅以单一产品做考虑，而加入连结性、安全性与感知能力等通盘考量，藉由半导体芯片的运算能力，让智能服务从云端逐渐推向终端节点。

针对人工智能主题，主要内含AI、机器学习(ML)与深度学习(DL)等三个层次。AI泛指模拟人的想法、触觉与感觉；ML意指加入人的感觉，针对不同数据进行学习；DL更进一步模拟人脑神经、强化对事务的判断与决定。NXP以AI与ML为着力重点，在云端上完成训练的模型，可放入NXP的i.MX、i.MX RT、i.MX 8X/8M、i.MX 8等产品，于边缘端执行推论，形成端到端完整ML方案。

黄健洲说，若以应用类型来区分，比方说物件识别、手势侦测，适合由i.MX或i.MX RT来执行；论及3D人脸识别，可由i.MX 8X/8M加以执行；假使到了多摄影机协同侦测等高端应用，则以i.MX 8为首选平台。举凡楼宇自动化、车队管理、工业分析、医疗保健，乃至零售场域的存货管理、个性化行销，皆是边缘运算的适合应用场景，只因这些应用情境讲究实时反应，不可能等待5~10秒才获得运算结果。

打造软件基础架构，助用户加速发展ML应用

值得一提的，除了Processor处理器外，NXP也致力发展ML软件，内含一组ML SDK，用以承载完成训练的模型，再视应用需求结合Vision或Sensor SDK，接着经由恩智浦边缘智能环境(eIQ)，再送入NXP MCU或MPU，据此协助用户简化ML应用开发过程。

前述提及的eIQ，是一套完整的ML工具包，可支持TensorFlow Lite、Caffe2或其他神经网络架构，以及非神经ML演算法，已然涵盖建立与优化云端训练ML模型所需之工具，确保模型可在汽车、工业或其他物联网应用场景中资源受限的边缘设备中高效运行，完成语音、视觉或异常检测等各式应用方案的产生。