2016 CEVA研讨会 DSP应用聚焦物联网与电脑视觉
- 赖品如/台北
CEVA 2016 DSP技术研讨会于11月21日在新竹起跑,接续在深圳与上海两地召开,这个一年一度CEVA在亚洲举办的技术盛会,参加者年年成长,已经建立起坚实的口碑,2016年已经是第十次主办,广受半导体、芯片设计厂商的好评,也是半导体产业年度的重要技术研讨会。
CEVA是DSP矽智财(Silicon Intellectual Property)的领导厂商,其引以为傲的系统基础架构(Infrastructure)所打造的技术核心,提供数据处理所需要的存储器带宽与独特的DSP引擎,使用CEVA技术的芯片已经安装在琳琅满目的智能装置中,今天有超过90%以上的手机都有CEVA技术隐身其中,透过CEVA在DSP核心多年的努力,以及完整的半导体生态系统的构筑,CEVA成功的协助世界各地的芯片设计厂商,得以加速产品开发进程,缩短产品上市的时间,扩张市场的胜利成果。
CEVA技术研讨会所设定的主题,围绕在DSP应用的未来发展趋势与方向,是一场针对物联网(Internet of Things;IoT)智能装置,兼顾联网,以及运用神经网络技术开发机器学习应用的技术飨宴。物联网的应用,透过新型智能装置与电脑视觉的兴起,毫无疑问成为半导体与电子产业的主要成长引擎,透过DSP技术所发展的电脑视觉应用,打造包含人脸识别、超高分辨率与场景侦测技术,使机器学习、人工智能以及成像与视觉技术,让各式各样摄像装置的创新设计可以在更多实务上的场域,大展身手。
会场周边另设有互动展示摊位区,将CEVA与其合作夥伴利用CEVA平台所开发的产品与应用,做完整的展示。此外,这次研讨会也邀请大陆的半导体制造、设计等厂商一起共襄盛举。
大陆半导体产业快速崛起,大家有目共睹,随着大量的资本投入与大规模的购并案件的增长,带给全球半导体产业界不同的刺激,这次邀请到中芯国际(SMIC)集团旗下所投资的灿芯半导体(Brite Semiconductor)做主题演讲,提供大陆半导体制造与设计服务的流程与介绍,让与会者对于大陆的晶圆代工制程,以及加速开发物联网应用相关的SoC解决方案,提供不同的选择。
物联网与电脑视觉议题 型塑DSP技术未来的主流应用
CEVA技术研讨会除了早上贵宾主题演讲之外,下午的两个技术分场,分别是物联网与电脑视觉议题,探讨电子装置的联网功能,以及智能能力,主要呈现在影像与视觉、语音与传感、网络互连与人工智能等几个实际的应用上,邀请包括NextG-Com、Sensory、ArcSoft、Corephotonics、Almalence、emza Visual Sense、StradVision、Socionext、Pilot.ai等芯片设计厂商与合作夥伴一起展示,让CEVA的DSP技术持续往愈来愈多元化的应用领域进击。
智能IoT装置朝向广域通讯技术前进
因为IoT的推广,加上智能装置的大数据分析技术的推波助澜,智能IoT装置所需要面面俱到的相互连结的能力,随着各式各样的产业标准的制定,涵盖包括3G/4G基带、Wi-Fi、Bluetooth BLE和Zigbee,等数个不同无线通讯的领域,创造出许多不同的市场区隔与产品。
除了Wi-Fi与蓝牙之射频(RF)系统解决方案的推陈出新之外,尤其以利用LTE第四代移动通讯频谱所建立低功耗、低成本的长距离广域连接的物联网通讯标准,大幅度的受到CEVA与芯片业者的关注。
这些散布在各个场域的电子传感器与智能IoT装置,预计到2020年时,全世界会有超过500亿的电子装置互连,所以从传统的Wi-Fi、Bluetooth和Zigbee以及更多延伸的无线传输规格,竞逐着不同领域的应用,固然各种的室内区域或智能家庭解决方案,正如过江之鲫般,努力寻找自己的市场定位,单一装置中所需具备的多重无线通讯标准,无论选择是Wi-Fi、蓝牙或Zigbee等多重的组合,往往也关系着电子装置的成本与耗能,而频谱的使用也是兵家必争之地。
这些短距离间的互连规格与考量,固然重要,但是对于走出户外的IoT装置,当跨越大的野外距离的应用渐成气候之后,许多新的应用如智能农业与长距离运输车队的管理等应用开始崭露头角,长距离式的连接需求于是开始浮上台面,这也是何以3GPP紧锣密鼓全力制定NB-IoT、LTE-M与EC-GSM等三大低功耗长距离无线网络标准,而且赶在2016年6月完成标准制定。
低功耗广域网通信技术(Low Power Wide Area)所带领智能IoT装置即将以30%的年复合成长率(CAGR)高速成长,至2022年将有21亿个广域IoT智能装置问世,应用在包括智能城市、智能电表、水表与瓦斯表的用途,以及户外贩卖机(Vending Machine)等应用,将成为一个众所瞩目的重要成长引擎,在未来几年内发展,势必受到更大的关注,CEVA非常看好广域IoT智能装置的成功。
电脑视觉技术提升机器学习效能 影像识别的应用进入高速发展
至于提升电子装置的智能能力,DSP技术最傲视群伦的应用就是电脑视觉(Computer Vision)与影像识别的应用,DSP核心作为处理大量影像数据输入与分析的作用,针对行人侦测与自由空间追踪的汽车视觉解决方案,成为媒体争相报导的科技新知,攫取世人艳羡的眼光。
在消费性电子的领域中,拜主要的智能手机国际品牌大厂纷纷导入双镜头的配置之赐,这个搭载着两颗分别是提供一倍标准视角与二倍的光学变焦的双主镜头,对于影像的处理与运算的演算法则(Algorithm)的要求,引导更多的视觉应用在更广泛的应用上,找到更大的成长机会,今天DSP功能已经是不可或缺,无论智能家庭、安全监控,甚至无人自驾车与无人机系统中的智能功能,利用高密度的处理演算法(Algorithm),分析不同影像的特徵,让视讯影像或语音得以分辨,都积极让DSP技术扮演先驱与前导者。
从影像分辨率的观点而论,当HD、UHD到4K甚至连8K分辨率的数码串流影片大量的盛行,以及显示速度动则从每秒30fps到60fps的讯框率(Frame rate),大举跃居主流市场之后,大量数据处理与储存的技术挑战马上来临。
CEVA第五代XM6的DSP核心,除了处理运算能力增强之外,同时考量移动设备最重要的低功耗需求,并且搭配合作夥伴们的共同开发成果,透过3D影像与类神经网络系统的设计与应用,提升智能识别能力,开创未来智能的应用。
CEVA今年推出CDNN2(CEVA Deep Neural Network)第二代实时神经网络软件架构,用以简化低功率嵌入式系统中的机器学习部署,利用CEVA Network Generator提供了一条从离线训练到实时检测的快速而流畅之途径,使得机器学习的演算法,能够在短短几天之内获得经过最佳化的独特目标检测网络实施方案,且功耗明显比其他利用GPU架构的平台低许多,而且效能更快。
CDNN2充分利用CEVA-XM6成像和视觉DSP的处理能力,使得嵌入式系统执行深层学习任务的速度比建基于GPU的系统提高4倍以上,同时消耗的功率减少25倍,且所需的存储器带宽也减少15倍。
今天来看机器智能有以下几个重要典范实例,第一,就是智能家庭的应用,无论是人脸识别或是声纹识别用以解锁或开门等应用,整合服务营运商与DIY应用正如火如荼的开展。
第二,我们看到高精确度的智能农业的发展,透过无人空拍机结合大数据分析与预测的能力,让农业生产有了革命性变化,第三,无人自驾车,透过ADAS的车载自动化系统,整合车辆上所安装的8?12个传感器,透过包含V2V、V2X通讯标准让车辆可以互联,发展社会可以接受的方式(Social acceptance way)开发无人自动驾驶技术。
Always-On、Always-Sensing与Always-Connected物联网装置必备
CEVA的市场行销总监Moshe Sheier先生以物联网带来的无所不包的市场机会,带领大家探索物联网所促发的广袤无垠的应用机会,DSP技术如何在一个复杂度扶摇直上,而且不断成长、变化的IoT市场,凭藉智能电子装置的爆炸性发展,以及其所扮演的关键性角色,启动半导体产业源源不断的创新力量来源。
随着半导体制程节点不断演进的过程中,各种联网装置及传感器持续朝超低功耗设计迈进,也使得DSP技术得以大显身手,今天的电子装置的智能能力已经大幅度的改变我们的生活,举凡Amazon、Apple和Google透过云端服务的人工智能的展现,无论是Siri或是Alexa等数码语音助理所展现的一个不需要具有真人外观的机器人型态的案例,即将在更大范围的应用上,对人类的生活产生革命性的影响。
穿戴式装置、耳机装置与智能医疗等小型化的耳机与麦克风整合声音装置,在Apple的AirPods无线耳机的设计,整合了Always-on与超低功耗的技术,加上高度整合设计,在智能城市与智能家庭的应用中,利用Always-Connected的技术,打造了包括照明、智能电表、贩卖机与脚踏车队管理的用途,加控制与监测的技术发挥出来,至于无人自驾车的技术,则侧重于Always-Sensing的技术,整合包括雷射为主的Lidar、视讯镜头与V2X等车联网与机器学习等技术,发展的非常迅速。
Sheier强调,今天的智能物联网装置都需要面对3个主要的挑战,就是更多的传感器的整合、本地处理运算能力的提升,以及连接技术的推陈出新。CEVA所提出的应对之道,就是善用Always-On、Always-Sensing与Always-Connected的重要技术的投资。
装置的本地处理能力 实时反应之所需
不同的传感器所收集到的包括影像、声音等无远弗届的信息,大量输入到智能装置中,所以另一项重要的挑战就是本地处理能力的增强,这种装置内就可以处理包括视讯、语音信息的能力,不需要凡是仰赖云端机房所部署的智能处理的能力,大幅度的改善装置处理问题的能力,做出实时的处置,同时兼顾个人隐私的保障、低运算成本、低功耗、快速反应等特性,让智能装置更可以发挥淋漓尽致的效果。
这对于无人自驾车与无人机的应用,有着关键性的发展,本地处理(Edge processing)能力,已经让无人机可以透过手式识别模式(Gesture mode)的能力,赋予更精密的实时控制与管理的能力。
透过实时反应需求高的应用包括无人机与无人自驾车的应用,也同时减少数据传输带宽的限制,对于V2X的信息传输的应用,自驾车的应用已经牵涉到每天4000 GB数据量的传递效能,本地处理能力的加持之下,DSP芯片有更大的发展余地。
虽然云端服务仍扮演重要与积极的角色,但是牵涉的刻不容缓的人身安全,或个人隐私等议题,智能IoT装置具备在地智能(Local Intelligence)能力所加强及时处理能力,可以协助解决下列几个的需求。
第一,处理数据的安全问题,第二,降低无线传输带宽的限制,第三,加强人命关天等需要立即判断与处理的能力,第四,低耗电以增加电池的续航力。智能IoT装置的发展,让DSP技术与应用,具备全新的开发视野。
DSP Group的语音识别与声音处理芯片 源源不断新应用,应运而生
DSP Group的语音识别与声音处理芯片采用Always-On Listening功能,对于以优雅造型、聪明功能及拥有杰出使用者经验取胜的智能装置而言,是一个受到重视的新卖点,消费者可以在运动时,用语音识别的设计开启计时与计步功能,或是开车时开启导航的语音控制的展示,已经顺利打进韩国主流的智能手机中的供应链,在韩国已经建立滩头堡。
使用Always-On Listening需要特别考虑低功耗的设计,因为依靠电池驱动的智能装置,需要考量长时间的续航力,DSP Group的芯片使用CEVA TeakLite-410的DSP核心,在语音启动时只消耗低于 0.2mA的用电,而语音侦测模式下则保持在0.5mA以下的消耗量,对电池的负担做了精细的考量。
此外,为了考量针对特定字词以促发指定的功能,甚至支持部分亚洲区国家的特定字发音,为了缩短工程开发时间,DSP Group提供完整开发工具让产品设计团队使用,作为启动电子装置部分功能的指令之用,对改善使用者经验的创新体验,具有关键的效益。
由于语音识别的应用越来越广,2020年即将召开的东京奥运会,就有许多大声公装置,间距语言翻译机与扩音器的功能,对于访客的导览与观光产业的应用,吸引芯片设计商的注意。这个应用可以连接云端服务做为语言翻译的服务,本地的处理能力协助自然语言的判读,大量使用包括Always-On、降低噪音、语音指令接收与回应等功能,甚至回音消除与线上收音等功能,让DSP引擎的功能发挥的淋漓尽致。
诚如Sheier在他的简报的标题所形容IoT是「Infinite OPPOrtunities for Technology companies」,物联网与人工智能的应用将为半导体与电子产业带来巨大的成长动能,透过CEVA的DSP技术,芯片设计厂商摩拳擦掌准备上场全力一搏了。