“随着全球智能化设备的飞速发展，边缘处理技术逐渐成为各大半导体公司竞争的核心领域之一。在这一背景下，恩智浦半导体作为全球领先的边缘计算方案供应商，通过创新的硬件和软件技术，推动着智能设备从连接到感知、再到自主决策的进化。记者在恩智浦边缘处理业务媒体沟通会上了获悉到，恩智浦的技术路线图和市场布局尤其凸显了其在中国市场的战略意图和技术领先优势。
”全球边缘处理市场的迅猛发展
根据最新行业报告，全球智能设备数量预计在2030年将超过500亿台，其中相当一部分设备依赖边缘计算进行实时数据处理与决策。边缘计算的核心在于通过处理器直接在数据生成点进行数据处理和决策，从而减少数据传输的延迟和成本，提升系统效率。这一趋势正推动智能设备从被动响应向主动决策和自我优化转变。
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强调，边缘计算不仅为设备赋予了更高的智能化水平，还催生了更高效、更具可扩展性的应用场景。具体到边缘处理领域，恩智浦以丰富的处理器产品线为基础，推动工业自动化、智能家居、医疗以及楼宇和能源（包括能源管理、绿色能源、楼宇控制）等领域的智能升级。
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。
“随着全球智能化设备的飞速发展，边缘处理技术逐渐成为各大半导体公司竞争的核心领域之一。在这一背景下，恩智浦半导体作为全球领先的边缘计算方案供应商，通过创新的硬件和软件技术，推动着智能设备从连接到感知、再到自主决策的进化。记者在恩智浦边缘处理业务媒体沟通会上了获悉到，恩智浦的技术路线图和市场布局尤其凸显了其在中国市场的战略意图和技术领先优势。
”全球边缘处理市场的迅猛发展
根据最新行业报告，全球智能设备数量预计在2030年将超过500亿台，其中相当一部分设备依赖边缘计算进行实时数据处理与决策。边缘计算的核心在于通过处理器直接在数据生成点进行数据处理和决策，从而减少数据传输的延迟和成本，提升系统效率。这一趋势正推动智能设备从被动响应向主动决策和自我优化转变。
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强调，边缘计算不仅为设备赋予了更高的智能化水平，还催生了更高效、更具可扩展性的应用场景。具体到边缘处理领域，恩智浦以丰富的处理器产品线为基础，推动工业自动化、智能家居、医疗以及楼宇和能源（包括能源管理、绿色能源、楼宇控制）等领域的智能升级。
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。
