AI浪潮橫掃全球，讓物聯(lián)網(wǎng)也搖身一變整合而成AIoT架構，被視為**下一時(shí)代IT產(chǎn)業(yè)的推手。AIoT的開(kāi)局，對于IoT主力的MCU意味著(zhù)什么，是以“改良”還是“**”來(lái)承接這一浪潮？
AI浪潮橫掃全球，讓物聯(lián)網(wǎng)也搖身一變整合而成AIoT架構，被視為將**下一時(shí)代IT產(chǎn)業(yè)的技術(shù)。AIoT的開(kāi)局，對于IoT主力的MCU意味著(zhù)什么，將帶來(lái)怎樣的巨變？
軟硬兼施
MCU經(jīng)過(guò)多年的“進(jìn)化”，早已進(jìn)階成全武行，在高集成度、高性能、低功耗層面皆進(jìn)階神速。但問(wèn)題是，老司機如何開(kāi)新車(chē)——AIoT時(shí)代已提出了不同的要求。
MCU在A(yíng)IoT時(shí)代的變化需要“軟硬兼顧”?！?span id="x1ddhic" class="bjh-strong" style="font-size:18px;font-weight:700;">一是處理器硬件層面，要求更高的處理能力、更多的**組件、多種連接能力以及更低功耗；二是在軟件層面，操作系統從任務(wù)調度發(fā)展為IoT OS平臺，軟件復雜度大幅增加，需要平臺級軟件及工具；三是在生態(tài)系統層面，各種云服務(wù)公司進(jìn)入嵌入式系統生態(tài)圈，并且與算法公司、純軟件公司合作增多。”
MCU支持AI已成一大方向 ，對MCU性能提出更高計算、更低功耗、更強擴展、更**等硬實(shí)力之外，還需要更好的開(kāi)發(fā)工具，將以往云端在GPU、CPU或ASIC進(jìn)行處理的算法進(jìn)行代碼轉換，讓MCU進(jìn)行識別并處理。
生態(tài)層面的變局也在拉開(kāi)大幕，在A(yíng)IoT時(shí)代，眾多云服務(wù)公司進(jìn)入到嵌入式領(lǐng)域，MCU需要開(kāi)放API接口等；而且MCU需要與算法公司進(jìn)行合作，以適配實(shí)現高效算力；而操作系統層面云服務(wù)廠(chǎng)商的染指也將引發(fā)更多的爭斗。
相應地，這對嵌入式工程師來(lái)說(shuō)亦帶來(lái)了全新的挑戰，除了要了解通信協(xié)議棧、**性、遠程管理和固件更新以外，還要開(kāi)始使用機器學(xué)習算法，并能夠根據應用需求調整算法等。
順勢而為
無(wú)論如何，AI浪潮已然到來(lái)，要做的是如何順勢而為？
畢竟，在MCU上部署輕量級AI，帶來(lái)的利好十分實(shí)在。這在于可對重點(diǎn)應用量身定制，并且對計算平臺進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)可獨立運行AI模塊，無(wú)需云端連接，并實(shí)現低功耗，讓IoT設備長(cháng)期工作。
而在MCU應用AI的應對策略上，MCU的薄弱環(huán)節在于算力弱，即使是目前性能*高的MCU，算力也只有1.2GOPS，解決這一問(wèn)題需要使用更先進(jìn)的模型結構、精簡(jiǎn)模型、優(yōu)化底層代碼、利用異構計算單元等。此外，在缺少建模工具上，需要借助PC/Server來(lái)建模與訓練。而在集成工具及標準運行環(huán)境層面，則需要廠(chǎng)商開(kāi)發(fā)生成模型代碼與執行引擎。策略是找到適合的應用，再找到適合的算法，或開(kāi)發(fā)集成AI IP的MCU。
MCU適應AIoT并不僅是+AI IP那么簡(jiǎn)單，在代碼移植性、軟件兼容性上都要做好開(kāi)發(fā)工具的配合，ST也已在適應AIoT的MCU硬件和軟件工具方面傾力開(kāi)發(fā)，預計明年將嶄新亮相。
MCU技術(shù)發(fā)展多年，各主流廠(chǎng)家之間的技術(shù)差異可能不那么“涇渭分明”。但在A(yíng)IoT的時(shí)代中，誰(shuí)會(huì )乘勢而上，誰(shuí)又會(huì )被浪頭掀翻，不僅要看各家的MCU在性?xún)r(jià)比層面的實(shí)力，更考驗廠(chǎng)商的生態(tài)鏈的完善，包括開(kāi)發(fā)工具、操作系統、云服務(wù)、應用開(kāi)發(fā)等等，無(wú)論是破還是立，都是對MCU整體實(shí)力的考驗。
自承其“進(jìn)”
而回顧MCU的發(fā)展史，基本上就是將分立協(xié)處理器不斷“加權”集成的歷史。
“*早的CPU只能進(jìn)行定點(diǎn)的加減法，乘除法是由軟件把乘除法變換成加減法，然后由軟件實(shí)現。與定點(diǎn)運算相對應的是浮點(diǎn)運算，當時(shí)浮點(diǎn)運算也是將浮點(diǎn)變換成定點(diǎn)運算，然后由軟件實(shí)現。由于普遍應用浮點(diǎn)運算，因而出現了一種專(zhuān)用于浮點(diǎn)運算的集成電路，當時(shí)叫協(xié)處理器，實(shí)際上就是專(zhuān)用集成電路（ASIC），接著(zhù)CPU就將浮點(diǎn)運算協(xié)處理器集成了?！薄叭绱祟?lèi)似的情況在CPU的發(fā)展史上不斷重復，如DSP、多媒體等。而作為CPU的一個(gè)分枝，MCU的發(fā)展路線(xiàn)也基無(wú)二致?！?/span>
對于外設的集成也是同樣的路徑。當MCU需要UART時(shí)，就需要UART專(zhuān)用集成電路與其配合，然后MCU開(kāi)始集成UART；當需要CAN通信功能時(shí)，則需要CAN集成電路與其配合，然后MCU又集成了CAN，就這樣一路升級進(jìn)化至今。
因而，AI肯定也要走同樣的路數，先有專(zhuān)用集成電路，然后MCU再集成。而所謂的AI IP可以說(shuō)是專(zhuān)用集成電路的表現形式而已。當技術(shù)、市場(chǎng)成熟時(shí)，AI IP就有可能整合到MCU中，*終實(shí)現量變到質(zhì)變。
變革已來(lái)
在A(yíng)IoT的生態(tài)中，互聯(lián)網(wǎng)巨頭正蜂擁而入。小米“AI+IoT”戰略凸顯了其野心，京東也公布了小京魚(yú)AIoT生態(tài)部署，這些巨頭的涌入對AIoT將帶來(lái)哪些巨變？
據悉，小米的生態(tài)目標是打造構建一個(gè)完整的“三環(huán)”布局，*內環(huán)包括了手機、電視、盒子、路由器和智能音箱等小米核心產(chǎn)品；中間一環(huán)則是小米通過(guò)投資孵化構建的IoT生態(tài)鏈體系；*外環(huán)將是接入小米IoT系統的第三方廠(chǎng)商，*終完善硬件+互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的商業(yè)模式構建。
而這些巨頭的染指帶來(lái)的變化顯然是全方位的：在價(jià)格上，2014年一個(gè)Wi-Fi連接模組的價(jià)格是60多元；2018年Wi-Fi連接模組的價(jià)格被小米做到了9.9元；OS方面，阿里的投入巨大，不僅要數據，還要掌控節點(diǎn)。而在未來(lái)的MCU定義層面，誰(shuí)又會(huì )唱主角呢？
或許還值得沉思的是，“小米的模式代表互聯(lián)網(wǎng)公司通過(guò)Wi-Fi模塊介入到傳統的嵌入式設備，企圖打通云數據與傳統IoT設備之間的數據通道的模式。用一個(gè)模塊來(lái)進(jìn)行橋接，短期來(lái)看是一個(gè)好方法，既解決了IoT的碎片化問(wèn)題，又實(shí)現了傳統設備的上網(wǎng)問(wèn)題。”唐曉泉分析道，“但存在的一大問(wèn)題是互聯(lián)網(wǎng)一直是利用其聚集效應實(shí)現規?；?，從而使成本*優(yōu)。而傳統的嵌入式行業(yè)規模本來(lái)不大，聚集效應不明顯。因而，要著(zhù)力解決分工明確的規?；ヂ?lián)網(wǎng)研發(fā)生產(chǎn)模式與作坊式的傳統嵌入式研發(fā)模式交互挑戰?！?/span>
而無(wú)線(xiàn)模組硬件成本的大幅縮減往往意味著(zhù)，AIoT行業(yè)正在從拓荒期進(jìn)入成長(cháng)期，從小規模的摸索嘗試轉向大規模的經(jīng)驗復制。唐曉泉認為，這表明AIoT時(shí)代的嵌入式系統由功能型向體驗型方向轉型，保持高效就需要分工，并要產(chǎn)生聚集效應實(shí)現規?；?。
洶涌而入的玩家們各有心機，而誰(shuí)能在A(yíng)IoT時(shí)代的關(guān)鍵詞“連接、**、智能”上書(shū)寫(xiě)足夠的“能量”呢？