結合人工智慧(AI)與物聯網(IoT)的AIoT裝置正持續擴展，除了直接在邊緣進行處理，如今更進一步利用內建感測器的微控制器(MCU)實現推論等智慧功能，從而為邊緣智慧(Edge AI)開啟更多新市場和應用。

美商亞德諾半導體(Analog Devices, Inc.；ADI)繼完成併購Maxim之後，在其硬體與平台的優勢基礎上整合Maxim Arm-based系列MCU的精確度與獨特性，以智慧、安全與超低功耗(ULP)等優勢躋身競爭日趨競爭的邊緣運算市場。

ADI台灣區業務總監徐士杰指出，ADI的核心技術與投資方向持續瞄準工業與車用等領域的「智慧邊緣」(Intelligent Edge)，未來也將大力投入這一市場定位。他強調在“Intelligent Edge”架構中很重要的一環就是「感測」，透過邊緣感測和處理來連接實體與數位世界，直接在決策之處掌握資料和洞察力，才能更快且更有效的執行，而這也是MCU最適合的任務。

ADI區域銷售經理陳曜桎指出，ADI透過核心技術、嵌入式數位軟體和平台堆疊，結合具有智慧、安全與超低功耗(ULP)的Maxim MCU，瞄準需要較大運算能力、大容量記憶體以及藍牙(BT)與CANBUS等功能的客戶。新一代AI MCU MAX78000基於硬體的卷積神經網路(CNN)加速器，只需消耗微焦耳的能量即可執行AI推論，實現高效的系統控制。

該系列以AI加持的MCU融合了運算和AI推論功能，而不至於增加功耗或尺寸，適合感測器融合、振動分析以及影像和語音辨識等多種應用，更高性能的Edge AI MCU系列還可支援更複雜的視覺和成像應用，例如降噪、臉部辨識、指紋分析和物件偵測等。

然而，從邊緣運算領域來看，目前多家業者均已提供了強大的AI與MCU產品組合。ADI如何在此競爭激烈的AI-based MCU市場帶來差異化或優勢？

陳曜桎解釋，ADI AI+MCU的優勢在於「超低功耗、速度與成本」。相較於MCU+DSP方案，Edge AI客製的硬體加速器可降低99%以上功耗，也比純MCU方案具備更高的資料輸送量，可將速度提高100倍以上。此外，Edge AI MCU的成本還遠低於FPGA等解決方案，並可處理更複雜的細節。

相較於競爭解決方案，ADI Edge AI MCU辨識一項指令的時間更快，功耗更低。
(來源：ADI)

此外，「交貨時間」(lead time)更是ADI進入MCU領域的關鍵優勢。陳曜桎說：「ADI 投入MCU領域雖然算是“late comer”，但支援力度並不亞於其他競爭對手。尤其是過去2~3年來由於供應鏈短缺，很多客戶的痛點就是買不到貨。ADI自去年在亞洲啟動MCU計劃後即主打下訂單後20週交貨。事實上我們也都做到了。」這也是其他競爭對手難以企及之處。

隨著MCU的性能持續進展，MCU和MPU之間的界限將變得模糊，越來越多適合資源受限的神經網路模型將出現在MCU+AI的應用，不僅讓MCU成為更具競爭力的解決方案，也有助於MCU業者開啟新的應用和商機。

本文同步刊登於《電子工程專輯》雜誌2023年4月號

活動簡介

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