智東西（公眾號：zhidxcom）
編輯?| 程茜
6月30日，由智東西和智東西公開課主辦的GTIC 2022全球AIoT智能家居峰會（以下簡稱AIoT智能家居峰會），在線上成功舉辦，在全網16個渠道同步直播，線上觀看人數達到了90多萬人，眾多嘉賓的議題都引起了大家熱烈討論。
8位行業重磅大咖就AIoT智能家居的技術突破、創新應用和行業展望展開了精彩的深度探討，直擊行業痛點。
▲恩智浦半導體邊緣處理事業線產品和市場總監林明
恩智浦半導體邊緣處理事業線產品和市場總監林明以《恩智浦如何應對AIoT智能家居挑戰：邊緣智能與Matter》為主題進行了演講。
隨著邊緣智能和無線連接等技術的發展，智能家居行業不僅出現了巨大的發展和進化的前景，同時也面臨著諸多挑戰，例如如何提升用戶的體驗，如何為用戶提供更智能的數據和控制服務，如何保護用戶的隱私等等。
在這一背景下，林明圍繞著語音技術、智能視覺等前沿技術以及通用無線連接協議Matter，對恩智浦在應對智能家居挑戰上的技術創新和應用進行了深入講解。
附恩智浦半導體邊緣處理事業線產品和市場總監林明演講實錄
林明：大家好，我是林明，來自恩智浦半導體邊緣處理事業部，我今天跟大家分享的主題是《恩智浦如何應對AIoT智能家居的挑戰》，我會從邊緣智能和無線連接標準這兩個方面展開，恩智浦的愿景是用安全的連接構建一個更智能的世界，邊緣智能和無線連接標準也是其中的兩個要點。
智能家居可以說是AIoT的一個重要細分市場，不僅有著巨大的市場容量和可觀的年復合增長率，同時也推動著各種AIoT技術的發展，包括人工智能、無線連接、數據安全，北美、亞太、歐洲是主要的市場。
其中，美國和中國可以說是智能家居創新和發展的主要市場，與此同時，這么重要的市場和技術推動的力量，智能家居在高速發展中也面臨著越來越大的挑戰。
從這張典型的智能家居全景圖中，我們可以看到未來一個家里面可能會有100多個IoT設備，每個設備都需要越來越大的算力、處理能力和各種智能交互能力，這些設備可能來自幾十家不同的品牌和IoT生態系統，也可能運行著十幾種不同的連接協議，這也導致不僅設備間的互操作會變得非常復雜，也會浪費很多帶寬、算力和能源。
同時，隨著各種傳感器數量的增加以及數據量的劇增，智能家居用戶對隱私和安全也越來越重視，數據、決策都能在本地進行處理也變得越來越重要。
另外，智能交互也是一個非常重要的產品創新點，能夠在設備端進行語音和視覺識別和處理的需求也會越來越多。愈加復雜的邊緣智能和無線連接技術也會讓平臺的設計變得更加復雜。
隨著人工智能和機器學習技術的成熟，這些技術逐漸應用于智能家居產品上，使得產品帶來的服務更加舒適、便捷。并且在產品的功能、性能以及人機交互方面，AI都扮演著非常重要的角色。
目前，這一技術的應用可能還停留在語音交互、人臉識別、手勢識別等簡單的功能上，那么，未來如何通過AI來了解客戶的使用習慣，更加智能地為用戶提供服務，這會是一個非常重要的演進方向。
恩智浦是一家全球領先的芯片公司，不過，我們不僅僅提供先進的芯片，我們同時會提供包含軟件在內的一整套系統解決方案和平臺。
解決方案中最底層的是恩智浦廣泛而強大的邊緣處理和無線連接的產品組合，構建在上面的是各類主流操作系統、中間件、軟件算法和各種應用層的實際用例。
最后是我們和各大IoT云平臺廠商的對接。
恩智浦能夠提供的產品和服務非常多，因為時間原因，我現在從基于AI的視覺和語音技術以及Matter這兩個方面進行介紹。
2019年，由全球幾家智能家居生態巨頭——亞馬遜、蘋果、三星等，聯合包括恩智浦在內的智能家居芯片供應商，以及連接標準聯盟共同發起的基于Wi-Fi和Thread的IP應用層的Matter協議，可以讓各個品牌的產品實現完全無縫地互操作。
恩智浦是Matter聯盟里面重要的發起者和創立者，我們的初衷是希望能夠解決之前提到的，智能家居產品無法簡單有效地實現互操作的挑戰。同時，無論從無線技術產品的豐富程度還是軟件生態上的投入來說，恩智浦都是這個聯盟里非常重要的領導者。
恩智浦基于Matter推出了多款產品，我簡單介紹一下2個最新的產品，第一個是K32W1，是基于我們即將推出的低功耗藍牙和802.15.4雙模低功耗MCU，它能夠支持ZigBee、藍牙5.3、Thread和Matter協議，同時具有豐富的存儲空間和強大的算力，集成了一個安全模塊，以及業界頂尖的射頻性能，適用于各種需要支持Matter的節點設備產品。
第二個產品是IW612，恩智浦今年年初推出的業界首顆三頻無線SoC，包含了最新的Wi-Fi 6，藍牙5.2和802.15.4，具有強大的三頻共存操作能力，包含了恩智浦先進的安全模塊EdgeLock，作為單芯片解決方案，其非常適合設計、支持Matter的網關和邊界路由器。
恩智浦在Matter方面的投入遠不止這些，我們在網站上提供了非常豐富的開源代碼、應用案例、文檔、培訓、視頻，大家有興趣的話可以訪問圖片右上角的網址，可以得到更多詳細的信息。
解決了設備間互操作問題后，恩智浦又是如何應對人工智能在智能家居中的普及和應用挑戰的？
通常情況下，人工智能和機器學習技術主要是由數據科學家或者機器學習專家來開發實現，這個過程需要大量的人工智能相關的知識積累，很多智能家居的開發者并沒有這樣的基礎。
早在2018年，恩智浦就推出了一套軟件開發套件eIQ，這個工具使得基于MCU和MPU的機器學習和應用開發變得更加簡單。該工具有兩個簡單的入口，用戶可以基于自己的數據集，利用工具內嵌的各種模型進行選擇，然后對模型進行訓練、優化和裁剪，最后部署到邊緣處理器上。
客戶如果有自己的模型，也可以利用eIQ進行更方便地部署。
恩智浦花了大量人力，將最常用的各種推理引擎優化后，配置到恩智浦的MCU和MPU上，同時利用芯片端的硬件加速系統，如神經網絡加速模塊等，來實現智能家居中各種機器學習應用的開發，這也是這個工具的核心部分。
在具體應用上，恩智浦在語音交互和機器視覺方面進行了重點投入。恩智浦有著多年的語音識別技術和開發經驗，同時去年我們還收購了一家全球領先的語音和音頻算法公司，能夠為客戶提供完整的語音交互和語音識別解決方案。
我們提供的語音交互軟件中，包含了免費的本地語音識別方案（VIT），該方案包括喚醒詞和語音識別命令，再加上VoiceSeeker語音前端處理，能提供完整的語音前端處理套件，包含波速成型、語音消除和噪聲消除等功能。
另外，我們還有非常精簡的高性能喚醒詞和語音識別軟件套件VoiceSpot。
如果客戶在使用這些軟件時遇到困難，我們也會提供Turnkey Solutions（交鑰匙解決方案），這個方案里不僅包含了之前我們提到的語音識別軟件，同時會為客戶提供一套完整的包括文檔在內的解決方案和應用場景，讓客戶能夠直接將整個方案部署到產品中。
在機器視覺方面，恩智浦不僅提供完整的解決方案，同時也有各種demo和應用場景。
下圖是我們所做的部分機器視覺應用案例，其中有一些可以應用到智能家居產品中，一些可以應用到工業中。這里面包括人臉識別、人體檢測、手勢識別、人體姿勢識別，還包括非常精細化的手勢識別和眼球追蹤。
目前，我們看到的這些案例都是基于恩智浦高性能的MCU產品，實際上這些應用都可以擴展到恩智浦MPU產品和低端的低功耗MCU上。
恩智浦推出的EdgeReady解決方案，就包含了之前我們提到的語音技術、視覺算法，同時我們在完整的硬件平臺上給客戶提供包括人臉識別、語音識別的應用場景，以及我們下半年將推出的無接觸式人機交互解決方案。它可以實現，在一顆高性能MCU上實現人臉識別、手勢交互、語音識別、圖形顯示等所有功能。
最后總結一下，同時也回應一下我們之前提到的，恩智浦不僅是一家芯片公司，更是一家提供系統解決方案的公司。
我們擁有廣泛的邊緣處理產品線，包括低端的MCU、高性能的MCU跨界處理器和應用處理器，同時也有無線連接產品，SDK、軟件、算法以及完成的解決方案，能夠幫助用戶應對智能家居的挑戰。
我今天的分享就到這里，謝謝大家。
