AI系列专题报告（三）AIoT端侧：智能硬件百花齐放，国产SoC大有可为

大的NPU，以更低的功耗去支持更大的更复杂的一些AI的模型，使产品在AI音频体验上更加的自然流畅。同时无线连接技术也是会后续会存在多种协议共存的情况。发言人3 03:58接下来我们来讲一讲SOC和mcu到底有什么不同。SOC是systemchip，是系统级的芯片。它是将CPU、GPUNPUDSP存储器等系统关键部件集成在单一的芯片中，去实现一个完整的系统功能，可以去承担复杂的计算任务。代表性的这个企业包括像瑞芯微等等。发言人3 04:25Mcu是microcontroller unit，指的是这个微控制器或者叫单片机。它是整合了CPU内存接口、驱动电路等形成的芯片级的计算机，主要用于终端的控制。它仅仅提供的是一些基础的内存接口和处理能力，功能相对单一一些。代表性的企业就像教育创新和新科技等等。这两者的核心差异就是SOC它的集成度更高性能更强，适合复杂的场景。Mcu它侧重的是基础的控制。发言人3 05:06接下来我们来讲讲这个芯片的架构。芯片的架构它是指令集的这个载体。芯片架构可以支持一个或者是多个指令集。主流的指令集的这个架构包括像叉86ARM risk five list等等。Married five它作为精简开源指令集的架构，企业可以自由的去使用并且扩展他们自定义的指令集。在这个自主可控性、可扩展性和成本上都要好于这个M那么根据riskfive国际基金会的预测，2024年搭载riskfive处理器的SOC约20亿颗，到2031年有望超过200亿颗。发言人3 05:52目前国内的一些关键技术，还有知识产权是一定程度上依赖海外的IT授权的那在目前贸易环境不确定的背景之下，企业对于自主可控技术的需求会更加的迫切。没risk five它凭借开源的优势，就可以提升国内的IT设计和研发的独立性、自主性，也是目前国家政策比较鼓励的芯片架构。ARM架构，它是从MV一开始逐步的演进，在V7时期首次划分出了cortexa、cortexr、cortexm3大核心系列，取代了传统的ARM的原先的命名的体系。Talk text cortex a系列是专为高性能计算所设计的，它支持IOS安卓类的操作系统，应用于智能手机、平板及网络设备，具备多核的处理能力。发言人3 06:52Cortexr系列它是面向实时控制场景，比如说像硬盘、4G通信模块、相机以及及汽车系统，它强调的是高可靠性和实时的响应。Contextm系列专注的是低功耗嵌入式的领域，涵盖了像物联网、家电等等，主要用于控制和监测任务。对于数据处理的来说，NPU是比较重要的一种处理器。它是专为神经网络计算设计的芯片，可以高效的执行大规模的矩阵运算，尤其擅长卷积操作。在执行这个相同的任务的时候，它的耗电量会远低于GPU。凭借着这个低功耗的特性，成为边缘设备的理想选择。主要用于像人脸识别、语音识别、自动驾驶、智能相机等这些领域，以满足AI应用的实时性的需求。发言人3 07:57NPU它是依靠这个高度并行设计，快速执行重复性的任务。它的逻辑和物理架构都是区别于CPU和GPU的。CPU适合像低延时顺序性的小型模型运算。CPU擅长高精准度的图像类型、图像处理、并行运算。而MBU它是通过低功耗来实现比较稳定的高性能的AI运算，可以去运行一些像LLLLM等这些复杂的模型。 发言人3 08:32那么NTU的技术架构也是随着AI算法和应用场景在不断的演进。根据高通AI的白皮书，早在2015年NTU主要面向的是像音频和语音AI用例支持简单的CNN以及标量向量运算。在2016年之后，随着拍照视频AI的兴起，面对像这个transformer RAN等这些复杂模型的张量运算需求，NPU增加了张量加速器和卷积加速。发言人3 09:05另一类比较关注的处理器是ISP，就是图像信号处理器。它用于对图像或者视频信号实时的处理优化，通常集成在影像采集系统中为信号提供更高质量低延迟的处理能力。它的核心是处理传感器采集的原始图像数据，然后输出高质量的图像或者是视频流。它分成两类，一种是集成在SOC处理器中，另一种是独立的以外挂的形式去存在。发言人3 09:41那么随着这个AI智能眼镜中视觉理解模型的进步，图像处理的要求更加的严格。那么要也就要求IC向高端去迭代，更加的高精度、高性能，涵盖更高的图像处理的性能的实时并与低延迟，支持边缘计算等等。一方面要求ISP能高效的去处理摄像头的传感器的原始数据，通过色彩校正等技术为模型去提供准确的图像，并且去支持更高像素密度和数据吞吐量。第二个是内置足够的计算资源，具备拍摄功能的ISP需要内置资源运行轻量级的AI算法或者是预处理任务。近年来这个AISIS也是成为行业的热点，它结合神经网络和传统ISP，可以弥补传统ISP固定算法和分布处理模式的不足，也是决定拍摄类AI智能眼镜成像质量的关键。发言人3 10:46第二章是这个无线连接。互联网泛指的是万物相连的网络，无线连接是物联网的主要实现方式。物联网端侧连接需求持续的增长推动及无线连接技术的应用拓展。涵盖了像wifi蓝牙、zb议thread等等的主要工作。在2.4G赫兹的共享频谱频段，终端可以根据带宽覆盖范围、功耗等场景需求，灵活的切换通信方式，实现高效互联和协同工作。发言人3 11:22无线连接芯片是万物互联的核心。智能家居、可穿戴设备、新零售等这些领域的蓬勃发展，催生了市场对于高集成度、多模和低功耗LT连接芯片的需求。多模的SOC芯片的设计，是让一枚芯片支持多种连接方式，能够简化设计流程，节省空间和成本。避免了多芯片方案的通信干扰的这些问题，也是成为这个物联网连接芯片行业的一个发展趋势。发言人3 12:01在无线连接技术中，像蓝牙，它就是凭借着功耗、成本、功能的平衡以及扩展性强等优势，成为了无线通信领域的重要技术。在2010年，蓝牙4.0首次引入低功耗标准BLE，标志着从经典蓝牙和低功耗蓝牙阶段的一个转型。后续版本持续的去强化这个低功耗的特性。随着物联网设备数量快速增长，驱动了低功耗蓝牙技术演进么。蓝牙技术已经从音频传输扩展到了低功耗的数据传输，室内位置服务和可靠的大规模设备网络。发言人3 12:53蓝牙音频方面在20年的时候，蓝牙进入联盟发布了蓝牙5.2版本，并且基于此推出新一代的蓝牙音频技术标准，就是这个LE 2.4G私有协audio。它包含这个LC3的编解码器，多重串流音频技术，新增了助听器广播应 用，解决了蓝牙耳机双耳直连标准和兼容性的问题，实现了双耳的同步传输，降低了耳机的功耗和左右耳的延时，并且能够使一个音频源同时无线连接多个音频的接收设备，进一步丰富了下游音频设备的应用场景。应用LEaudio技术的SOC芯片，也是凭借着芯片稳定的特征，在这个无线音频智能家居等也获得了广泛的应用。发言人3 13:51蓝牙耳机是蓝牙音频技术应用较早并且场景较广的领域。蓝牙耳机在这个产品的形态功能特性上，也是在迭代成为消费电子的重要单品。同时向智能物联网的爆发，也是推动蓝牙音频芯片应用场景拓展。涵盖了智能可穿戴、智能家居等这些领域。各类电子设备通过嵌入蓝牙的音频芯片来强化语音交互能力。尤其是像智能家居中的像门锁、照明、空调等这些终端正在凭借着这个语音交互实现智能化的升级。根据这个蓝牙技术联盟的报告，全球蓝牙音频传输设备出货量从2019年的2.5亿增长到了2023年的9.4亿，并且在2028年达到13亿。蓝牙音频芯片产品在性能方面比较重要的指标包括像这个处理器、蓝牙功耗、音频性能等等。在功能方面主要指标包括降噪的功能，内置充电、内置FM、内置NFC等等。发言人3 15:17此外在除了蓝牙音频之外，蓝牙可以也可以用于数据传输。像蓝牙技术为智能手表，然后这些可穿戴的设备也提供了核心的连接支持，实现像步数监测、运动记录、睡眠分析等健康管理的功能。根据蓝牙技术联盟的报告，全球蓝牙数据传输设备出货量从2019年的6.7亿增长到了2023年的12.2亿，并且将在2028年达到19.1亿。发言人3 16:01此外蓝牙技术目前也已经被用作设备定位的技术。在去年的九月，蓝牙技术联盟正式发布了蓝牙6.0核心规范，新增了蓝牙信道探测功能channelsunday。它能够在这个100米的范围内实现正-50厘米的一个测量的精度。根据蓝牙技术联盟的报告，全球蓝牙位置服务设备出货量从2019年的1.21亿增长到了2023年的2.1亿，并且将在2028年达到5.63亿，2024到2028年的复合增速达到22%。发言人3 16:49在蓝牙之外，wifi也是目前我们大众生活中不可缺少的一种无线的通信的技术。2023年全年wifi终端的出货约36亿部。出货的终端包括像手机路由器及AP平板电脑及PC智能设备等等。尤其是在智能家居和智能办公里，这个增速是非常岁数的。Wifi的标准也是在不断的演进，去提供更快、更稳定、更高效的无线连接。发言人3 17:27在目前wifi出货中，最主要的出货制式是wifi456和7。但是目前wifi7主要用于高端的设备，TSR，预计wifi 7在2026到2027年将逐渐的普及。短期之内，wifi 7适用于高端的智能家居、工业物联网和企业级的应用。消费级IOT产品仍然是以wifi 6甚至wifi 4的方案为主。发言人3 17:58Wifi芯片它可以分成wifi station和wifi AP。Wifi station侧重于接收，wifi AP侧重于发射。Station分成两种，一种是wifi mcu，另一种是数传的wifi。Wifi mcu用于指令的传输技术门槛相对比较低。数传wifi作为数据传输，它对技术的要求会比IOT wifi更高一些。这些wifi AT芯片有别于这个station，因为AT是网络的中心节点，因此它这个AP芯片对于数据的传输的速率和稳定性要求会更高，设计难度和技术门槛也会 更高。目前全球这个wifi芯片的四大的供应商，包括像高通、博通、联发科和瑞昱。这些公司是IP持续的迭代去打磨，完成了基带、射频协议栈、SOC集成等这些系列的一些研发工作。发言人3 18:57第三章就是各类的AI智能终端。我们认为端侧的应用加入AI的核心是去推动用户体验的升级。首先是AI的眼镜，相较于传统的XR设备，AI眼镜聚焦视听领域，更加的轻薄，贴近日常生活。用户可以用它进行影像拍照，第一视角直播、听歌通话等等。基于一体化集成的模式，AI智能眼镜融合人体重要的感知的交互方式。发言人3 19:35目前市面上的AI眼镜的芯片方案也是越来越丰富，呈现出多样化的发展趋势。根据exportvision，有采用高通ARE芯片的雷鸟V3和也有采用高通AR1加恒玄2700的小米，还有采用横悬2800加IST方案的一些厂商。有很多的厂商在采用双芯片双系统的方案。比如说像这个协议智能，它的AI智能眼镜就同时采用了3颗不同功能的芯片。MTK的芯片去处理这个视频，恒玄2700用于处理音频，还有一个是专用的音语音的芯片去负责唤醒识别。发言人3 20:25第二类终端是AI玩具，也是目前受到关注比较高的那像字节的这个显眼包，因为内嵌了豆包大模型扣子专业版，AI技术是备受关注。随着这个AI大模型技术的进步，对话交互、答疑解惑，还有情感陪伴等这些能力也正在从线上向线下迁移。相较于其他的领域，AI玩具更加的注重用户体验与互动共性。当前市场上像乐心全智巨星的都是提供AI玩具方案的主流的一些芯片厂商。像字节的显眼包就是采用了乐心科技EST32S3的这个芯片。发言人3 21:17接下来是这个智能手表。它的这个监测的功能是从记录心率、睡眠时长等一些基础的数据，已经进化到能去监测比如说像血氧浓度、睡眠质量、血压数值等一些复杂的指标。通过分析用户的运动状态，可以去实时的去生成个性化的训练计划，并且去提示风险。还有可以基于用户的习惯，自动的去调用常用的功能，简化操作界面，降低像老年人、儿童等这些群体的使用门槛。目前小米华为已经将这个AI大模型融入自家的智能手表中使这个智能手表成为可以佩戴的贴心的健康助理。发言人3 22:10然后还有就是这个智能音箱，它主要通过接wifi去接入网络，可以实现在线的音频播放