AIoT端侧：智能硬件百花齐放，国产SoC大有可为

发言人1 00:00发言人1 00:04可为。发言人1 00:14发言人1 00:17发言人1 00:24发言人1 00:30发言人1 00:39发言人1 00:44发言人1 00:49发言人1 00:59发言人1 01:08发言人1 01:13渗透率。发言人1 01:27 那么AI增强型SOC通过集成神经处理器NPU和重可重构计算单元结核酸算法芯片的协同优化，可以有效的去释放边缘侧的实时推理和决策能力。发言人1 01:47音频作为高频次高强度信息交互的重要载体，正在快速的成为AI落地端侧的首要信息维度。发言人1 01:56当前端测AI加音频专用模型正凭借以声纹识别、智能降噪、生产定位、离线翻译、语音分析等为代表的众多的实际的应用场景，去推动观测AI产品的重构和革新。发言人1 02:13智能无线音频芯片它需要综合的去考虑工号、算力、连接性能以及成本等这些方面。发言人1 02:23AI算法将在这个智能无线音减数芯片中得到更广泛的应用。发言人1 02:29比如说去集成更大的NPU，以更net工号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。发言人1 02:42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1 02:50我们接下来我们来讲一讲SOC和MCU到底有什么不同。发言人1 02:56SOC是sister check，是系统级的芯片。发言人1 03:01它是将CPU、GPU、NPU、DSP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。发言人1 03:12代表性的企业包括像瑞鑫威等等。发言人1 03:18MCU是michal control unit，指的是这个微控制器或者叫单片机。发言人1 03:25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。发言人1 03:33它仅仅提供的是一些基础的内存接和处理能力，功能相对单一一些。 发言人1 03:39代表性的企业就像教育创新，小型科技等等。发言人1 03:45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。发言人1 03:52MCU它侧重的是基础的控制。发言人1 03:58接下来我们来讲一讲这个芯片的架构。发言人1 04:02芯片的架构它是指令集的载体。发言人1 04:06芯片架构可以支持一个或者是多个指令集。发言人1 04:10主流的指令级的架构包括像叉86 arrases five等等。发言人1 04:16Marsh five它作为经典开源主面集的架构，企业可以自由的去使用并且扩展他们自定义的指令集。发言人1 04:27在这个自主可控性、可扩展性和成本上都要好于M那么根据riskfive国际基金会的预测，2024年搭载icefive处理器的SOC约20亿颗，到2031年有望超过200亿颗。发言人1 04:44目前国内的最关键技术还有知识产权是一定程度上依赖海外的IP授权的。发言人1 04:51在目前贸易环境不确定的这个背景之下，企业对于自主可控技术的需求会更加的迫切。发言人1 05:00Riskfive它拼接这个开源的优势，就可以提升国内的IP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。发言人1 05:13那么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cotex a cotex 2、cotex m3大核心系列，取代了传统的这arm的原先的命名的体系。发言人1 05:30 Tot tech cotex a系列是专为高性能计算所设计的，它支持IOS安卓lines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1 05:45Cotexr系列它是面向实时控制场景，比如说像硬盘、4G通讯模块、相机以及汽车系统，他强调的是高可靠性和实时的响应。发言人1 05:57Cotex m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。发言人1 06:10对于数理处理的来说，NPU是比较重要的一种处理器。发言人1 06:17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举证运算，尤其擅长卷机操作。发言人1 06:26在执行这个相同的任务的时候，它的耗电量会远低于GPU。发言人1 06:33凭借着这个轻功号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1 06:50那么NPU它是依靠高度并行设计，快速执行重复性的任务。发言人1 06:57它的逻辑和物理架构都是区别于CPU和GPU的。发言人1 07:02CPU适合像DN池顺序性的小型模型运算。发言人1 07:07CPU擅长高精准度的图像变形图像处理进行运算。发言人1 07:11MPU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LMLLM等这些复杂的模型。发言人1 07:24那么NPU的技术架构也是随着AI算法和应用场景在不断的演进。发言人1 07:30根据高通AI的白皮书，早在2015年0PU主要面向的是像音频和语音AI用力支持简单的CN以及标量向量运算。 发言人1 07:41在2016年之后，随着拍照视频AI的兴起，面对像transformers求，0PU增加了张亮加速器和选机加速。发言人1 07:57另一类比较关注的处理，这是ISP，就是图像信号处理器。发言人1 08:03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高质量低延迟的处理能力。发言人1 08:13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。发言人1 08:22它分成两类，一种是集成在iphone c处理器中，另一种是独立的以外挂的形式去存在。发言人1 08:33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。发言人1 08:41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性与低延迟，支持边缘计算等等。发言人1 08:56那么一方也要求ISP能高效的去处你摄像头的传感器的原始数据。发言人1 09:03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。发言人1 09:11第二个是内置足够的计算资源，具备拍摄功能的ISP需要内置资源运行质量值的AI算法或者实际处理任务。发言人1 09:19那么近年来这个AIIIS就是成为行业的热点，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智能眼镜成像制网的关键。发言人1 09:38第二张是无线连接。发言人1 09:41互联网泛指的是万物相连的网络，无线连接是互联网的主要实现方式。 NN等这些复杂模型的张量运算需 发言人1 09:48互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。发言人1 09:54涵盖了像wifi蓝牙、z gb 2.4G私有协议、spad等等的主要工作。发言人1 10:00对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1 10:14无线连接芯片是万物互联的核心。发言人1 10:18智能家居、可穿戴设备、精灵社等这些领域的蓬勃发展。发言人1 10:23催收的市场对于高级程度多模和低功耗LT连接芯片的需求。发言人1 10:33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。发言人1 10:43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1 10:53在无线连接技术中，像蓝牙，它就是凭借着功耗、成本、功能的平衡以及拓展性强等优势，成为了无线通信领域的重要技术。发言人1 11:06在2010年，蓝牙4.0手机引入机工号标准DLE，标志着从经典蓝牙向低功耗蓝牙阶段的一个转型。发言人1 11:17在后续版本持续的去强化这个低功耗的特性。发言人1 11:23随着物联网设备数量快速增长，驱动了这个激光号蓝牙技术演进。发言人1 11:30本蓝牙技术已经从音频传输扩展到了低工号的数据传输，室内位置服务和可靠的大规模设备网络。发言人1 11:45 蓝牙音频方面在20年的时候，蓝牙技术联盟发布了蓝牙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窘。发言人1 12:01它包含这个LC3的编解码器，多重串流音频技术。发言人1 12:07新增的助听器广播应用，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，降低了耳机的工号和左右耳的延时，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。发言人1 12:32那么应用LEodeo技术的SOC芯片，也是凭借着轻电稳定的特征，在这个无线音频智能家具等里面获得了广泛的应用。发言人1 12:43蓝牙耳机是蓝牙音频技术应用较早并且场景较广的领域。发言人1 12:49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。发言人1 13:00同时向智能互联网的爆发，也是推动蓝牙音频芯片应用场景拓展，涵盖了智能可穿戴、智能家居等于这些领域。发言人1 13:10作为电子设备，通过嵌入蓝牙的音频芯片来强化语音交互能力。发言人1 13:17尤其是像智能家具中的像门锁、照明、空调等这些终端，这些正在凭借着这个语音交互实现智能化的升级。发言人1 13:30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8.5亿增长到了2023年的9.4亿，并且在2028年达到13亿。发言人1 13:45我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、蓝牙工号、音频性能等等。发言人1 13:58功能方面主要指标包括这个降噪的功能，内置充电、内置FM、内置NFC等等。发言人1 14:09此外在除了蓝牙音频之外，蓝牙可以也可以用于数据传输。 发言人1 14:19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，实现像部署监测、运动记录、睡眠分析等健康管理的功能。发言人1 14:35根据这个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1 14:53此外蓝牙技术目前也已经被用作设备定位的技术。发言人1 15:00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全能三倍。发言人1 15:12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。发言人1 15:20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年的复合分数达到22%。发言人1 15:42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讯的技术。发言人1 15:522023年全年wifi终端的出库约36亿部。发言人1 15:56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。发言人1 16:04尤其是在智能家居和智能办公里，这个增速是非常迅速的。发言人1 16:12Wifi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1 16:19在目前wifi出中最主要的出货制式是wifi 456和7。发言人1 16:25但是目前wifi IP主要用于高端的设备，TS2预计wifi期在2026到2027年将逐渐的普及。发言人1 16:38 短期之内，wifi7适用于高端的智能家居、工业物联网和企业级的应用的消费级IOT产品，仍然是以wifi6甚至wifi 4的方案为主。发言人1 16:49那么wifi芯片它可以分成wifi sation和wifi AP。发言人1 16:5