陳靖怡

2016年，在谷歌旗下的DeepSmind還沒通過AlphaGo一戰(zhàn)成名之前，Deepmind在AI（人工智能）方面最為人知的成就，是運用AI大大降低了谷歌一個數(shù)據(jù)中心服務器的溫控系統(tǒng)的電量消耗。40%的能耗節(jié)省，當時令人眼前一亮，讓業(yè)界看到了AI工業(yè)運用前景。但細心的觀眾會發(fā)現(xiàn)，谷歌在之后的幾年內(nèi)并沒有快速、大規(guī)模地運用這項成果，僅在2018年有新聞指出這項技術(shù)在另一個數(shù)據(jù)中心有投入使用，之后便再次陷入沉寂。

難道是AI技術(shù)言過其實了嗎？并不然。AI的工業(yè)級應用當中，不管是機型機器學習的數(shù)據(jù)收集，還是最終將訓練好的AI投入生產(chǎn)，都需要M2M（machine to machine）級別的物聯(lián)網(wǎng)。不僅僅是人工智能，自動駕駛、智能物流等前沿技術(shù)的發(fā)展，都仰賴物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及化。有如此大剛需， M2M級別的物聯(lián)網(wǎng)卻一直未能快速進入到我們的生產(chǎn)和生活當中，其中自然有“卡脖子”的技術(shù)。

新型技術(shù)的普及和新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，離不開產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的建設。從廣義的角度上講，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）通過射頻識別（RFID）、紅外感應器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等信息傳感設備，按約定的協(xié)議把設備與互聯(lián)網(wǎng)相連接，進行設備間的直接信息交換、通信和數(shù)據(jù)處理，實現(xiàn)智能識別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理等功能。換言之，在物聯(lián)網(wǎng)時代，信息與通信的世界里將產(chǎn)生新的溝通維度——不僅僅是任何時間、任何地點人與人、人與物的溝通鏈接，更是物與物之間的溝通鏈接——一個沒有人類直接參與的網(wǎng)絡世界。它的目標是使設備能夠?qū)崟r自我報告、數(shù)據(jù)互換、數(shù)據(jù)聯(lián)動，從而提高信息處理效率，提升整體系統(tǒng)效率。這將比依靠人工整合、處理信息的系統(tǒng)更高效，并最終實現(xiàn)真正的系統(tǒng)自動化。

物聯(lián)網(wǎng)的應用未來將在各種各樣的“智能”設備中。從傳送有關(guān)生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的工業(yè)機器，到跟蹤有關(guān)人體信息的傳感器，物聯(lián)網(wǎng)可以被應用到許許多多的領(lǐng)域。例如在城市規(guī)劃中，城市官員可以通過設置在繁忙街道上的交通傳感器，檢測道路交通情況，并提前告知駕駛員關(guān)于交通延誤或交通事故的信息。而于企業(yè)而言，戰(zhàn)略性地使用智能設備也將意味著競爭優(yōu)勢。例如，通過監(jiān)測有關(guān)能源使用和庫存的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以更有效合理地調(diào)節(jié)其生產(chǎn)成本，或優(yōu)化生產(chǎn)計劃，甚至預測市場需求，做前瞻規(guī)劃。智能設備未來甚至還可以在AI輔助下，自行向消費者推銷產(chǎn)品。繼人與人、人與物互聯(lián)之后，物聯(lián)網(wǎng)可以把人們從前無法觸及的90%以上的物品全部連接起來，從而實現(xiàn)全人類生產(chǎn)力進一步的大飛躍。

這種可能性，早在20世紀80年代，當卡內(nèi)基梅隆大學的一臺可口可樂自動售貨機被改造成為第一臺連接互聯(lián)網(wǎng)的設備時，便有了端倪。隨著5G網(wǎng)絡的全面建設與完善，更充足的帶寬和通信速度，將容許更多的設備連接網(wǎng)絡，進一步滿足物聯(lián)網(wǎng)所需的通信要求。在5G建設之前，更多的移動通信產(chǎn)業(yè)鏈只能面對消費市場服務。但隨著網(wǎng)絡中個人用戶終端（手機、PAD等）數(shù)量的增長逐漸趨緩，M2M應用必然成為大部分運營商網(wǎng)絡業(yè)務的增長發(fā)力點。以設備通訊控制為核心，M2M可以將原來效率較低或甚至不可能的信息傳輸應用于商業(yè)，實現(xiàn)業(yè)務流程、工業(yè)流程更加趨于自動化。

M2M應用領(lǐng)域非常廣泛。從比較通俗易懂的遠程抄表、樓道電燈操控，到生產(chǎn)監(jiān)控和設備管理，智慧城市管理、安防等。區(qū)別于一般個人通信業(yè)務，在M2M終端構(gòu)建的行業(yè)應用中，各領(lǐng)域應用對信息采集、傳遞、計算的質(zhì)量要求差異較大，系統(tǒng)和終端部署的環(huán)境也各不相同，特別是千差萬別的工業(yè)環(huán)境。例如，企業(yè)希望構(gòu)建集中化的信息系統(tǒng)，與自身資產(chǎn)建立長久的通信連接，以便于管理和監(jiān)控。而這些資產(chǎn)往往分布各地，且數(shù)量較大。一部分資產(chǎn)配備的通信設備可能沒有外部供電的條件（即電池供電，而且可能是一次性的，既無法充電也無法更換電池），或單一的傳感器終端需要上報的數(shù)據(jù)量小、周期長，因此企業(yè)往往需要更合理的通信成本來管理這部分資產(chǎn)。

此外，物聯(lián)網(wǎng)不僅僅是簡單的數(shù)據(jù)在機器和機器之間的傳輸，更是機器與機器之間的一種智能化、交互式的通信——即使人們沒有實時發(fā)出信號，機器也會根據(jù)既定程序主動進行通信，并根據(jù)所得到的數(shù)據(jù)智能化地做出選擇，對相關(guān)設備發(fā)出正確的指令。而智能化、交互式也是M2M網(wǎng)絡有別于其它應用的典型特征。PWC指出，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的融合可以歸因于六個主要因素：計算、內(nèi)存和存儲價格下降；OT/ IT融合；基于云的大數(shù)據(jù)分析；設備數(shù)量不斷增長；以及數(shù)據(jù)傳輸阻力減少。物聯(lián)網(wǎng)的建設將允許人工智能和機器學習技術(shù)越來越多地整合至生產(chǎn)環(huán)境中，大量的數(shù)據(jù)將自動化，如優(yōu)化送貨路線規(guī)劃、或制定農(nóng)作物收割時間計劃。

產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的建設成為必然，使得我們對設備數(shù)據(jù)處理能力提出更高的要求，一方面，需要處理的信息數(shù)據(jù)量越來越大，另一方面，隨著各方面標準的提高，數(shù)據(jù)處理難度也會越來越大，處理效率亟待提高，同時物聯(lián)網(wǎng)設備的部署環(huán)境適應要求也越來越高。

更快速、高容量、低耗電、低成本、環(huán)境耐受度高，2016年物聯(lián)網(wǎng)設備正是無法完全滿足這些需求，使得仰賴物聯(lián)網(wǎng)作為基礎(chǔ)設施的AI無法大量在生產(chǎn)環(huán)境中部署。如今，整個半導體行業(yè)從材料到產(chǎn)品設計都更為成熟，現(xiàn)今發(fā)展已久的閃存技術(shù)也已被證實可以完全應對物聯(lián)網(wǎng)帶來的挑戰(zhàn)。

在功耗方面，新興的物聯(lián)網(wǎng)設備裝置往往需要外接觸控面板做為圖像控制接口，或是需要較強的圖像處理、語音識別等邊緣運算功能，且滿足低成本、低功耗、運算效能等各種設計考慮。特別是對智能音箱、智能量表等的電池供電裝置來說，電池壽命已成為影響產(chǎn)品是否成功的關(guān)鍵，這也使得低功耗特性日益重要。若要達到長時效的電池壽命，除了考慮MCU功耗外，還需搭配其他低功耗的外圍零件，以華邦的HyperRAM為例，其待機功耗為90uW@1.8V，而同容量S D R A M約為2000u W@3.3V。HyperRAM？在Hybrid Sleep Mode下，其功耗僅有45uW@1.8V，與SDRAM的一般待機功耗相比，有顯著的優(yōu)勢。

在工業(yè)應用的愿景上，物聯(lián)網(wǎng)需要將數(shù)十億以上的設備連接到全球網(wǎng)絡，因此每個節(jié)點的平均成本必須要夠小。受益于串行式閃存的泛用性，關(guān)注成本的物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點設計人員可利用其極高的數(shù)據(jù)傳輸率來實現(xiàn)不同于傳統(tǒng)模型的架構(gòu)。高速串行式閃存能使物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點擁有高速存取的能力，省去DRAM內(nèi)存并使用低成本、僅內(nèi)嵌足夠容量SRAM的主控芯片（SoC）。這種以閃存為基礎(chǔ)的架構(gòu)在減少組件數(shù)量、大小和物料清單（BOM）成本的同時，仍可保持系統(tǒng)應用程序所需的效能。在兩種類型的串行式閃存——NOR閃存和NAND閃存中，NOR閃存在本質(zhì)上使用的是較為可靠的結(jié)構(gòu)，無須錯誤修正碼（ECC）即能可靠地運作。對于內(nèi)存容量小于256 Mb 的應用，通常最符合成本效益的選項是串行式NOR閃存。而對于內(nèi)存容量等于或大于256 Mb的應用，通常會選用較便宜的串行式NAND閃存。

最后，不論是在消費性電子還是在工業(yè)應用中，網(wǎng)絡連接的終端用戶都在不斷增加。因而對用戶隱私和安全性方面的產(chǎn)生考驗，很大程度上會成為限制物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要因素，建立信任根和數(shù)據(jù)保密性也成為應用設計者在開發(fā)新的連接設備時最大的考慮。鑒于物聯(lián)網(wǎng)對于安全解決方案需求迅速攀升，若要解決各種物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境、價值鏈與生態(tài)系的安全性問題，必須在產(chǎn)品設計時間就開始著手設計安全。對于廣泛且穩(wěn)定地采用硬件信任根的物聯(lián)網(wǎng)解決方案和基礎(chǔ)架構(gòu)而言，建全的硬件信任是必需的。華邦的TrustME？ W75F及W77Q安全閃存，分別擁有共同準則EAL5+和EAL2認證的安全閃存，能夠為設計人員提供不同安全等級的安全閃存解決方案，滿足在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能以及其他高安全需求的領(lǐng)域應用上，對隱私、認證、代碼和數(shù)據(jù)機密性的信任根等明確安全要求。

未來，隨著5G網(wǎng)絡建設的進一步完善，人工智能與M2M應用在全球物聯(lián)網(wǎng)中的發(fā)展應用也將會進一步普及，物聯(lián)網(wǎng)裝置設備對更高性能、更易于封裝、更低功耗以及更安全可靠的產(chǎn)品元件的要求將進一步提升。2020年，由于全球因新型冠狀病毒肺炎的大規(guī)模流行，人們生活的各個方面在都短時間內(nèi)遭遇到了不同程度的影響。同時我們也必須看到，疫情過后，部分變化與趨勢將有可能會變成常態(tài)，如居家辦公和在家娛樂，以及機器學習和人工智能代替部分人工等等。社會發(fā)展正在催化全球物聯(lián)網(wǎng)全速發(fā)展，并引發(fā)新一輪的互聯(lián)網(wǎng)革命——物聯(lián)網(wǎng)革命。