日前，“賽靈思工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研討會”在京舉行。公司ISM（工業(yè)、視覺、醫(yī)療和科學(xué)）部門的市場總監(jiān)Chetan Khona接受了電子產(chǎn)品世界等媒體的采訪。

      Khona先生指出，當前工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)(HcIoT)面臨諸多挑戰(zhàn)，并探討了時下熱門的AI云端和邊緣技術(shù)特點，稱賽靈思的SoC解決方案——Zynq及Zynq UltraScale+系列滿足了當前的需求，接下來的2020年上半年，還將會推出新一代Versal，帶有AI Edge版本，以滿足未來ISM的需要。 

      1  Xilinx增長率達24%

      Xilinx 1984年成立，是全球首家無晶圓半導(dǎo)體（fabless）企業(yè)，2019財年營收30億美元，年增長率達24%。ISM部門占公司1/4的營收。

      公司的產(chǎn)品質(zhì)量高，從2011年到2018年期間達到了0召回（如下圖）。而且使用壽命也很長，Xilinx產(chǎn)品有最低15年的生命周期，有些甚至達二三十年。

      可見Xilinx公司財務(wù)健康，產(chǎn)品質(zhì)量和可靠性高，能夠滿足ISM/嵌入式的需要。

      2  工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的趨勢

      IIoT和HcIoT的共同特點是數(shù)據(jù)爆炸，例如每年創(chuàng)建2.5艾字節(jié)數(shù)據(jù)，全球90%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生于過去兩年，2019年AI領(lǐng)域?qū)⑹褂贸^60堯字節(jié)的數(shù)據(jù)。所以Xilinx的核心是幫助客戶有效地利用數(shù)據(jù)。

      IIoT的熱門應(yīng)用之一是預(yù)測性維護（如下表），可以最大限度地減少停機時間。其次還有分析，可以實現(xiàn)深刻見解。再有是連接性，以實現(xiàn)遠程診斷和OTA（空中下載）更新。

      比工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)更重要的是醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)，因為它最終改善了人們的生活質(zhì)量，例如減少醫(yī)院病房的等待時間（如下表），通過AI提升診斷效率和質(zhì)量，通過遠程監(jiān)控讓一些有條件的患者無需占用病床的床位、而是得到居家的醫(yī)療監(jiān)控。

      不過，IIoT和HcIoT也帶來了一系列問題，例如隱私、隨時間推移的越來越高的安全性、時延、成本、可靠的連接。工廠和醫(yī)院都是昂貴的資產(chǎn)，有效的投資可提高投資回報率。賽靈思（Xilinx）的解決方案有靈活和自適應(yīng)（例如，根據(jù)客戶的需要，可在器件端和云端提供計算資源）特點。

      工業(yè)時延的起碼要求是最低10ms。從新出現(xiàn)的“數(shù)據(jù)重力”和“數(shù)據(jù)慣性”術(shù)語所知，處理需要推送到數(shù)據(jù)所在的地方（如下圖），因此Xilinx ISM部門的建議是：在數(shù)據(jù)的邊緣處理，效率和效能最佳。

      如圖1右是一個平臺，現(xiàn)在有很多嵌入式的工程師團隊都會開發(fā)平臺，這和十年前或者更早的情況（圖1左）形成了鮮明的對比。十年或者更早以前，經(jīng)常在一個公司內(nèi)部就有多個工程師團隊，而且他們在設(shè)計方面會做獨立的決策，例如一個團隊選擇PPC、VxWorks、CAN，還有的選Arm、Linux、MQTT，還有一個選x86、Windows、OPC UA，他們之所以能夠自主的選擇這些系統(tǒng)，是因為當時這些系統(tǒng)非常的簡單。

      但是現(xiàn)在這些系統(tǒng)不再那么簡單了，例如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)雖然非常強大，但是越來越復(fù)雜，這也使得工程師團隊越來越多地選擇公共平臺。因為現(xiàn)在工業(yè)界出現(xiàn)了一個趨勢，也就是IT、OT的融合，信息技術(shù)和操作技術(shù)的融合。IT指的是像思科和華為這類的企業(yè)，OT是西門子等自動化領(lǐng)域的企業(yè)，對于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)來說，越來越多的是需要把這些能力集成到單個器件上。

       所以這個過程現(xiàn)在非常復(fù)雜，這種嵌入式的設(shè)計不僅是要做軟件和硬件的開發(fā)，而且云的開發(fā)者也希望能夠連接這些信息，來收集這些器件的信息，所以如果還是按照原來的方法，所有人選用不同的處理架構(gòu)、操作系統(tǒng)和連接標準，對云開發(fā)者來說這就太困難了，需要不斷地去進行調(diào)整和改變，所以如果他們能夠有一個公共的架構(gòu)和平臺，這樣能夠幫助他們非常迅速簡易地去開發(fā)給自己公司使用的SaaS（軟件即服務(wù)）產(chǎn)品，即能夠創(chuàng)造一個新的收入流。

      這也是為什么很多客戶選擇Zynq和Zynq UltraScale+ SoC的原因，因為賽靈思能夠提供一個功能非常強大的平臺，例如 Zynq SoC 中的Arm系統(tǒng)就能夠為云開發(fā)提供服務(wù)，同時還能提供IT和OT的支持，以及提供FPGA的定制化，所以“工業(yè)性能+定制功能”，使賽靈思的產(chǎn)品非常有吸引力。

      這不僅是理論，而且已實際發(fā)生了。例如在中國，Zynq SoC已有成功案例，例如南瑞繼保，其解決方案已通過國家電網(wǎng)認證。

      值得一提的是，Xilinx并不認為邊緣和云端計算是對立的（電子產(chǎn)品世界的記者認為隱含的意思是：Xilinx的ISM部門重點是邊緣計算，另外，Xilinx還有云計算部門），由于Zynq和Zynq UltraScale+的靈活性和自適應(yīng)性，都是跨邊緣和云的可擴展IIoT平臺（如下圖）。

      3   Xilinx工業(yè)和視覺解決方案

      有三大類：IIoT和HcIoT解決方案堆棧，Alveo加速器卡為工業(yè)PC加速，互補的邊緣與云協(xié)作。

      3.1  AI解決方案

      AI分為大AI和小AI之分，或稱為重量級AI和輕量級AI。Xilinx都有方案。

      大AI可實現(xiàn)低時延、高性能的DNN的解決方案（如下圖）。

      小AI有基于Python的經(jīng)典機器學(xué)習的開源解決方案，諸如PYNQ（Python Productivity For Zynq）和pandas等。值得一提的是，Python語言深受年輕人喜歡。

      邊緣AI方面，Xilinx于2018年收購了深鑒科技公司，帶來了模型剪枝技術(shù)（如下圖），提高了效率。因為隨著AI發(fā)展，計算的位數(shù)在不斷降低，過去公認是16位，現(xiàn)在公認是8位浮點、8位定點，未來可能縮減到2位（BNN）。利用模型剪枝技術(shù)，可把不必要的數(shù)據(jù)先去除，因此相同精度下可提升6倍fps（幀每秒）?？梢?，Xilinx可以支持這種位數(shù)不斷降低的發(fā)展趨勢，而很多友商只有一種位數(shù)處理方法，例如16位或8位，不夠靈活。

      曠世公司是Zynq SoC的用戶，用于前端攝像頭設(shè)備，不僅功耗低，而且識別效率一流。

      3.2  Alveo加速器卡為工業(yè)PC加速

      Alveo加速器卡可用于機器人運動規(guī)劃：這需要大量計算，例如有人撓了機器人的頭一下，這看似一個簡單的動作，但是機器人要大量計算，把無效的人的動作剔除。

      一個Alveo加速器卡可控制8臺機器人。

      Alveo U200加速器卡的一個鮮活案例是上海聯(lián)影科技，用于醫(yī)療CT機。

      3.3  邊緣與云端互補協(xié)作

      在云端，很多連接是時斷時續(xù)的，因此邊緣計算很重要。因此云廠商重視嵌入式端，例如Amazon aws雇傭了FreeRTOS作者，推出Amazon FreeRTOS微控制器(MCU)操作系統(tǒng)；微軟前不久也收購了實時操作系統(tǒng)公司Express Logic。

      現(xiàn)在，越來越多的ISM客戶選擇Xilinx的Zynq及Zynq UltraScale+方案，因為它們可實現(xiàn)跨邊緣計算和云的可擴展IIoT平臺。

      例如精鋒微控的智能機器人驅(qū)動與控制平臺，用一個Zynq SoC取代了二十多個芯片和工業(yè)網(wǎng)絡(luò)連接，只有1/6的尺寸和1/5的成本。此外，邁瑞、?？低曇彩荴ilinx的用戶，因為Zynq及Zynq UltraScale+具有成本競爭優(yōu)勢，并且不會因此犧牲性能。

      4  下一代SoC產(chǎn)品

      Xilinx的下一代產(chǎn)品是ACAP（自適應(yīng)計算加速平臺）（如下圖）。

      具體的芯片品牌是Versal，如下圖。可圈可點的是，2020年將推出Versal帶AI Edge的版本（如下圖），這將是Zynq及Zynq UltraScale+的繼任者，將實現(xiàn)每瓦AI高性能，其將采用收購的深鑒的模型剪枝技術(shù)。