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编辑 | 程茜
6月30日，由智东西和智东西公开课主办的GTIC 2022全球AIoT智能家居峰会（以下简称AIoT智能家居峰会），在线上成功举办，在全网16个渠道同步直播，线上观看人数达到了90多万人，众多嘉宾的议题都引起了大家热烈讨论。
8位行业重磅大咖就AIoT智能家居的技术突破、创新应用和行业展望展开了精彩的深度探讨，直击行业痛点。
▲恩智浦半导体边缘处理事业线产品和市场总监林明
恩智浦半导体边缘处理事业线产品和市场总监林明以《恩智浦如何应对AIoT智能家居挑战：边缘智能与Matter》为主题进行了演讲。
随着边缘智能和无线连接等技术的发展，智能家居行业不仅出现了巨大的发展和进化的前景，同时也面临着诸多挑战，例如如何提升用户的体验，如何为用户提供更智能的数据和控制服务，如何保护用户的隐私等等。
在这一背景下，林明围绕着语音技术、智能视觉等前沿技术以及通用无线连接协议Matter，对恩智浦在应对智能家居挑战上的技术创新和应用进行了深入讲解。
附恩智浦半导体边缘处理事业线产品和市场总监林明演讲实录
林明：大家好，我是林明，来自恩智浦半导体边缘处理事业部，我今天跟大家分享的主题是《恩智浦如何应对AIoT智能家居的挑战》，我会从边缘智能和无线连接标准这两个方面展开，恩智浦的愿景是用安全的连接构建一个更智能的世界，边缘智能和无线连接标准也是其中的两个要点。
智能家居可以说是AIoT的一个重要细分市场，不仅有着巨大的市场容量和可观的年复合增长率，同时也推动着各种AIoT技术的发展，包括人工智能、无线连接、数据安全，北美、亚太、欧洲是主要的市场。
其中，美国和中国可以说是智能家居创新和发展的主要市场，与此同时，这么重要的市场和技术推动的力量，智能家居在高速发展中也面临着越来越大的挑战。
从这张典型的智能家居全景图中，我们可以看到未来一个家里面可能会有100多个IoT设备，每个设备都需要越来越大的算力、处理能力和各种智能交互能力，这些设备可能来自几十家不同的品牌和IoT生态系统，也可能运行着十几种不同的连接协议，这也导致不仅设备间的互操作会变得非常复杂，也会浪费很多带宽、算力和能源。
同时，随着各种传感器数量的增加以及数据量的剧增，智能家居用户对隐私和安全也越来越重视，数据、决策都能在本地进行处理也变得越来越重要。
另外，智能交互也是一个非常重要的产品创新点，能够在设备端进行语音和视觉识别和处理的需求也会越来越多。愈加复杂的边缘智能和无线连接技术也会让平台的设计变得更加复杂。
随着人工智能和机器学习技术的成熟，这些技术逐渐应用于智能家居产品上，使得产品带来的服务更加舒适、便捷。并且在产品的功能、性能以及人机交互方面，AI都扮演着非常重要的角色。
目前，这一技术的应用可能还停留在语音交互、人脸识别、手势识别等简单的功能上，那么，未来如何通过AI来了解客户的使用习惯，更加智能地为用户提供服务，这会是一个非常重要的演进方向。
恩智浦是一家全球领先的芯片公司，不过，我们不仅仅提供先进的芯片，我们同时会提供包含软件在内的一整套系统解决方案和平台。
解决方案中最底层的是恩智浦广泛而强大的边缘处理和无线连接的产品组合，构建在上面的是各类主流操作系统、中间件、软件算法和各种应用层的实际用例。
最后是我们和各大IoT云平台厂商的对接。
恩智浦能够提供的产品和服务非常多，因为时间原因，我现在从基于AI的视觉和语音技术以及Matter这两个方面进行介绍。
2019年，由全球几家智能家居生态巨头——亚马逊、苹果、三星等，联合包括恩智浦在内的智能家居芯片供应商，以及连接标准联盟共同发起的基于Wi-Fi和Thread的IP应用层的Matter协议，可以让各个品牌的产品实现完全无缝地互操作。
恩智浦是Matter联盟里面重要的发起者和创立者，我们的初衷是希望能够解决之前提到的，智能家居产品无法简单有效地实现互操作的挑战。同时，无论从无线技术产品的丰富程度还是软件生态上的投入来说，恩智浦都是这个联盟里非常重要的领导者。
恩智浦基于Matter推出了多款产品，我简单介绍一下2个最新的产品，第一个是K32W1，是基于我们即将推出的低功耗蓝牙和802.15.4双模低功耗MCU，它能够支持ZigBee、蓝牙5.3、Thread和Matter协议，同时具有丰富的存储空间和强大的算力，集成了一个安全模块，以及业界顶尖的射频性能，适用于各种需要支持Matter的节点设备产品。
第二个产品是IW612，恩智浦今年年初推出的业界首颗三频无线SoC，包含了最新的Wi-Fi 6，蓝牙5.2和802.15.4，具有强大的三频共存操作能力，包含了恩智浦先进的安全模块EdgeLock，作为单芯片解决方案，其非常适合设计、支持Matter的网关和边界路由器。
恩智浦在Matter方面的投入远不止这些，我们在网站上提供了非常丰富的开源代码、应用案例、文档、培训、视频，大家有兴趣的话可以访问图片右上角的网址，可以得到更多详细的信息。
解决了设备间互操作问题后，恩智浦又是如何应对人工智能在智能家居中的普及和应用挑战的？
通常情况下，人工智能和机器学习技术主要是由数据科学家或者机器学习专家来开发实现，这个过程需要大量的人工智能相关的知识积累，很多智能家居的开发者并没有这样的基础。
早在2018年，恩智浦就推出了一套软件开发套件eIQ，这个工具使得基于MCU和MPU的机器学习和应用开发变得更加简单。该工具有两个简单的入口，用户可以基于自己的数据集，利用工具内嵌的各种模型进行选择，然后对模型进行训练、优化和裁剪，最后部署到边缘处理器上。
客户如果有自己的模型，也可以利用eIQ进行更方便地部署。
恩智浦花了大量人力，将最常用的各种推理引擎优化后，配置到恩智浦的MCU和MPU上，同时利用芯片端的硬件加速系统，如神经网络加速模块等，来实现智能家居中各种机器学习应用的开发，这也是这个工具的核心部分。
在具体应用上，恩智浦在语音交互和机器视觉方面进行了重点投入。恩智浦有着多年的语音识别技术和开发经验，同时去年我们还收购了一家全球领先的语音和音频算法公司，能够为客户提供完整的语音交互和语音识别解决方案。
我们提供的语音交互软件中，包含了免费的本地语音识别方案（VIT），该方案包括唤醒词和语音识别命令，再加上VoiceSeeker语音前端处理，能提供完整的语音前端处理套件，包含波速成型、语音消除和噪声消除等功能。
另外，我们还有非常精简的高性能唤醒词和语音识别软件套件VoiceSpot。
如果客户在使用这些软件时遇到困难，我们也会提供Turnkey Solutions（交钥匙解决方案），这个方案里不仅包含了之前我们提到的语音识别软件，同时会为客户提供一套完整的包括文档在内的解决方案和应用场景，让客户能够直接将整个方案部署到产品中。
在机器视觉方面，恩智浦不仅提供完整的解决方案，同时也有各种demo和应用场景。
下图是我们所做的部分机器视觉应用案例，其中有一些可以应用到智能家居产品中，一些可以应用到工业中。这里面包括人脸识别、人体检测、手势识别、人体姿势识别，还包括非常精细化的手势识别和眼球追踪。
目前，我们看到的这些案例都是基于恩智浦高性能的MCU产品，实际上这些应用都可以扩展到恩智浦MPU产品和低端的低功耗MCU上。
恩智浦推出的EdgeReady解决方案，就包含了之前我们提到的语音技术、视觉算法，同时我们在完整的硬件平台上给客户提供包括人脸识别、语音识别的应用场景，以及我们下半年将推出的无接触式人机交互解决方案。它可以实现，在一颗高性能MCU上实现人脸识别、手势交互、语音识别、图形显示等所有功能。
最后总结一下，同时也回应一下我们之前提到的，恩智浦不仅是一家芯片公司，更是一家提供系统解决方案的公司。
我们拥有广泛的边缘处理产品线，包括低端的MCU、高性能的MCU跨界处理器和应用处理器，同时也有无线连接产品，SDK、软件、算法以及完成的解决方案，能够帮助用户应对智能家居的挑战。
我今天的分享就到这里，谢谢大家。
