最初只在特定設備使用的嵌入式系統，受到物聯網 (IoT) 帶動、加上商用在即的 5G 推波助瀾，霎時星途大開。為加速終端應用的落地，當前嵌入式運算有以下七大發展趨勢：
1.為擴大市場，各式微控制器 (MCU)、微處理器 (MPU) 等基礎運算單元積極與應用處理器 (AP) 整合做「異構」運算；
2.為簡化開發，新世代處理器力拼硬體、軟體開發套件 (SDK) 和內核引擎一次到位，而韌體是差異化關鍵；
3.為提升效能，可集中資源、按需配置的「分佈式記憶體」成主流；
4.為增強精度，現行通用處理器普遍可支援浮點運算單元 (FPU)，但如果意在追求極致效率，定點仍具優勢；
5.為優化品質，感測器與 I/O 裝置介面支援不可少，MIPI 聯盟多項標準已成標配；
6.為鞏固安全，硬體「安全可信任根」可降低網路攻擊造成的資料風險和生產損失。
7.為連結應用，爭相與人工智慧 (AI)／機器學習 (ML) 掛勾，雲端服務供應商 (CSP) 成熱門合作夥伴。
1.為擴大市場，各式微控制器 (MCU)、微處理器 (MPU) 等基礎運算單元積極與應用處理器 (AP) 整合做「異構」運算；
2.為簡化開發，新世代處理器力拼硬體、軟體開發套件 (SDK) 和內核引擎一次到位，而韌體是差異化關鍵；
3.為提升效能，可集中資源、按需配置的「分佈式記憶體」成主流；
4.為增強精度，現行通用處理器普遍可支援浮點運算單元 (FPU)，但如果意在追求極致效率，定點仍具優勢；
5.為優化品質，感測器與 I/O 裝置介面支援不可少，MIPI 聯盟多項標準已成標配；
6.為鞏固安全，硬體「安全可信任根」可降低網路攻擊造成的資料風險和生產損失。
7.為連結應用，爭相與人工智慧 (AI)／機器學習 (ML) 掛勾，雲端服務供應商 (CSP) 成熱門合作夥伴。
當特定應用標準產品 (ASSP) 與專用晶片 (ASIC) 持續疊代之際，現場可編程邏輯閘陣列 (FPGA) 除了善用既有配置靈活特性，也沒錯過上述風潮；以老大哥賽靈思 (Xilinx) 為首，從驗證工具、加速協作，轉具獨當一面的氣場。最早提出 FPGA 概念的萊迪思半導體 (Lattice)，日前亦公開宣稱：其 FPGA 尺寸小、可支援並行處理和基於各類感測器的 AI 推論，是實現各類低功耗網路終端 AI 應用的理想平台——在 iCE40 UltraPlus 和 ECP5 FPGA 運行增強版 sensAI 解決方案，可協助用戶為「毫瓦級」智能設備賦予 AI 和 ML 功能。
此次性能提升包括支援更為輕量化／高效的神經網路 (NN) 模型以及更深度的量化，進而可使用更複雜的模型來處理更高解析度／畫面更新率的圖像；隨附的全新參考設計可快速創建常見的 AI 應用，包括增強版關鍵字檢測和人臉識別。志在發展「中國芯」FPGA 的新進廠商高云半導體 (Gowin)，亦發佈 AI 邊緣運算方案——GoAI，強調較標準 MPU 加速 78 倍，且設計流程可與目前 AI、NN 開發框架完全融合；特別一提的是，他們旗下不同產品線兼採 Arm-based 和 RISC-V 架構，且內建 Bluetooth 5 連線功能的新家族即將問市。
最後一個有趣議題是關於軟核 vs. 硬核，為因應 AI 演算法的日新月異，不少整合開發環境 (IDE) 皆訴諸「軟體定義晶片」(SDX) 概念，主張以軟體形式包裝 AI 引擎；但有別於軟核支持者，另一家 FPGA 供應商 mixel 認為硬核在處理效率與穩定性略勝一籌。至於該怎麼選擇？就看終端應用的需求偏好了。
本期內容:
智能邊緣引領「嵌入式系統」騰飛
即時、效能、功耗，MCU＋ AP「異構運算」搶手
不只是加速協作！FPGA 展露大將之風
「邊緣AI」是IoT 裝置與實體感測器的入口
硬體「安全可信任根」為IoT 嵌入系統構築護城河
「感測」是嵌入式系統第一關，台灣研擬WSN 標準化
智能邊緣引領「嵌入式系統」騰飛
即時、效能、功耗，MCU＋ AP「異構運算」搶手
不只是加速協作！FPGA 展露大將之風
「邊緣AI」是IoT 裝置與實體感測器的入口
硬體「安全可信任根」為IoT 嵌入系統構築護城河
「感測」是嵌入式系統第一關，台灣研擬WSN 標準化
