照片人物:Silicon Labs亞太及日本地區業務副總裁 : 王祿銘
物聯網在智慧家居、工業、農業、零售、城市、醫療健康等領域快速成長，成為科技成長的一大驅動力量。物聯網設備爆炸式成長的連接數量，使得用戶收集到的數據也越來越多，物聯網設備的邊緣的處理能力和智慧性不斷提升，多樣化的應用不斷湧現。
Silicon Labs首席執行官Matt Johnson表示：“到2025年，全球預計將有270億台聯網的物聯網設備，也就是說每人大約具有3到4台設備，Silicon Labs的願景是能夠為所有這些設備提供支援和服務。”
圖說：Silicon Labs 第三代物聯網開發平臺 圖片來源：Silicon Labs公司
在2023年第四屆Works With開發者大會上，Silicon Labs宣佈推出專為嵌入式物聯網（IoT）設備打造的下一代暨第三代無線開發平臺。第三代平臺向22奈米（nm）製程節點遷移，將提供業界領先的計算能力、無線性能和能源效率，以及為晶片構建的最高級別物聯網安全性。為了説明開發人員與設備製造商簡化和加速產品設計，芯科科技還宣佈了其開發人員工具套件Simplicity Studio的下一個版本。Simplicity Studio 6支援芯科科技包括第三代平臺在內的整個產品組合，允許開發人員利用市場上最受喜愛的一些整合式開發環境（IDE），同時為開發人員提供最新的工具，以支援他們在第二代平臺以及第三代平臺上持續進行開發。
“我們的第三代無線開發平臺是為實現更互聯的世界而構建的，這個世界需要開發靈活性，並將更多的智慧推向邊緣側。”“第三代平臺不僅可以滿足開發人員和設備製造商當前的需求，而且是為滿足他們未來10年的需求而打造的” Matt Johnson表示。
Silicon Labs亞太及日本地區業務副總裁王祿銘表示，Silicon Labs Series 3平臺，將會成為最具可擴展性的無線平臺，透過30多種無線產品以因應相關成長。 Series 3將比以前具備更高的安全性、無線能力及能效。新平臺將帶來100倍的處理能力提升，提供新級別的優化運算，包括用於邊緣裝置的 AI/ML 加速器。透過Series 3使系統整合，意味將不再需要現有的MCU佔用空間並增加成本。
圖說：SG23和SG28 SoC為Amazon Sidewalk優化 覆蓋多種無線協定 且具低功耗
讓ML/AI技術在物聯網領域真正發揮出價值
物聯網產品設計人員看到了AI人工智慧和機器學習的巨大潛力，其可為家庭保全系統、可穿戴醫療監視器、商業設施監控和工業設備的感測器等邊緣應用帶來更大的智能。但如今，那些考慮在邊緣部署人工智慧或機器學習的人正面臨著性能和能源使用方面的缺損，而這可能超過了利益。
尋找內建專用 AI/ML 加速器的 SoC（例如 Silicon Labs xG24 系列 SoC）可減輕這些影響。這種專用硬體旨在快速高效地處理複雜運算，內部測試顯示效能提高了4倍，能源效率提高了 6 倍。 由於機器學習運算是在本地裝置而不是雲端，因此消除了網路延遲，進而加速決策和行動的速度。
影響物聯網的另一個領域，是邊緣端的機器學習和預測性人工智慧。機器學習擴展了智能機器在能源、農業、醫療保健、工業自動化等行業的可能性。
“隨著 ML應用的成長，支援物聯網邊緣 ML或tiny ML的工具和技術也不斷增加。 由於尺寸更小，邊緣裝置除了增強安全性和降低延遲之外，還可以節省能源並降低成本。”王祿銘表示
邊緣端的ML/AI能力快速成長，有效降低系統的部署難度，並且有助於物聯網設備發揮更大價值。
安全、無縫的無線傳輸技術是物聯網關鍵驅動力之一
多種無線通訊協定的並存、互聯互通問題是令物聯網開發人員頭疼的常見問題。為了更好的解決這類問題，並緊跟最新的各種連接技術。
Silicon Labs推出了用於藍牙和多重協定操作的 BG24 和 MG24 系列 2.4 GHz 無線SoC----共同優化的硬體和軟體平臺，有助於為電池供電的邊緣裝置帶來 AI/ML 應用和無線高性能。超低功耗 BG24 和 MG24 系列為Matter-ready，支援多種無線協定並採用PSA Level 3 Secure Vault™ 保護，非常適合各種智慧家庭、醫療和工業應用。這兩個新系列的 2.4 GHz 無線 SoC 具有業界首款整合式 AI/ML 加速器，支援Matter、Zigbee、OpenThread、低功耗藍牙、藍牙網狀網路、專有和多重協定操作、最高層級的業界安全認證、超低功耗功能以及Silicon Labs 產品組合中最大的記憶體和快閃記憶體容量。
在更長傳輸距離的應用中，2023年初，Silicon Labs 宣佈推出FG25 sub-GHz SoC。FG25是專為Wi-SUN等低功耗廣域網路（LPWAN）和其他專有sub-GHz協議打造之旗艦版SoC，搭載強大的ARM Cortex-M33處理器及更大容量的記憶體。 FG25是用於長距離、低功耗傳輸之理想SoC，當與Silicon Labs EFF01前端模組搭配運用時，能在密集的城市環境中以極少的資料丟失實現長達3公里的傳輸距離。FG25支援正交頻分複用(OFDM)調變。OFDM 支援高達 3.6 Mbps 的高數據頻寬，有助於 FG25 在 sub-GHz Wi-SUN 應用中實現長距離、高輸送量和低延遲。
Matter步入正軌
“從業界角度來看，Matter已上軌道“王祿銘強調。
但就像任何新技術一樣，Matter也面臨成長的挑戰，隨著時間的推移以及與CSA( Connectivity Standards Alliance)成員間的合作，Matter 將在智能家庭實現其目標。
在 Works With 的Matter panel中，來自 Amazon、Google 和 Samsung SmartThings 的生態系統合作夥伴及 Silicon Labs 和 CSA回顧了 Matter 自推出以來的情況，以及業界如何推動 Matter 向前發展。
“自Matter 1.1 發表以來，越來越多的公司加入 CSA 成為會員以使產品獲得 Matter 認證。 我們還看到 Matter 認證裝置數量增加。CSA 表示，包括家用電器和機器人吸塵器在內的白色家電將於今年稍晚發表Matter 1.2 版本”王祿銘表示
以Yeelight 智慧照明應用為例。目前這家公司使用了Silicon Labs的 BG21 作為藍牙 LE 閘道橋接器將智慧照明裝置連接到雲端。該公司透過OTA 軟體升級來支援Matter，透過橋接實現相容性。 Matter 旨在支援終端裝置的Wi-Fi 和 Thread，但顧及現有用戶，Yeelight 希望繼續支援非使用這些協定的舊裝置。隨著家庭和辦公室的節點數量不斷增成，Yeelight希望繼續提供穩定、低延遲的智慧照明解決方案。與此同時，他們優先考慮簡單可DIY設定和 Matter 連接，以提供最佳的用戶體驗。
對致力於開發Matter產品的業者來說，要考慮以Matter 進行開發便需成為CSA成員以便認證其裝置。認證的其他步驟可分為三組：產品開發、測試和應用。 Silicon Labs 在官宣的白皮書中列出了 Matter 開發的每一步。
2024年物聯網市場可期
隨著Matter標準的不斷成熟，更多裝置類型的添加和更多更新也將有助於推動智慧家庭產品需求。
“尚有幾個領域將影響市場，包括互聯健康、智慧城市和機器學習應用。從脈搏血氧計、心電圖監測儀到健身可穿戴裝置，智能醫療裝置使護理人員能夠簡化疾病的診斷、管理和治療。互聯讓醫療保健變得更便捷，並改善了全球人們的生活。“王祿銘介紹說
例如，Lura Health 是一家開發首款可穿戴唾液診斷健康監測系統的醫療裝置公司，該公司正利用連接性透過佩戴在口腔中的牙齒大小的感測器來改善口腔和全身健康。 Silicon Labs的超小型 BG27 以精小的尺寸提供了所需的低功耗、藍牙連接和大容量記憶體。
包括 Wi-SUN 在內的 LPWAN 技術正引領智慧城市應用。 Wi-SUN 是全球第一個針對智慧城市和公用事業應用的公共協定之一，提供標準化和互通性。透過致能self-forming網狀網路，Wi-SUN 可以動態、安全地連接數千個終端節點，使其適合複雜的裝置需求，例如路燈或電池供電的煤氣表和水錶。 例如，全球窄頻射頻網狀網絡領導者 CyanConnode 正利用 Wi-SUN 收集有關能源消耗的即時資訊，以協助營運業者更好地管理電網。Wi-SUN 的開源主幹網還意味著 CyanConnode 可以擴展其部署，並運用 Wi-SUN 生態系統來探索透過互聯智慧電錶提供價值的新方法。
機器學習擴展了智能機器在能源、農業、醫療保健、工業自動化等行業的可能性。未來四年，在微小邊緣運行 ML 的裝置數量預計將從 40 億台成長到120億台。隨著智慧從雲端下推到更接近數據來源（也稱為端點或微小邊緣，例如電燈開關或門鈴本身），使用機器學習進行數據分析變得更加高效。減少延遲、節省頻寬、增強隱私和降低成本都是微小邊緣機器學習的優勢。開發人員並看到了將機器學習作為一項增值功能以納入現有嵌入式應用的優勢。
因經濟發展的諸多不確定因素，導致政府、企業以及個人的消費支出受到重大影響，2023年半導體需求下降，物聯網市場也受波及。
“綜合各方面資料來看預計2024年產業需求將回升“王祿銘表示十分肯定。
物聯網應用正在向各個行業和更多細分領域滲透，越來越多的企業和個人都將從中受益，即便在整個半導體行業處於收縮階段的2023年，物聯網應用的亮點仍然頻現。對業者來說，在機會廣闊的物聯網領域，利用“趁手“的工具，尋覓良機，應可在未來的競爭中取得有利位置。
