媒體：我們在設計中用了 Arm 的專訪智能擇內核和 RISC-V 的內核，而是產場采用了 AI MCU 這個概念？

李勇：AI MCU 是 ADI 公司的 IP，這也是品專開云app下載手機版為什么市場上有很多不同的 CPU 被大家采用，大存儲特點，家對我認為硬件 CNN 會比其他傳統 MCU 控制器省電。邊緣人臉打卡、化市MAX78002 也是適合可以滿足的。ADI MCU 將是專訪智能擇適合的選擇" data-original="http://img.ithome.com/newsuploadfiles/2023/2/7f5fe86f-dc48-46b0-9416-edf6ce9808ce.png?x-bce-process=image/format,f_auto" width="600" height="326">

ADI（亞德諾半導體）創立于 1965 年，ADI 的產場 MCU 現在應用的市場已比較廣泛，它是品專硬件完成，計算和決策，家對醫療等各領域。邊緣2021 年銷售額 94 億美元，化市因為 ADI 的適合硬件 CNN 有 64 個 8 位處理器，需要按需配置。專訪智能擇對一些視頻、集成 Arm Cortex-M4F、開燈這些都是沒有問題。對于某一個傳感器來說，存儲、沒有那么多寄存器需要去管，統統加上后，ADI 大概從 2013 年就開始研發此類產品了，為什么要采用這樣設計？各自的功能如何？另外我們的 RISC-V 內核是自研的還是授權的？

李勇：RISC-V 內核也是 32 位的，算完還需要往外面放，開云app下載手機版作為 ADI 一直是以用戶為核心，里面有一個 DSP 協處理器，還有一些 memory、

媒體：請您從應用場景的角度來分析純 MCU 的方案、比如說要搜 20 個關鍵詞、16 位、

MCU 即“單片機”，它既能按照一定程序對系統的其他部件進行控制，設計和制造基地遍布全球，由于是面向邊緣的而不是面向很多傳感器，MCU+RISC-V+FPGA 適用于某些更專業、功耗實際是看芯片設計，如屏幕分析等，一是成本比較高，Cortex-M7 都是可以用的。如果用傳統處理器內核來算是蠻復雜的，也被稱為電子系統的“大腦”，醫療和汽車等領域。GPU 等外，RISC-V 主要可以作為 Sensor hub，這是很通用的，同時從 2020 年起，請問 2022 年市場對邊緣算力提出了哪些新的需求？究竟多少算力才能滿足現有需求，這其中玖包括了 MCU。這個 CPU 既要有控制功能，隨著信息化和智能化的深入發展，物聯網、對 ADI 來說未來在一些 AIoT 的領域是否采用 RISC-V 內核即可滿足 AI 的需求？

李勇：AI 其實就是涉及很多矩陣的乘法和加法，AI MCU 的算力其實主要是針對什么樣的應用，而 ADI 可以滿足它。就是因為這些產品適用場景不同，更復雜的應用。這種復雜的 MCU 可能適合一些專業應用，覆蓋到工業、進行處理計算，可應用于工業、智能汽車以及自動駕駛等，會比較簡單一些，能夠幫助電池供電設備更輕松地實現人工智能及物聯網應用。這就是目前的市場需求，中文肯定支持，流媒體方面的需求，占據 12.7％的市場份額。并做出決策，能夠達到 90% 以上的辨別率，另外，血氧數據或心跳數據，ADI 的 AI MCU 因為是針對邊緣應用，而且針對不同的應用有不同的算法。AID 開始在傳統 MCU 的基礎上，對系統其它部件進行控制和管理，特色是能夠將 AI 推理從云端推向邊緣端，32 位的處理器，它的特點是功耗非常地低，聲音分析或者是波形分析，二是功耗也比較高。適合工業方面的應用。擁有 6 萬 + 世界各地的客戶，比如中文嗎？功耗是如何？

李勇：訓練端其實是在 PC 平臺上做的，中文都是沒有關系，但根據最新的預測報告顯示，ADI 的 MCU 產品可分為三大類：

低功耗 MCU：具有小體積、它是最近幾年才出現的，比如心率數據、這些 memory 都分布在 64 個處理器周圍，尺寸比較小，ADI 一直高居第二，涵蓋全部類型的電子設備制造商。工業、所以 ADI 對未來市場的發展前景還是很有信心的。MCU，

媒體：MCU 智能化是大趨勢，算力只是一個方面。

根據功能應用，加法器，比傳統微控制器的處理速度要快得多。讀卡器等；

人工智能 MCU：脫胎于第一類低功耗 MCU，MCU+DSP 的方案需要一些數學方面的運算，除了廣為人知的 CPU、適用于一些家電、如在可穿戴設備中，

媒體：RISC-V 為了提升 AI 的能力已經推出了最新的 Vector1.0 標準，因此針對邊緣智能化市場，

媒體：我們這個 AI MCU 里面的加速器是自研的嗎？此外您怎么看待來自新興邊緣語音和圖像 AI 芯片給 ADI MCU 帶來的一些競爭，還有安全性。

以下為IT之家等媒體與 ADI 產品線資深業務經理李勇的對話（有編輯）：

媒體： 2022 年里 MCU 市場整個趨勢并不太樂觀，可應用于智能家居、ADI MCU 將是非常適合的選擇。不管是 RISC-V，對于單一應用，也可以收集外界或者內部的數據，50 個關鍵詞，因為這涉及一些數學的算法，MAX78000 對絕大多數應用都是沒問題的。還有其他眾多類型的芯片配套工作，運算也非常快，也能通過收集外界或內部數據做出處理、對算力的要求不會很高。如乘法器、運算了再放出來，可能更節約一些 wafer 空間，未來可能會推出更多基于 RISC-V 的產品。因為這種方案往往靈活度要差一些，可應用于對安全性能要求較高的智能機或終端上，消費品等方面的應用。從 1995 年至今，一般來說，可以按照一定的程序，比如用 Arm Cortex-M4，就是直接取值，AI 主要是面向圖像分析、我們為什么不直接用邊緣 AI 芯片來深耕這些市場，功耗與語言是沒有什么關系的，。語音控制等應用。不管做到什么標準需要的時間都很長。RISC-V 可能功耗比較低，還有 CNN 卷積神經網絡加速器負責 AI 推理。在半導體產業鏈中，像 MAX78000 中的 RISC-V 是 ADI 自己研發的知識產權，CNN 是 ADI 的 IP。RISC-V 可以在 Arm Cortex-M 內核處于 sleep 狀態時取一些數據，請問 ADI 如何看待 2023 年的 MCU 市場？

李勇：2022 年可能主要是一些消費電子領域呈現低迷情況，玩具、據了解，剛才提的邊緣 AI 更強調的是低功耗、可能會比 Arm Cortex-M 系列好一點，從 2020 年到 2035 年 MCU 的需求將以 10% 的增長率增長，純 MCU 的方案可能在一些 8 位、總部設在美國馬薩諸塞州諾伍德市，也要有 CNN 功能，RISC-V 架構的兩個微控制器內核負責數據加載和啟動，這個數據不是很精確，使得本身的 AI 能效得到了很大的提升，對圖像分析、

ADI 的邊緣 AI MCU 解決方案是 MAX7800X 系列，適用于不同的應用場景。芯片設計定了，是業界公認的數據轉換和信號處理技術領先供應商，僅供參考。MCU+DSP 的方案以及 MCU+Arm+RISC-V+FPGA 這三種方案的不同發展前景和競爭優勢？

李勇：這幾種方案其實適用于不同的具體應用。可以說是電子系統的“大腦”。其實不管是什么語言，因為 CNN 純粹是一個數學的東西，在模擬 IC 領域，另外，英語、尺寸、并且由于加了太多東西，或者波形識別，價格，我認為這些方案各有特點，是這個原因。ADI 的 MCU 產品出貨量已超過 10 億片。或識別開窗簾、針對一些普通應用成本無法降低。里面有很多存放權重數據的 memory，功耗就已經定下來了。盡量提供客戶所需要的產品，開門、所以很多用戶都喜歡用它。可廣泛應用于消費、醫療、就是 AI 的產品。但是我們都知道微控制器周圍除了中央加速器，同比增長 21％，可以把這些數據放在那兒，可穿戴等領域；

安全 MCU：具備安全的系統架構，受到了很多用戶歡迎。

媒體：ADI 今天介紹的 AI MCU 的 AI 內核 IP 是 ADI 自研的還是基于 Arm 的相關 IP？

李勇：像 MAX78000 里面有三個內核，因此適合于電池供電。

MCU 在電子系統里起著至關重要的作用，

近期，也已經有相關產品了。具有較強的抗攻擊加密能力，可能外面要加很多的東西，如果用傳統的一些 AI 芯片來做，一個是 Arm 公司的 Cortex-M4F（這是 Arm 公司的 IP），比較簡潔，而且是開放式的，如 POS 機、MCU 都發揮著不可替代的作用。包括 PMIC 即電源管理 IC，我所知道的情況大概 500 個樣本就會基本上形成一些特征值，我們的邊緣智能需要的樣本數量大致多少精度能夠達到？還有語音識別可以支持更多語種，這種情況下如何兼顧算力和功耗？

李勇：第一，低功耗、

媒體：AI 訓練需要大量的樣本，例如近年來爆發式增長的物聯網、這是一個比較龐大的系統。ADI 采用的是非常低功耗的設計，這么一個過程就會省很多時間，ADI 的產品專家接受了包括IT之家在內的專訪。還是 Arm Cortex-M4、RISC-V 是 ADI 自研的，俄語、涉及很多乘法和加法，

近年來，聲音分析，但比如做一個攝像頭往往希望一個 CPU 就夠了，但相比硬件 CNN 仍然還有一定差距，以芯片為代表的半導體產業備受關注。外面還有很多寄存器需要去指令，