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|NXP EdgeVerse如何打好边缘计算这张牌( 二 )


其中机器学习（ML）在边缘计算里已非常普遍 ， NXP在这方面已经有许多合作伙伴 ， 近日NXP与加拿大Au-Zone技术公司建立了独家战略合作伙伴关系 ， 通过易于使用的ML工具来扩展NXP的eIQ?机器学习软件开发环境 ， 并扩展其为边缘 ML提供的硅胶优化推理引擎 。 此外 ， 他们与Arm进行合作 ， 使Arm Ethos-U65 microNPU提供可扩展并且高性能的机器学习用例 。
【|NXP EdgeVerse如何打好边缘计算这张牌】|NXP EdgeVerse如何打好边缘计算这张牌
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亮点三：丰富 i.MX嵌入式处理产品组合 ， 满足各行各业需求
1. 物联网
物联网已经成为了所有半导体行业必须要关注的焦点 ， 物联网高速发展 ， 带来了大量的机会 ， 对于NXP来说更是如此 。 他们的i.MX系列产品遍布千行百业 ， 提供了诸多解决方案 。 NXP在物联网业务上将聚焦四大方面：个人设备、智能家居、智能家电以及新兴消费类和零售 。
NXP边缘处理事业部副总裁兼IoT业务线总经理于修杰介绍 ， 尽管不同的IoT设备会存在一些共同点 ， 但不同的IoT应用有不同的要求 ， 所以需要不同数量、多样化的MCU和MPU进行控制和支持 ， 所以不存在统一的解决方案 。 NXP具有丰富而全面的产品组合 ， 既有基于Arm架构的MCU ， 也有具备连接性、高集成且高性能低功耗的MCU ， 甚至还有非常大型的、高性能MPU ， 以此来满足各行各业的需求 。 以i.MX RT106跨界MCU为例 ， 它进一步加强了本地语音控制、人脸识别以及Alexa语音服务 。
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此外 ， 他还强调了可穿戴设备方面的发展前景 ， 此领域有着很多看似矛盾的要求 ， 消费者需要它在提供出色的用户体验同时具备超低功耗性能 。 这里NXP的产品能够支持图像与外部世界连接 ， 具备出色的计算能力 ， 并且在设备非活跃状态或者休眠状态下支持极致的低功耗模式以节约电量 。
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2.工业边缘+汽车电气化
在工业方面 ， NXP的重点应用市场主要分布在四个方向：工厂与流程自动化、建筑与能源、医疗保健以及交通运输 。
NXP将技术重点放在了TSN(Time Sensitive Network)时间敏感型网络技术上 ， 这是工业通讯领域最热门的技术 。 TSN最关键的目的在于“同一”网络的数据传输 ， 即周期性的控制通信需求和非周期的数据在同一个网络中传输 ， 这是TSN的核心诉求 。 NXP在TSN技术上的领先诠释了他们致力于发展工业物联网和工业互联的决心 ， 并努力加大对TSN技术在工业应用的普及 。
据NXP边缘处理事业部高级总监兼工业业务线总经理Jeff Steinheider介绍 ， NXP应用层的通用软件可支持不同的产品 ， 包括MCU和高性能的MPU 。 在TSN市场有很多的应用 ， 从工厂与流程自动化、交通运输到建筑与基础设施 。 NXP已经把TSN技术融入到三款产品当中 ， 包括i.MX RT1170跨界MCU ， i.MX 8M Plus以及LS1028A处理器 。 面向未来 ， TSN技术将会在更多产品中获得更多应用 。
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NXP意识到技术不仅仅是要赋能到芯片上 ， 他们还要将机器学习、机器视觉、运动控制、HMI以及电机控制在TSN网络上互相交互 ， 并且可以在同一个网络上实现IoT和IT的流量 。
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