电子说
科技业各种风潮的起落更迭向来十分快速,不过也有不少重要的趋势会延续发烧好一阵子,Electronic Design网站就列出了几项在2017年相当火热,且在2018年将持续走红的嵌入式电子领域潮流。
首先是RISC-V指令集架构。这是由加州大学柏克莱分校(UC Berkeley)所开发的开源架构,RISC-V虽然会要求硬件实作的可用性,但并未对特定微架构进行过度定义,让应用程序在不同硬件平台间具有可移植性,发展至今已备受学术界及业界青睐,生态系统也逐渐壮大起来。像美高森美(Microsemi)推出的Mi-V生态系统,就让RISC-V在现场可编程闸阵列(FPGA)领域成为要角。
其次是近几年里相当热门的机器学习(Machine Learning)与深度神经网络(Deep Neural Network)。硬件的改变自然也会让嵌入式开发者解决问题的方式跟着改变,高阶者有负责处理像Google TensorFlow等复杂云端运算的硬件,不过更吸引嵌入式开发者的则是像英特尔(Intel)的Movidius或大疆SPARK无人机当中的低功耗、高效能芯片。
处在上述两者之间的,还有越来越多针对机器学习应用而打造的通用图形处理器(GPGPU)如NVIDIA的Volta、以及数码信号处理器(DSP),这些产品已对无人机的发展产生重要影响,未来同样也将在先进驾驶辅助系统(ADAS)等应用中发挥所长。
接着是ADAS、雷达及光达(LiDAR)。摄影镜头与机器学习系统对于ADAS在智能自驾车的运行有着深远影响,而雷达及光达则是视觉技术的辅助。发展较久的雷达,过去因尺寸不小且价格昂贵,通常配备于较高阶的车款,而光达也因价格及尺寸等因素影响,在用途上更为受限。
不过随着小型、低价的3D雷达及光达问世,如德州仪器(TI)所推出的毫米波(mmWave)雷达芯片组、以及LeddarTech开发出的新型3D光达等,这些产品未来将会为相关应用市场带来新风貌。
最后则是语音控制系统。智能音箱如亚马逊(Amazon)推出的Echo在2017年国际消费性电子展(CES)上吸引了众人目光,相关应用也成为开发者的热门焦点,在这类语音控制系统中,执行语音辨识及后续回应的自然语言处理与分析任务虽然主要还是在云端运行,不过来自装置端软、硬件的配合也是不可或缺,因此包括XMOS及Cirrus Logic等业者也都陆续为亚马逊Alexa语音服务(AVS)推出了各种开发套件。
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