物聯(lián)網(wǎng)領域涵蓋面廣 芯片設計須因地制宜

　　物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是將日常生活萬事萬物都可無線鏈接上網(wǎng)絡的一個統(tǒng)稱，但在整體物聯(lián)網(wǎng)領域中所包含的終端技術非常多且復雜，因此并沒有單一的芯片或裝置技術能夠含括整個物聯(lián)網(wǎng)領域的需求，顯示這是一個集眾多技術、服務以及市場在一身的龐大科技領域。所有這些均連結至互聯(lián)網(wǎng)，未來隨著物聯(lián)網(wǎng)定義的持續(xù)演進，物聯(lián)網(wǎng)架構設計也將持續(xù)見到演進及變革。

　　為了描述出一個完整的物聯(lián)網(wǎng)體系，將需要建構一個三層的架構，其一包含服務器與云端零組件、其二為介于物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置(edge device)與云端之間的網(wǎng)關零組件，其三則是作為真實世界與網(wǎng)絡之間鏈接的物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置，此即各類終端物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，如智能家居產(chǎn)品線等。

　　雖然上述過程看似有其邏輯性，不過在物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置方面，許多情況下卻是由效能較差的傳感器來搜集數(shù)據(jù)，再傳送這些資料至云端供進行分析處理，有時候甚至傳送速度太慢以至于無法將全數(shù)數(shù)據(jù)上傳云端，這便形成了為物聯(lián)網(wǎng)設計芯片或傳感器時變得非常困擾的情況。

　　一方面這些物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置成本不能太高，但在部分物聯(lián)網(wǎng)市場又需要這些裝置不僅具可靠性又必須安全，且還必須符合大量標準規(guī)范，如在汽車領域還必須符合諸如ISO 26262等多項標準、在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)領域符合OMAC及OPC等工業(yè)標準等，這些都為物聯(lián)網(wǎng)裝置在正式問世前增加許多成本及時間。

　　特別是在移動電子領域，這些物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設計上還需要非常省電及延長電池續(xù)航力，這就需要復雜的電源管理技術，如此也將進一步提高成本及復雜性，更不用提這些裝置需要具備足夠的效能完成任務。

　　為了在降低成本且維持效能情況下開發(fā)適合物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置搭載的芯片及傳感器等零組件，運用摩爾定律(Moore’s Law)將微處理器持續(xù)微縮，如將物聯(lián)網(wǎng)芯片從現(xiàn)行55納米及40納米技術水準，提升至40納米及28納米水平，將有助于降低成本。

　　若要提升安全性，芯片設計也必須改進至采用32位;另如將多個傳感器封裝至單一叢集以創(chuàng)造規(guī)模經(jīng)濟，也是一個能夠降低成本的方式。畢竟這些邊緣裝置必須針對各日常生活應用領域客制化設計與打造，存有各式復雜的設計要求，甚至有時存在著高量產(chǎn)需求，因此壓低成本將有其幫助。

　　隨著邊緣裝置搜集到更多數(shù)據(jù)，網(wǎng)關會無法負荷將如此大量數(shù)據(jù)都傳送至云端、再由云端進行分析處理的任務，這也因此對中階運算平臺形成需求性，這類平臺適合介于云端與邊緣裝置之間，可成為智能或簡單的網(wǎng)關、或是作為邊緣服務器等。

　　此外，讓邊緣裝置導入人工智能(AI)芯片直接就近處理大量數(shù)據(jù)、無需再上傳數(shù)據(jù)至云端，也是解決此一問題的辦法之一，前提是要開發(fā)出具足夠處理分析能力的AI芯片。云端接收到的邊緣裝置搜集數(shù)據(jù)往往不一致且龐大，這類資料可能在AI上作為模式識別的一部分，或只能進行不適合于量子化學軟件Gaussian分布的像差篩選。

　　為解決此問題，芯片制造商與系統(tǒng)業(yè)者開始為邏輯與傳輸量設計全新的架構，在同樣情況下將部分處理過程轉移至網(wǎng)絡中，或甚至導入各類型內(nèi)存。

　　上述三層架構裝置將以連網(wǎng)形式作業(yè)，安全問題也成為愈來愈重要的課題、必須加以防范，因而需要在架構層級就予以解決，若裝置由更多分散零組件打造，安全防護問題將變得更困難，因此若能將所有零組件功能整合至單一芯片，將有助減少遭網(wǎng)絡攻擊風險。