工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)挑戰(zhàn)傳統(tǒng)嵌入式開發(fā)賽靈思SOC迎刃而解

　　2019年5月，“賽靈思工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研討會”在京舉行。賽靈思公司ISM（工業(yè)、視覺、醫(yī)療和科學）部門的市場總監(jiān)ChetanKhona分析了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)(HcIoT)的挑戰(zhàn)，并介紹了賽靈思的SoC解決方案——基于Zynq及Zynq UltraScale+的芯片及加速卡。

　　1 工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的趨勢

　　IIoT（工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）和HcIoT（醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)）的共同特點是數(shù)據(jù)爆炸。例如每年創(chuàng)建2.5艾字節(jié)數(shù)據(jù)，全球90%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生于過去兩年，2019年AI領(lǐng)域?qū)⑹褂贸^60堯字節(jié)的數(shù)據(jù)。

　　IIoT的熱門應用之一是預測性維護（如表1），可以最大限度地減少宕機時間。其次還有分析，可以實現(xiàn)深刻見解。再有是連接性，以實現(xiàn)遠程診斷和OTA（空中下載）更新。

　　比工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)更重要的是醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)，因為它最終改善了人們的生活質(zhì)量，例如減少醫(yī)院病房的等待時間（如表2），通過AI提升診斷效率和質(zhì)量，通過遠程監(jiān)控讓一些有條件的患者無需占用病床的床位、而是得到居家的醫(yī)療監(jiān)控。

　　不過，IIoT和HcIoT也帶來了一系列問題，例如隱私、隨時間推移的越來越高的安全性、時延、成本、可靠的連接。

　　如圖1右是一個平臺，現(xiàn)在有很多嵌入式的工程師團隊都會開發(fā)平臺，這和十年前或者更早的情況（圖1左）形成了鮮明的對比。十年或者更早以前，經(jīng)常在一個公司內(nèi)部就有多個工程師團隊，而且他們在設計方面會做獨立的決策，例如一個團隊選擇PPC、VxWorks、CAN，還有的選Arm、Linux、M Q T T ， 還 有 一 個 選 x 8 6 、Windows、OPC UA，他們之所以能夠自主的選擇這些系統(tǒng)，是因為當時這些系統(tǒng)非常的簡單。

　　但是現(xiàn)在這些系統(tǒng)不再那么簡單了，例如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)雖然非常強大，但是越來越復雜，這也使得工程師團隊越來越多地選擇公共平臺。因為現(xiàn)在工業(yè)界出現(xiàn)了一個趨勢，也就是IT、OT的融合，信息技術(shù)和操作技術(shù)的融合。IT指的是像思科和華為這類的企業(yè)，OT是西門子等自動化領(lǐng)域的企業(yè)，對于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)來說，越來越多的是需要把這些能力集成到單個器件上。

　　所以這個過程現(xiàn)在非常復雜，這種嵌入式的設計不僅是要做軟件和硬件的開發(fā)，而且云的開發(fā)者也希望能夠連接這些信息，來收集這些器件的信息，所以如果還是按照原來的方法，所有人選用不同的處理架構(gòu)、操作系統(tǒng)和連接標準，對云開發(fā)者來說就太困難了，需要不斷地去進行調(diào)整和改變。所以如果他們能夠有一個公共的架構(gòu)和平臺，這樣能夠幫助他們非常迅速簡易地去開發(fā)給自己公司使用的SaaS（軟件即服務）產(chǎn)品，即能夠創(chuàng)造一個新的收入流。

　　這也是為什么很多客戶選擇Zynq和Zynq UltraScale+ SoC的原因，因為賽靈思能夠提供一個功能非常強大的平臺，例如 Zynq SoC中的Arm系統(tǒng)就能夠為云開發(fā)提供服務，同時還能提供IT和OT的支持，以及提供FPGA的定制化，所以“工業(yè)性能+定制功能”，使賽靈思的產(chǎn)品非常有吸引力。

　　2 賽靈思的工業(yè)和視覺解決方案

　　賽靈思有三大類解決方案：IIoT和HcIoT解決方案堆棧（AI），Alveo加速器卡為工業(yè)PC加速，邊緣與云的互補協(xié)作，它們都基于賽靈思的SoC——Zynq及Zynq UltraScale+芯片。

　　賽靈思的下一代產(chǎn)品是ACAP（自適應計算加速平臺），具體的芯片品牌是Versal。預計2020年推出Versal帶AI Edge的版本，這將是Zynq及Zynq UltraScale+的繼任者，實現(xiàn)了每瓦的AI性能最高，因為采用了收購的深鑒的模型剪枝技術(shù)。 

　?。ㄓ牛?/p>

　　本文來源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2019年第6期第90頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處