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TI德州仪器发起芯片价格战，国内芯片公司跟不跟？
德州仪器今年5月全面下调了中国市场的芯片价格，试图在行业复苏前的至暗时刻，抢占更多市场份额。某模拟芯片厂高层表示，“TI这次降价没有固定幅度和底线”。此次德州仪器降价造成的冲击，对通用模拟芯片的影响更大，对于较为分散的各类专用模拟芯片市场影响则参差不齐。其中，通用模拟芯片包括电源管理和信号链两大类，这两类芯片是德州仪器此次降价策略的重灾区。
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美国微芯ATSAMD51N20A-AUT单片机的详细介绍
美国微芯ATSAMD51N20A-AUT单片机是一款功能强大且广泛应用于嵌入式系统开发的芯片。本文将为您详细介绍它的特点和优势。作为一名嵌入式系统开发者，您一定希望找到一款性能卓越的单片机来实现您的项目。ATSAMD51N20A-AUT单片机正是您不可多得的选择。这款单片机采用了美国微芯先进的技术，嵌入了强大的处理能力和丰富的外设接口，可以满足您日常开发中的各种需求。首先，让我们来看看ATSAMD51N20A-AUT单片机的特点。它采用了先进的ARM Cortex-M4内核，主频高达120MHz，拥有强大的计算能力和高效的指令集。这意味着您可以运行复杂的算法和处理大量数据，而不会感到任何瓶颈。此外，它还配备了丰富的存储器，包括512KB的闪存和192KB的SRAM，使您可以存储大量的代码和数据。ATSAMD51N20A-AUT单片机还拥有丰富的外设接口，包括多个UART、SPI、I²C和USB接口，以及ADC和DAC模块，支持各种传感器和外部设备的连接。这使得它非常适合用于物联网设备、嵌入式传感器和工业自动化等应用领域。此外，ATSAMD51N20A-AUT单片机还具有低功耗特性，它采用了先进的功率管理技术，使得在工作时能够提供出色的性能，而在待机或休眠时能够极大地降低功耗。这对于那些对电池寿命要求较高的应用来说非常重要。总结一下，ATSAMD51N20A-AUT单片机是一款功能强大、性能卓越、外设丰富且低功耗的单片机。它适用于各种嵌入式系统开发项目，并且可以满足您对性能和功能的高要求。如果您对ATSAMD51N20A-AUT单片机感兴趣，欢迎联系我们，我们将为您提供更多详细信息和支持。
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传感器和AI相结合，意法半导体智能传感器助力未来可持续的虚实交融生活
时间来到2023年，ST在中国召开了其首届传感器大会，支持本地端的AI计算的智能传感器成为了本次大会的焦点。在开幕演讲上，意法半导体副总裁·中国区总经理曹志平表示，我们的生活经历了从off-line到on-line的变革，以及从on-line到on-life发展，目前迈入Sustainable Onlife阶段，具备AI能力的传感器将会是构建永久在线的、虚拟交融的可持续生活的关键。2019年ST就推出了集成自家ML内核的传感器，这在当时确实是业界首款。而这款产品并不是ST的浅尝辄止，而是开启了其在AI传感器上的完整生态布局。时间来到2023年，ST在中国召开了其首届传感器大会，支持本地端的AI计算的智能传感器成为了本次大会的焦点。在开幕演讲上，意法半导体副总裁·中国区总经理曹志平表示，我们的生活经历了从off-line到on-line的变革，以及从on-line到on-life发展，目前迈入Sustainable Onlife阶段，具备AI能力的传感器将会是构建永久在线的、虚拟交融的可持续生活的关键。智能传感器要具备多强的计算能力，才能实现端侧AI应用？传感器和MCU/SoC之间又该如何分配数据的处理任务？带着这些问题我们有幸采访到了ST的诸多高层。智能传感器布局：从MLC进化到ISPU“智能传感器必须要能够实现独立的决策——通过它收集到的一些数据，能够不依赖微控制器（不管是节点级别的次微控制器，还是主SOC）独立做出决策。”意法半导体亚太区模拟器件、MEMS和传感器产品部 (AMS) MEMS及影像传感器子产品部市场及应用副总裁、智能手机创新中心负责人Davide BRUNO表示，“所以就ST本身而言，现在正在努力让传感器（不管是运动传感器、加速记仪，还是影像传感器方面）最终能够根据自己收集和感知到的数据做出独立的决策，并自动采取干预行为，从而得到预期的效果。”通常在一个端侧系统中，会需要用到传感器、MCU和其他一些连接的功能。传感器负责采集真实物理世界的信号以及人体的相关信息，然后负责将数据传递到MCU中进行计算。MCU通过对于数据的计算分析，然后产出控制信号给到执行机构。在这其中，复杂的数据运算可能需要上传到云端进行处理和记录。而ST在2019年推出的MLC（Machine Learning Core），则是在传感器内增加一个可重新配置的单元，被称为rPU。该rPU可以通过寄存器重新配置，能够运行一些简单的AI模型。其中FSM是用于设计逻辑连接的数学抽象。它是由有限数量的状态和状态之间的转换组成的行为模型，类似于流程图，可以在流程图中检查满足某些条件时逻辑的运行方式。FSM允许可以将一些算法从应用处理器转移到传感器中运行，从而持续降低功耗。而在传感器峰会上，我们听到了一个更新的产品类型叫做——ISPU，即Intelligent Sensor Processing Unit。据了解，ISPU其实是早在2022年初就已经发布，这是一款内置了DSP的IMU产品，ISPU是集成在传感器的ASIC中的一个专门用于机器学习和处理器的DSP，可采用专用指令集进行编程，能够运行1位NN精度的AI算法。Davide表示，ISPU能够在边缘自动分析处理数据，并根据特定应用的需求，采取干预行为，并确保所需的精确度，从而让终端应用变得更为丰富。而这一理念可以从IMU延伸到ST所有类型的MEMS和imaging传感器当中。意法半导体MEMS传感器产品市场经理Francesco BIANCHI表示，ISPU是意法半导体跨向人工智能领域的最大一步。目前，可以通过ISPU来帮助客户实现在他们自己的神经网络端，以及包括在他们自己的人工智能算法上的解决方案的打造。数据分区处理，带来系统能效提升通过在传感器中集成NN单元，像ISPU这样的产品，可以让用户的数据做到分区处理：在传感器上运行特定级别的一些数据的处理，比如说一些比较简单的或者是中等难度的数据处理；并将比较复杂的算法和比较密集强度的一些问题，留给MCU进行处理。因为传感器上的AI算力增强而实现的这种数据分区处理，能够大大提升整个端侧系统的能效。Francesco表示，如果从传统的系统优化的角度来说，大家都认为传感器本身就是一个低功耗的产品，是整体技术架构里面低功耗的一个部分。而对于MCU微控制器来说，因为它要进行大量数据的处理，所以它处理数据数量的高低，直接决定了它的功耗的多少。如果我们能够让一些原始数据实现本地（传感器侧）的处理，就可以帮助为微控制器留出更多的空间来进行复杂任务的处理。这是可以帮助进一步地优化系统及整体的功耗的。“更多原始数据的处理，都可以在ISPU实现本地完成。这样就能够提供更多的信息，提供更多的原数据，帮助我们和客户通过数据的方式执行更多的任务。通过这样的方法，可以帮助客户实现其解决方案极大的系统化的升级和优化。”此外，数据分区处理还可以提高安全等级。因为通过传感器所收集到的大部分数据都是原始数据，如果采用传统意义的传感器，这些数据可能会放到云端，或者是放到应用端去进行处理。因此，这些数据如果保护不好，就会出现外泄并为第三方所获取。但如果传感器本身就能够实现对数据的一些处理的话，它就帮助降低了数据外泄的可能性。正如Davide所讲到的，智能传感器的概念并不仅仅局限在MEMS传感器、IMU类型的传感器上，而是也贯穿到了Imagining的传感器产品布局中。意法半导体影像传感器总监Marc VASSEUR就强调到，ST的Imagine传感器可以在计算数据之间实现有效的平衡。影像传感器的原始数据量非常庞大，要基于其进行算法开发需要花费巨大的时间——很多可供终端用户使用的算法需要花2年以上的开发时间。“所以，我们提供的算法之所以能够为客户所使用，是要确保当我们在数据处理的分区的过程当中，特别是在图像处理的过程当中，我们非常接近这个层级数据的采集，确保我们的传感器能实现有效的数据的收集，数据的处理和数据的存储。”Marc分享到。超级传感器的融合之力，赋能未来应用传感器除了智能化外，也存在着融合的趋势，通过多种传感器融合，一方面可以实现系统中更好的BOM和面积优化，另一方面还可以带来安全冗余的特性。Francesco将这种融合的传感器称为超级传感器：“对于任何的应用来说，如果想进一步提升它的性能，都可以考虑使用这样的多传感器融合之后的超级传感器。我们之所以称之为超级传感器。”除了ISPU外，ST在此次传感器峰会上还介绍了一个独具特色的模块——vAFE。该类器件是在MEMS传感器上增加了一个模拟前端，从而实现了机电感知+模拟感知技术的融合。Francesco表示，通过vAFE，客户就能够有效地连接到MEMS传感器，从而能够更好地使用其内部的处理逻辑，能够更好地嫁接和外部任何的模拟器件之间的联系。据了解，vAFE提供的信号和运动传感器的信号本质上是同步的，所以可以在传感器的边缘完成独特的上下文感知分析，从而实现低功耗和最小可能的延迟。这也同样契合ST的智能传感器的概念。集成了vAFE的产品，在体积上更具优势，非常适用于TWS耳机等可穿戴设备的应用。传感器融合的技术和强大的AI算力结合，能够赋能诸多的新兴终端产品形态。例如针对折叠屏手机，ST就将陀螺仪和加速度计的数据相结合，然后在传感器的算法中进行融合，进而可以持续跟踪精确的屏幕开合角度、速度和位移等信息的判断。这一专利技术基于LID系列的产品，因此被称为LID角度解决方案。Francesco表示，ST在三年前就已经开始投入在这一专利技术的研发中，目前已经进一步推出了新的传感器产品，可以支持多屏和折叠屏上的数据的传感收集和处理。同时Francesco也表示，多传感器融合的超级传感器可以适用于多种新兴的应用，这不仅包括折叠屏手机，也包括新一代笔记本电脑等。而在XR设备上，超级传感器可以为用户呈现出一些混合现实的影像和效果；而在汽车应用上，这一技术也早就广泛使用，通过多个高精度传感器的数据进行融合，从而形成超级传感器来进一步赋能ADAS的性能。结语此次在北京召开的ST传感器峰会，是ST首次在中国召开的、以传感器为主题的大型峰会活动。而我们透过ST的分享，观察到了传感器技术的趋势变化。传感器已经不再是单纯的一个感知器件，而是在追求精准感知的基础上，延展出更多的和AI相关的计算、融合的功能。在端侧AI的浪潮中，传感器在系统优化层面上，可以提供更多的数据处理的价值，助力未来真正的“可持续的、虚实交融的生活”。