5月20日上午，Silicon Labs在线新产品媒体交流活动成功举办，本次活动Silicon Labs正式宣布推出BG24和MG24系列2.4 GHz无线SoC，不仅多协议支持Matter、Zigbee、蓝牙等市场上所有主流的物联网协议，而且可以根据客户的需求以及落地的场景来配置不同的通信协议。同时BG24和MG24系列也推出支持人工智能以及机器学习的软件工具包，快速构建及部署边缘设备的多场景应用。
物联网时代需要无缝连接的包容性、低功耗、安全隐私三大特性，作为具有里程碑意义的旗舰物联网芯片发布活动，智能头条很荣幸作为受邀媒体参与本次线上发布会的媒体交流环节，针对支持AI/ML无线SoC芯片在全屋智能中的边缘应用进行了深入的探讨。
Silicon Labs是业界拥有最齐全物联网协议的半导体企业，网状网络（Mesh）的市场占有率全球第一，也是全球第一家将两种以及多协议的物联网芯片推向市场的企业，芯科科技一直持续专注物联网的产品，目前拥有丰富的物联网芯片产品线，本次活动推出的支持AI/ML的BG24和MG24系列芯片为最高配型号。
物联网边缘设备无线SoC：业界唯一支持Matter，具备AI/ML功能
Silicon Labs中国区总经理周巍先生表示：“BG24和MG24无线SoC代表业界所需功能的绝佳组合，包括广泛的无线多协议支持、电池寿命、机器学习和物联网边缘应用的安全性。作为最新的2.4GHz无线SoC，仅用1/6能耗就可以将AI/ML性能提升4倍，同时，新的AI/ML软件工具包，可以作为新型SoC的边缘计算优化工具。”
此外，借助Silicon Labs的Matter-Ready平台，可以实现人工智能和机器学习在边缘设备上的应用。Matter-Ready平台同时优化硬件和软件，除了针对常带电的设备以外，有助于在电池供电的边缘设备实现AI/ML应用和高性能无线功能。
基于Matter-Ready平台的超低功耗BG24和MG24系列产品，提供PSA 3级Secure Vault安全保护，PSA 3级认证的Secure Vault是物联网设备的高级别安全认证。
芯科科技也是全球第一家作为物联网半导体厂家获得此殊荣的公司，PSA 3级认证可为门锁、医疗设备和其他需小心部署的产品提供所需的安全性，尤其对于智能家居而言可面向多种设备与场景应用，强化设备免受外部威胁。
认识AI/ML的边缘趋势
AI/ML并非一个新概念，以往通过可同时共享的耗电且非常昂贵的平台来实现，例如云计算。随着科技行业日渐依赖数据的存储和计算能力，资本支出和运营成本不断上升，当集中式数据中心开始构建和使用后，在成本支出方面为科技行业减轻了压力，让科技行业共享服务器、公用设施、冷却设施、房地产和安全功能。此外，云计算还提供根据需求扩展和缩减资源的功能，例如调整所需的计算和存储量，诸如AI/ML等新技术就可以在云计算中更快地投入使用。但是，为了避免不必要的非关键数据移动、本地实现更低的延迟、更低的带宽占用、更好的隐私保护等因素，AI正在将计算能力转回给边缘设备，从而使开发人员能充分利用AI和数据分析。
将很多决策返回给终端节点的趋势越来越明显，从而减少了无线传输，只有确认数据更重要时才会进行传输。这可以降低功耗、带宽，并减少数字签名。需要注意的是，将决策返回给终端节点意味着可能会增加终端节点的运算处理、存储以及功耗。这样一来，物联网似乎陷入了一种恶性循环，限制了它的可访问性和市场增长，这些都是Silicon Labs决定推出具备AI/ML功能芯片的原因。
新品：无线SoC、模组以及软件解决方案
两款全新系列2.4GHz无线SoC：拥有业界率先集成的AI/ML加速器，支持Matter、Zigbee、OpenThread、低功耗蓝牙、蓝牙网状网络等多协议操作，拥有高级别的行业安全认证和超低功耗。
BG24和MG24系列具有Silicon Labs产品组合中最大的闪存和随机存取存储器（RAM）容量，可以支持多协议、Matter以及针对大型数据集训练ML算法。
全新软件工具包：旨在让开发人员通过一些常用的工具套件（如TensorFlow），来快速构建及部署人工智能和机器学习算法。
所有软件开发都在一个开发界面上（Simplicity Studio 5）,面对不同的客户以及不同的应用需求，开发者可以大大降低开发周期。
率先集成AI/ML加速器，带来性能和能效的提升
物联网产品设计人员深知人工智能和机器学习的巨大潜力，可为家庭安全系统、可穿戴医疗监测器、商业设施和工业设备监控传感器等边缘应用带来更多的智能化。但是，当下想要在边缘设备上考虑部署人工智能或机器学习，往往在性能和功耗上面临困境，最终得不偿失。
作为率先拥有内置专用AI/ML加速器的超低功耗器件，BG24和MG24产品使这些困境迎刃而解，将快速高效地处理复杂计算，内部测试显示性能提升最高达4倍，能效提升最多达6倍。由于机器学习计算是在本地设备上而不是在云端进行的，因此消除了网络延迟，加快了决策和行动。
AI/ML软件并支持Matter，构建创新应用
除了原本支持的TensorFlow，Silicon Labs还与一些领先的AI和ML工具提供商（如SensiML和Edge Impulse等）合作，以确保开发人员获得端对端工具链，简化机器学习模型的开发，并优化无线应用的嵌入式部署。
将新的AI/ML工具链与Silicon Labs的Simplicity Studio以及BG24和MG24系列的SoC结合使用，开发人员可从使用Matter相互通信的各种连接设备中汲取信息，然后做出智能的机器学习驱动决策。
Silicon Labs强大的SoC系列产品
BG24和MG24 SoC结合了运行速率为78 MHz的ARM Cortex-M33处理器、高性能2.4 GHz射频、行业领先的20位ADC、优化的闪存（最大1536 kB）和RAM（最大256 kB）组合，以及AI/ML硬件加速器（用于在卸载ARM Cortex-M33工作量时处理机器学习算法），因此应用程序可以有更多的时钟周期来完成其他工作。这些SoC支持广泛的2.4 GHz无线物联网协议，且具有市场上难得的安全性和极优良的射频性能/能效比。
初期（Alpha）项目凸显多样化的部署选项
目前全球零售商正在寻求通过更准确的资产跟踪、实时价格更新和其他方面来改善店内购物体验。商业办公楼管理部门的工作人员正在探索如何使建筑系统，包括照明和暖通空调如何更加智能，以降低业主成本并减少环境影响。另外，消费者和智能家居解决方案提供商都在努力简化各种设备的连接并扩展其交互方式，从而为消费者带来创新的功能和服务。
代表来自不同行业和应用的40多家公司，已经在非公开的初期项目中，开始开发和测试基于BG24和MG24平台的解决方案，吸引力最强的就是如AI/ML功能、超低功耗和支持Matter的功能。
例如，在商业办公楼中，很多灯具是由运动传感器（motion detector）控制的，这些传感器通过监控是否有人在现场活动以判断应该开灯还是关灯。然而当人员在办公桌前打字时，只有手和手指动作，单凭运动传感器无法识别人员是否在场，这时工作人员可能就会处于黑暗之中。通过Matter应用层将音频传感器与运动检测器连接起来，这个额外的音频数据（例如打字声）就可以输入到机器学习算法中，从而使照明系统更智能地决定是开灯还是关灯。
边缘ML计算支持家庭应用，包括用于异常检测的传感器数据处理、预测性维护、用于改进玻璃破碎检测的音频模式识别、简单命令词识别以及视觉应用，如使用低分辨率相机进行在场检测或人数统计。
案例分享
适逢BG24和MG24 SoC全面上市之际，Silicon Labs分享了全球多家早期参与客户和合作伙伴的心得，以及更详细的成功案例，以便开发人员更深入了解该系列芯片的创新性能。目前已参与Silicon Labs这些新产品先行先试项目的全球客户及合作伙伴已超过50多家，包括：Edge Impulse、SensiML、Viessman、Nanoleaf、涂鸦智能及立达信（Leedarson）等公司，相关开发和测试成功解决方案如下：
Viessmann
Viessmann是供暖和制冷系统领域的全球领导者，其产品的环保主义和永续发展已成为当务之急，同时也须确保产品能够随着不断变化和成长的连接标准而进化。为了满足这些需求，Viessmann已开始将MG24整合到其产品组合中。Viessmann之所以选择MG24，是因为它的电流消耗低，使其得以开发电池供电的加热和制冷产品，为客户提供更大的弹性，同时也不会造成频繁更换电池的负担。
立达信（LEEDARSON）
LEEDARSON专注于智能家居设备的研发和制造，以设计、建构、测试和交付相关解决方案，协助消费者体验物联网的巨大潜力。该公司的部分使命是协助实现一个互联且更智能的世界，基于此信念，LEEDARSON一直是Matter标准的热心推动者。专为支持Matter标准而设计的MG24 SoC在性能、安全性和内存等方面，也正是LEEDARSON长期以来对芯片产品的要求。通过基于MG24开发的应用程序，LEEDARSON及其客户可以充分利用互操作性，以确保应用程序可以跨项目进行扩展。
涂鸦智能（Tuya Smart）
涂鸦智能（Tuya Smart）的使命是打造物联网开发者生态，使万物皆有智能。在选择MG24作为Tuya平台的一部分时着眼于三项特点。首先，必须有足够的计算能力和RAM来管理其协助客户构建的复杂系统。其次，涂鸦需要多种可用的I/O来构建更多类型的物联网设备。最后，涂鸦更喜欢支持Matter的芯片，使其客户能够无缝接轨新的智能家居连接标准。涂鸦为其开发商研发了全新Zigbee解决方案，恰逢其时的MG24 Matter解决方案具备其所需的计算能力，可在现场完成其执行功能，从而避免须依赖网关或其他设备在云端执行实时的任务。
媒体问答环节
通过计算效率的提升，可以大大降低节点的功耗，同时针对不同的边缘节点，也会良好地照顾到边缘协调性问题。相对于云计算，边缘设备将会获得更低的延迟、只需要更低的带宽、更低的能耗、更好的隐私性、更高的弹性优势等各种优势，未来智能家居、商业应用以及大组网的工业应用将会非常普遍，如全屋智能、智慧工业、智慧医疗、智慧农业等都有很好的落地场景。
针对新芯片的一些特定性能，周巍先生也进行了一定的解释，例如优化的闪存（最大1536 kB）和RAM（最大256 kB）组合，将会应对未来Matter等无线协议的OTA持续升级，保持设备的长期稳定如新；最高125摄氏度，可以在照明场景等高温需求中稳定运行；PSA 3级，是目前物联网业界最高等级的安全性，将会大大增加全屋智能环境的用户安全与隐私。
在供货方面，因为BG24和MG24是基于40nm制程，Silicon Labs可以实现可靠的大批量供货。采用5mmx5mm QFN40和6mmx6mm QFN48封装的EFR32BG24和EFR32MG24 SoC现已向初期客户发货，已于2022年4月进行批量供应，多种评估板已可供设计人员开发应用程序，基于BG24和MG24 SoC的模块将在2022年下半年供货。在价格方面，周巍表示新款旗舰芯片的性价比会提高很多，保持加量不加价。
目前Matter已经有几百家品牌一直在做互操作测试，已经进行到Test 9阶段，预计Matter 1.0版本会在下半年推出，届时市场上会看到基于Silicon Labs芯片产品在全球市场上市，同时也会看到中国的智能家居企业，也将重磅推出海量的Matter产品以布局全球市场。同时，周巍先生也表示，目前已经开始下一代无线平台的开发，将打造运算速率更高、性价比更高的芯片，Silicon Labs将持续帮助中国物联网企业走向国际舞台，共筑包容万象，百花齐放的未来。
写在最后
Silicon Labs是与Amazon、Apple和Google一起为Matter提供代码的最大贡献者之一，作为Matter源代码贡献最大的半导体公司，贡献超过20%以上的代码。作为Matter的先锋者，一直在致力于打破物联网碎片化的壁垒，芯科科技最新推出的多协议SoC芯片BG24和MG24不仅是一套组合，早期的规划设计便原生支持即将到来的Matter标准。同时还可以为OpenThread等802.15.4无线协议提供市场上最佳的链路预算经费，并为OpenThread提供室内200公尺内的长距覆盖。在低功耗方面的表现极其优秀，在同一芯片上以非常低的能耗启用低功耗蓝牙配网，以达到较长的电池寿命。
要了解有关BG24和MG24 SoC功能的更多信息，并观看如何入门的演示，请在此处注册Tech Talk “开箱新的BG24和MG24 SoC”：https://www.silabs.com/tech-talks
