AIOT = AI + IOT

      物聯網時代的IOT裝置，不論組成規模；目的是資料搜集或事件通報，後者著重時效性，能針對事件快速通知使用者，以利即時反應，前者則具規劃性質，通過連線將資料回傳伺服器做大數據分析，找出特定規律，進而提升經濟、生活等方面運作的效率；如城市路況偵測，可進行擁塞預警、號誌優化管控；如智能電網能瞭解各地區尖離峰用電狀況，做為配電/電價等政策性調整；個人部份也有相關裝置，如智能手環能搜集身體資訊，長期累積的數據結合醫學經驗，可做為後續照護的參考；然而這些裝置所扮演的角色，著重於有效率的收集資料，無法篩檢、分析，一旦時間長了其資料就越加冗餘，浪費儲存空間，也增加後台處理負擔。

      人工智能AI的出現，可以很好的解決以上的問題，這歸功於SOC加入神經網路運作單元NPU後，獲得運行演算法的能力，再配合各式傳感器Sensor，讓IOT裝置像是多了大腦及視覺/聽覺，具備更聰明處理數據的能力，可主動做出對應的動作，具體例子如無人商店的AI-CAM，結合視覺的影像辨識/人流追蹤，商品辨識，讓購買過程順利且有效率；如家用智能音箱，由原本僅用內建麥克風聽取指令，做些查詢資料、撥放音樂等簡單服務，在加入Camera後，即可升級為智能管家，不但能協助控制家電開關優化環境，還能做為監控裝置、或老人摔倒警示等AI服務；由此可知，在原先IOT應用加入人工智能後，即能創造出各式實用且具加值的功能，讓更多廠商願意投入進來，進而擴大整體AIOT生態商機。

 

SOC在AIOT扮演的角色

      SOC是將CPU及其它電子系統如GPU/記憶體控制器等，整合到單一晶片的積體電路，它可有效降低產品開發難度及硬體空間，依整合規模大小，可應用於各式嵌入式系統中，利於佈建於物聯網節點或未端設施；如常見的IPCAM、各種傳感設備(煙霧偵測/空氣品質偵測/位移偵測等等)。這些設備依其操作環境的特性，對於處理器的體積/ 功秏/ 效能/ 作業系統均有要求，說明如下：

1. 體積：不單指SOC的尺寸，廣泛是指其整合性，CPU內核數、GPU、記憶體控制器、週邊介面、GPIO等等，整合性越高的SOC，額外需求的芯片則越少，PCB所需空間則越簡潔。

2. 功秏：滿載時功秏，與製程工藝息息相關，製程越先進，消秏功率越低，將直接影響系統的散熱及機構設計。

3. 作業系統：移動式及嵌入式IOT裝置主流作業系統是Android/ Linux/ Ubuntu，這些OS優點是執行速度快，所需儲存空間少於Windows系統，一般使用eMMC即可，助於降低成本。

 

AIOT SOC的需求:

綜合以上AIOT產業特性，SOC對應規格說明如下：

1. CPU：中央處理器，負責執行系統的指令/程序，是決定產品執行效率的關鍵；ARM base為嵌入式系統主流，其內核目前架構更迭至v8.2，效能依次為高階A76，中階A55，低階A35；其次影響效能的是核心數量，整合越多內核其效能越益提昇，高階的SOC除核心數多，另會設計大/小核架構，進一步優化不同工作量場景的功秏。

2. GPU：圖形處理器，主要負責系統顯示及繪圖相關的工作，目前高階以Mali-G72，中階G51，低階G31；規格越高越能處理更高解析度的圖形/影片，也能提供更流暢的操作體驗。

3. 內建NPU(神經網路硬件加速單元)，負責執行AI演算，產品具備人工智能能力的關鍵單元。

4. 系統功秏，影響此規格的除了CPU運作速度外，關鍵是製程工藝，基於AIOT裝置為全天候操作，全載功秏越低越佳 (<5W)

5. 需求豐富的外接介面，USB3.0/ UART/ I2C/ SPI/ GPIO, SATA/ RGMII/ QSGMII/ PCIe3.0，使產品具設計彈性及多樣化。

 

 

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