物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)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(wàn)事萬(wàn)物都可無(wú)線(xiàn)鏈接上網(wǎng)絡(luò )的一個(gè)統稱(chēng)，但在整體物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中所包含的終端技術(shù)非常多且復雜，因此并沒(méi)有單一的芯片或裝置技術(shù)能夠含括整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的需求，顯示這是一個(gè)集眾多技術(shù)、服務(wù)以及市場(chǎng)在一身的龐大科技領(lǐng)域。所有這些均連結至互聯(lián)網(wǎng)，未來(lái)隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)定義的持續演進(jìn)，物聯(lián)網(wǎng)架構設計也將持續見(jiàn)到演進(jìn)及變革。

　　智能家居等物聯(lián)網(wǎng)終端應用領(lǐng)域，成為一龐大資料搜集區塊。

　　據Semi Engineering網(wǎng)站報導，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域與移動(dòng)裝置領(lǐng)域或其他科技應用領(lǐng)域不同的是，移動(dòng)裝置等領(lǐng)域更適合于單一特定應用并重復使用之，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域則有更多的一般目的版本，在部分情況下將會(huì )進(jìn)行具體的設計，并試圖針對其他市場(chǎng)領(lǐng)域再度運用。由于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域更加廣泛、規模也持續在增加，因此未來(lái)將可見(jiàn)到針對特殊應用的更多特殊設計問(wèn)世。

　　為了描述出一個(gè)完整的物聯(lián)網(wǎng)體系，將需要建構一個(gè)三層的架構，其一包含服務(wù)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(guān)零組件，其三則是作為真實(shí)世界與網(wǎng)絡(luò )之間鏈接的物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置，此即各類(lèi)終端物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，如智能家居產(chǎn)品線(xiàn)等。

　　雖然上述過(guò)程看似有其邏輯性，不過(guò)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(lái)搜集數據，再傳送這些資料至云端供進(jìn)行分析處理，有時(shí)候甚至傳送速度太慢以至于無(wú)法將全數數據上傳云端，這便形成了為物聯(lián)網(wǎng)設計芯片或傳感器時(shí)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(chǎng)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范，如在汽車(chē)領(lǐng)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(lǐng)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(wèn)世前增加許多成本及時(shí)間。

　　特別是在移動(dòng)電子領(lǐng)域，這些物聯(lián)網(wǎng)系統設計上還需要非常省電及延長(cháng)電池續航力，這就需要復雜的電源管理技術(shù)，如此也將進(jìn)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(wù)。

　　為了在降低成本且維持效能情況下開(kāi)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)將微處理器持續微縮，如將物聯(lián)網(wǎng)芯片從現行55納米及40納米技術(shù)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(jìn)至采用32位;另如將多個(gè)傳感器封裝至單一叢集以創(chuàng )造規模經(jīng)濟，也是一個(gè)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(lǐng)域客制化設計與打造，存有各式復雜的設計要求，甚至有時(shí)存在著(zhù)高量產(chǎn)需求，因此壓低成本將有其幫助。

　　隨著(zhù)邊緣裝置搜集到更多數據，網(wǎng)關(guān)會(huì )無(wú)法負荷將如此大量數據都傳送至云端、再由云端進(jìn)行分析處理的任務(wù)，這也因此對中階運算平臺形成需求性，這類(lèi)平臺適合介于云端與邊緣裝置之間，可成為智能或簡(jiǎn)單的網(wǎng)關(guān)、或是作為邊緣服務(wù)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據、無(wú)需再上傳數據至云端，也是解決此一問(wèn)題的辦法之一，前提是要開(kāi)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據往往不一致且龐大，這類(lèi)資料可能在A(yíng)I上作為模式識別的一部分，或只能進(jìn)行不適合于量子化學(xué)軟件Gaussian分布的像差篩選。

　　為解決此問(wèn)題，芯片制造商與系統業(yè)者開(kāi)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(guò)程轉移至網(wǎng)絡(luò )中，或甚至導入各類(lèi)型內存。

　　上述三層架構裝置將以連網(wǎng)形式作業(yè)，安全問(wèn)題也成為愈來(lái)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(wèn)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(luò )攻擊風(fēng)險。