從2014年開始，恩智浦(NXP)加大了面向中國市場進行產品定義、設計和制造的力度，KE1X系列MCU、i.MX 6ULL/i.MX 6SLL應用處理器、以及去年發布的跨界處理器i.MX RT系列就是最好的證明。目前恩智浦在華擁有超過7000名員工，50%的市場營收來自中國，是中國最大的ARM MCU供應商，在中國汽車信息娛樂系統和ePOS市場排名第一。

蓬勃發展的跨界處理器

i.MX RT系列是恩智浦在2017年6月推出的跨界處理器產品，體現了恩智浦“為中國定義、設計、制造和服務中國”的戰略。按照恩智浦資深副總裁兼微控制器業務線總經理Geoff Lees的說法，這種新型應用處理器的最大特點是采用了MCU內核，但基于應用處理器的架構方式，因此既能實現應用處理器的高性能和豐富功能，同時又兼具傳統MCU的易用性和實時低功耗運行特性，從而突破了應用處理器和MCU之間的界限。

首款產品i.MX RT1050的內核運行速度高達600MHz，遠高于市場上同期競爭解決方案400MHz的水平，可提供3015 CoreMark/1284 DMIPS的處理速度，性能高出任何其他Cortex-M7產品50%以上，高出普通市場Cortex-A5產品100%以上，是同期市場上具備最高性能水平的Cortex-M7解決方案。

恩智浦方面稱，RT1050在2017年10月量產后，不到一年的時間內已在全球擁有2500家客戶，發現的市場機會高達5億美金，且在中國已有四家大客戶進入量產階段。

也許是受到了上述利好消息的鼓舞。進入2018年后，恩智浦接連宣布推出該系列的最新產品：RT1060、更具性價比的RT1020、以及采用新封裝工藝的RT1050，從而將i.MX RT產品線擴充至三個可擴展系列。以RT1060為例，新的處理器系列引入了針對實時應用而設計的新功能，如片內存儲器增加至1MB、支持高速GPIO、CAN-FD和支持同步并行接口的NAND/NOR /PSRAM外擴存儲控制器。

i.MX RT1060c

Geoff Lees表示即便如此，RT系列發展的腳步也絲毫不會放慢。今年年底，恩智浦還會推出更多細分產品，+DSP內核、+藍牙/Wi-Fi、+閃存、以及比RT1050成本再降低50%的RT1010系列，都將悉數登場。

中國設計，面向全球

與i.MX RT系列同樣面向中國市場，并在中國進行定義、設計和制造的，還包括數字信號控制器(DSC)。其實DSC在恩智浦已經有超過15年的發展歷史，恩智浦半導體大中華區微控制器產品市場總監金宇杰說，得益于電機控制、電源轉換和無線充電市場的快速發展，過去幾年中32位DSC的年復合增長率均高于50%，遠遠超過MCU的平均增長率。

以工業級無線充電來說，恩智浦基于DSC芯片開發了從5瓦到200瓦的全線方案，在硬件、軟件、支持和企業標準認證等方面，均處于世界最先進的水平。

恩智浦從去年開始針對DSC產品線進行投資，目前正在90nm產品線的基礎上做進一步的優化和擴展，包括更低的功耗、更大的處理能力等。恩智浦的戰略是希望借助先進工藝和RT產品平臺，大力發展先進制造所需的產品，更好的服務中國客戶和全球客戶。

為了實現這一目標，恩智浦加大了在音視頻編解碼、圖像處理與開源技術方面的投資，希望能夠在更多價格親民的產品中實現上述功能?！拔覀円逃袌觯逃脩?，讓他們從過去固有的‘控制’概念轉變為‘互動’概念。我相信未來幾年內會有更多的工程師加入到聲控、視覺控制生態系統中來，一起把這個市場做大?！盙eoff說。

最新的i.MX 7ULP系列處理器代表了恩智浦在超低功耗處理領域的最新成就，采用28nm FD-SOI工藝制造，適用于要求超長電池壽命的應用；而i.MX 8M系列則采用14nm FinFET工藝制造，具有業界領先的音頻、語音和視頻處理功能，適用于從消費家庭音頻到工業樓宇自動化及移動計算機等廣泛應用；此外，恩智浦還針對中國市場推出了一款號稱目前全球性價比最高的全操作系統處理器i.MX 6ULZ，包括處理器硬件和整套Linux軟件包。恩智浦預計，高性價比的Liunx處理器在中國市場上將會非常受歡迎。

FD-SOI是恩智浦極為看好的技術之一，據說Geoff所領導的這個部門50%以上的投資都是基于FD-SOI技術的，未來這一比例還有可能增加到80%。為什么要做FD-SOI? Geoff給出的原因是目前FD-SOI技術已經達到了18nm工藝，很快就會演進到12nm，該技術可在不影響執行速度的情況下提供出色的電池壽命和高性能，再加上FD-SOI制造成本和工藝復雜度相比FinFET要低不少，非常適合中國廠商使用。

三步走的AI戰略

發布會壓軸出場的話題是“人工智能和機器學習”，Geoff說最精彩的部分要留在最后。

他認為中國的人工智能和機器學習市場是引領全球的。人工智能從60年代開始是以語音為主的，但現在除了語音之外，視覺、語音+視覺的出現正在改變整個工業設計的形態。

根據規劃，恩智浦在中國AI市場的策略將分為三個階段：第一步是跟中國語音端公司合作，將他們的操作系統和生態環境移植到恩智浦的產品上來；第二步是與中國的大學、研究機構一起將移植到產品中的工具、算法進行優化，并通過小型處理器在本地進行處理；第三步，是進一步把這些比較先進的算法移植到低端產品上，比如3美金的微控制器和1美金的微處理器。

“我們考慮更多的是如何把AI引入到邊緣應用處理上來，因此不會考慮GPU、DSP、VPU這樣的高性能計算平臺，或者復雜的矢量算法，而是把經過優化過的機器學習/深度學習引擎固化，放到已有的微處理器和微控制器的構架上來。”Geoff Lees說他相信這樣的戰略可以讓客戶把現在的AI/機器學習功能用到最終的產品中，并真正用起來。

為此，恩智浦在6月推出了一套全新的機器學習開發環境，旨在讓用戶無論面對低成本微控制器、跨界i.MX RT處理器，還是高性能應用處理器等設備，都可以輕松實現機器學習功能。這是全套的即用型方案，用戶可以在ARM Cortex內核到高性能GPU/DSP復合體中選擇最佳執行引擎，以及在這些引擎上部署機器學習模型(包括神經網絡)的工具。

將AI/機器學習技術引入邊緣計算應用的另一個關鍵要求是可以從云端輕松、安全地部署和升級嵌入式設備。作為一款設備和云服務套件，恩智浦正在利用EdgeScale平臺實現對物聯網和邊緣設備的安全配置和管理。該平臺通過在云端集成AI/機器學習和推理引擎，并自動將集成模塊安全地部署到邊緣設備，實現端到端的持續開發和交付體驗。

在高性價比MCU中部署AI推理引擎，并獲得足夠的性能，恩智浦的這一做法讓許多人感到驚訝。但如果看一下市場調研咨詢公司Compass Intelligence 4月發布的調研結果，可能又會覺得在意料之中。在這份報告中，恩智浦、NVIDIA和Intel一同名列引領AI創新的AI芯片企業前三位。

“在嵌入式應用中使用機器學習時，必須同時兼顧安全性、成本和最終用戶體驗?！倍髦瞧指笨偛眉?a href="http://www.tjjbhg.com/tags/lpc/" target="_blank">LPC和低功耗微控制器產品線總經理于修杰認為，邊緣計算一定是未來的趨勢，畢竟把所有數據都送上云端的成本太高，能夠在本地低成本處理的就盡量在本地做，這也是恩智浦始終致力于提高MCU/跨界處理器/應用處理器在性能、功耗、加密、成本等能力的關鍵原因。