物聯(lián)網(wǎng)領域涵蓋面廣 晶片設計須因地制宜

　　智慧家庭等物聯(lián)網(wǎng)終端應用領域，成為一龐大資料蒐集區(qū)塊。法新社

　　物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是將日常生活萬事萬物都可無線連結上網(wǎng)路的一個統(tǒng)稱，但在整體物聯(lián)網(wǎng)領域中所包含的終端技術非常多且復雜，因此并沒有單一的晶片或裝置技術能夠含括整個物聯(lián)網(wǎng)領域的需求，顯示這是一個集眾多技術、服務以及市場在一身的龐大科技領域。所有這些均連結至網(wǎng)際網(wǎng)路，未來隨著物聯(lián)網(wǎng)定義的持續(xù)演進，物聯(lián)網(wǎng)架構設計也將持續(xù)見到演進及變革。據(jù)Semi Engineering網(wǎng)站報導，物聯(lián)網(wǎng)領域與行動裝置領域或其他科技應用領域不同的是，行動裝置等領域更適合于單一特定應用并重復使用之，物聯(lián)網(wǎng)領域則有更多的一般目的版本，在部分情況下將會進行具體的設計，并試圖針對其他市場領域再度運用。由于物聯(lián)網(wǎng)領域更加廣泛、規(guī)模也持續(xù)在增加，因此未來將可見到針對特殊應用的更多特殊設計問世。為了描述出一個完整的物聯(lián)網(wǎng)體系，將需要建構一個叁層的架構，其一包含伺服器與云端零組件、其二為介于物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置(edge device)與云端之間的閘道零組件，其叁則是作為真實世界與網(wǎng)路之間連結的物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置，此即各類終端物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，如智慧家庭產(chǎn)品線等。雖然上述過程看似有其邏輯性，不過在物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置方面，許多情況下卻是由效能較差的感測器來蒐集資料，再傳送這些資料至云端供進行分析處理，有時候甚至傳送速度太慢以至于無法將全數(shù)資料上傳云端，這便形成了為物聯(lián)網(wǎng)設計晶片或感測器時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(guī)範，如在汽車領域還必須符合諸如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)裝置在正式問世前增加許多成本及時間。特別是在行動電子領域，這些物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設計上還需要非常省電及延長電池續(xù)航力，這就需要復雜的電源管理技術，如此也將進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。為了在降低成本且維持效能情況下開發(fā)適合物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置搭載的晶片及感測器等零組件，運用摩爾定律(Moore’s Law)將微處理器持續(xù)微縮，如將物聯(lián)網(wǎng)晶片從現(xiàn)行55奈米及40奈米技術水準，提升至40奈米及28奈米水準，將有助于降低成本。若要提升安全性，晶片設計也必須改進至採用32位元;另如將多個感測器封裝至單一叢集以創(chuàng)造規(guī)模經(jīng)濟，也是一個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域客製化設計與打造，存有各式復雜的設計要求，甚至有時存在著高量產(chǎn)需求，因此壓低成本將有其助益。隨著邊緣裝置蒐集到更多資料，閘道會無法負荷將如此大量資料都傳送至云端、再由云端進行分析處理的任務，這也因此對中階運算平臺形成需求性，這類平臺適合介于云端與邊緣裝置之間，可成為智慧型或簡單的閘道、或是作為邊緣伺服器等。此外，讓邊緣裝置導入人工智慧(AI)晶片直接就近處理大量資料、無需再上傳資料至云端，也是解決此一問題的辦法之一，前提是要開發(fā)出具足夠處理分析能力的AI晶片。云端接收到的邊緣裝置蒐集資料往往不一致且龐大，這類資料可能在AI上作為模式識別的一部分，或只能進行不適合于量子化學軟體Gaussian分布的像差篩選。為解決此問題，晶片製造商與系統(tǒng)業(yè)者開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程轉移至網(wǎng)路中，或甚至導入各類型記憶體。上述叁層架構裝置將以連網(wǎng)形式作業(yè)，資安問題也成為愈來愈重要的課題、必須加以防範，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，資安防護問題將變得更困難，因此若能將所有零組件功能整合至單一晶片，將有助減少遭網(wǎng)路攻擊風險。