Matter标准落地难题如何解？推首款Matter定制芯片

       智东西5月20日消息，芯科科技（SiliconLabs）新推出的BG24和MG24芯片是业界唯一支持Matter，具有人工智能、机器学习功能、更高内存和更高安全性的物联网边缘设备SoC，该款芯片已于今年1月发布。

去年4月，这家公司出售了整个汽车和基础设施业务，将业务集中于物联网领域。芯科科技中国区总经理周巍说：“芯科科技是业界唯一一家专注于物联网行业的半导体公司。”

芯科科技是Matter标准最初的七个创始者之一，他们对Matter标准制定的源代码贡献已经超过20%。

目前，采用40nm制程的BG24和MG24已经正式量产。他提到，在缺芯背景下，芯科科技的产品供应没有受到影响，今年第三季度Matter1.0的SDK即将公开，到时可能有大量支持Matter协议的设备推出。

智东西等媒体与芯科科技中国区总经理周巍进行了深入交流，解读了新发布产品的技术细节，就Matter标准的落地情况和物联网市场趋势等内容进行了交流。

一、处理速度最多提升4倍，3大举措无缝连接Matter

人工智能、机器学习技术的概念十分广泛，周巍说：“我们所谈的人工智能和机器学习仅针对物联网边缘设备，不包含其他如元宇宙、云计算在内的领域。”

目前，BG24和MG24芯片可以应用于智能家居、智能医疗、智慧城市等多种领域，且更注重包容性的无线传输、低功耗以及数据隐私保护。

例如在物联网照明场景下，很多设备需要耐高温，因此芯科科技也针对不同场景、客户需求提供了多样化的模组。周巍说，芯片产品最高可支持125度。

其次，BG24和MG24芯片作为第一款人工智能、机器学习功能用于边缘设备的芯片，内置了专用人工智能、机器学习加速器等超低功耗器件。

经芯科科技内部测试显示，相比于Arm的M系列内核Cortex-M，其处理速度提升了2-4倍，并且处理功耗降低多达6倍。

此外，由于机器学习计算是在本地设备运行，能够进一步缩短云端计算的延迟，还能提高数据安全性。

这两款芯片还搭载了1.5MB闪存和256KBRAM，这一设计是为Matter协议推出后预留设计空间。

当问及与支持Matter协议的设备集成时，周巍告诉智东西：“Matter的落地和普及还需要一段时间，为了和客户的智能家居设备更好集成，我们有三种做法。”

首先，芯科科技现有的产品可以帮助客户将支持ZigBee通信协议的产品连接到Matter协议中，并且他们还在研发支持蓝牙等通信协议连接的产品。

第二，针对部分在网关端也可以支持Matter的客户，芯科科技也会协助其在网关端搭载相应定制产品。

第三，一定情况下，他们也会协助客户开发相应的APP。

二、搭载AI、ML提升传感器、声音、影像性能

BG24和MG24芯片搭载了人工智能（AI）、机器学习（ML）硬件加速器能够实现高效的边缘机器学习计算。

在传感器领域，人工智能和机器学习可以应用到ADC（多路模数转换器）或GPIO（端口扩展器）的时序数据上，提升ADC的性能，可以满足传感器提高精度、快速响应的需求。

在声音上，搭载人工智能和机器学习技术的芯片可以形成带波束成形（Beamforming）的音频麦克风阵列，以及带音频前端和数字信号处理器（DSP）的音频麦克风输入。

在影像采集上，芯片能够搭载指纹读取器等。

周巍说：“将人工智能和机器学习技术应用于芯片领域，能够在低功耗、低延迟、数据安全、低成本方面得到较大提升。”

他还提到，物联网市场蕴含着巨大潜力，人工智能和机器学习技术能为可穿戴医疗设备、工业监测传感器等边缘应用带来更多智能化升级。然而，很多开发人员在部署人工智能和机器学习上，会面临性能和功耗上的困境。

因此，在人工智能和机器学习领域，芯科科技与物联网终端开发商SensiML、物联网平台提供商EdgeImpulse和端到端开源机器学习平台TensorFlow等展开合作。