据研究机构IDC最新的《全球边缘计算支出报告》指出，到 2022 年，全球在边缘计算上的支出预计将达到 1760 亿美元，同比增长14.8%。企业和服务提供商在边缘解决方案的硬体、软体和服务上的支出预计在 2025将达到近 2740 亿美元。
“如果说我们在过去两年里学到了什么，那就是快速适应快速变化的环境的能力对企业的成功至关重要。投资边缘计算、人工智能和现代应用设计的组织，在应对接下来的挑战时将拥有优势。”IDC云和边缘基础设施服务研究副总裁Dave McCarthy表示。
边缘计算的热度这两年从未降低过，而且随着边缘设备的数量大规模增长，与边缘节点相关的技术也随之快速发展，边缘设备的性能不断提升，机器学习和AI功能被不断融入到边缘设备，让边缘端具备了生物识别、语音辨识等高级功能，同时，在功耗和成本方面，边缘设备也控制得越来越好。
Microchip模拟嵌入式SuperFlash®技术协助解决边缘语音处理难题
SuperFlash memBrain™内存解决方案协助知存科技SoC满足最苛刻的神经处理成本、功耗和效能要求
内存内运算（CIM, Computing-in-memory）技术有望消除在网络边缘进行人工智能（AI）语音处理产生的大量数据通讯瓶颈，但需要一种可同时进行神经网络计算和储存权重的嵌入式内存解决方案。近日Microchip Technology Inc.透过旗下子公司冠捷半导体（SST）宣布， 其SuperFlash memBrain神经形态内存解决方案为知存科技（WITINMEM）神经处理SoC解决了这一难题。这是首款批量生产的SoC，可使亚毫安级(sub-mA)系统在开机后立即实时降低语音噪音并识别数以百计的指令词。
Microchip的memBrain神经形态内存产品，针对神经网络的向量矩阵乘法（VMM）进行优化。它使得用于电池供电和深度嵌入式边缘设备的处理器能够提供尽可能高的单位瓦特人工智能推理效能。这是透过将神经模型的权重作为数值储存在内存数组中和将内存数组作为神经计算元素来实现的，功耗比其他方法低10至20倍，同时由于不需要外部DRAM和NOR，处理器整体材料清单（BOM）成本也较低。
将神经模型永久储存在memBrain解决方案的处理组件中也能够支持实时神经网络处理的实时开启功能。知存科技利用SuperFlash技术的浮动栅单元的非挥发性（nonvolatility），在空闲状态下关闭内存内运算宏，进一步减少物联网实际应用的静态泄漏功耗（leakage power）。
德承GPU边缘运算机─GOLD系列，建构AIoT的核心角色
嵌入式计算机品牌商 - 德承的GPU计算机GOLD产品线，满足AIoT中需要大量图像处理、机器视觉或是机器学习的应用孕育而生的产品线。旗下包含GP-3000系列以及GM-1000系列，从尺寸、效能、I/O扩展性、功能性、未来升级性等均可依据客户应用需求进行选择。无论是智能制造、智能交通、智能城市，甚至国防领域，皆可窥见其助力的身影，是建置AIoT智慧物联网的绝佳选择。
Xilinx UltraScale+产品组合拓展超压缩、高效能边缘运算新应用
图_赛灵思全新Versal AI Edge系列支持汽车、机器人、医疗和航天应用的 AI 功能
赛灵思近日宣布推出Versal AI EdgeTM系列，专为推动从边缘到终端的人工智能（AI）创新所打造。Versal AI Edge自行调适运算加速平台（ACAP）为广泛的应用提供智能功能，包含具最高等级功能安全性的自动驾驶、协作机器人、具预测性的智能工厂、医疗系统，以及适用于航天与国防市场的多任务型有效负载（payload）。该产品组合采用AI引擎-机器学习（AI Engine-ML）架构，与过往的AI引擎架构相比，可提供4倍的机器学习运算能力，并且将全新的加速器RAM与强化的内存层级整合，以因应不断演进的AI算法。这些架构的创新为Versal AI Edge系列带来了相较于GPU高达4倍的效能功耗比，以及更低的延迟，从而使边缘设备的功能更加强大。
支持AI的自动化系统需要高运算密度，以加速从传感器到AI乃至于实时控制，进而实现整体应用加速。相较于ZynqⓇ UltraScale+TM MPSoC，Versal AI Edge组件可提供十倍的运算密度来达成整体应用加速，并实现更智能的自动化系统。此外，Versal AI Edge组件支持多种安全标准，包含工业（IEC 61508）、航空电子设备（DO-254/178）与汽车（ISO 26262），助力供货商达到ASIL C随机硬件完整性与ASIL D系统完整性的等级。
讯连科技人脸辨识为开发者快速打造多项智能领域的人脸辨识应用开发工具包
讯连科技的 FaceMe® AI 人脸辨识引擎提供了跨平台的 SDK，可广泛支持多种操作系统，并针对各式物联网硬件平台优化。可提供智能物联网开发商于各式应用场域导入准确、可靠且高弹性的人脸辨识技术。
FaceMe®针对多种硬件及操作系统优化，其中包含采用 Arm 架构之 SoC 及Android 操作系统，能提供实时的脸部侦测、人脸辨识及脸部特征撷取等功能。由华硕推出的「人脸辨识 Edge AI 开发工具包」中，提供了 FaceMe SDK 及 Tinker Board 2 单板计算机，可让开发者于各式情境中开发及布署其解决方案。以电子广告牌为例，可提供实时之人脸侦测，并撷取年龄、性别、情绪等特征，做为人流分析，或是实时投放适合该访客之分众式广告。此外，也可应用于旅馆之自助报到设备，透过人脸辨识来识别预先进行脸部注册之饭店会员，提供快速报到或是推播会员专属优惠等服务，打造快速、个人化的非接触式迎宾体验。
英特尔面向物联网发布第12代英特尔酷睿处理器
英特尔第12代处理器
在近期举行的2022年国际消费类电子产品展览会（CES 2022）上发布了第12代英特尔®酷睿™处理器（代号Alder Lake S系列和H系列）。这是英特尔首个针对边缘进行优化的处理器家族，该款处理器采用的高性能混合架构将性能核与能效核以及英特尔®硬件线程调度器（Intel® Thread Director）有机整合在一起，对加速物联网应用创新进行优化，为零售、制造、医疗和视频客户提供更多的核数，先进的图形、媒体、显示和人工智能性能，并为用户提供在价格、性能和功耗上更加丰富的选择。
英特尔公司物联网事业部副总裁兼平台管理与客户赋能部门总经理John Healy表示：“从支持各类客户端以提供丰富的视觉体验，到在单个边缘平台上运行混合关键工作负载，第12代英特尔酷睿处理器可以帮助我们的客户向前迈进一大步，在边缘侧打造软件定义的世界。”
恩智浦新一代i.MX 9应用处理器重新定义边缘安全性和生产力
恩智浦半导体新一代应用处理器—i.MX 9系列。i.MX 9应用处理器以经过市场验证的i.MX 6和i.MX 8系列为建构基础，为智慧边缘带来先进的效能效率、安全性和可扩展性。i.MX 9应用处理器将在整个系列整合专用的神经处理单元（NPU），用于加速机器学习应用。该系列亦展现恩智浦首次实施Arm Ethos U-65 microNPU，让在广泛嵌入式装置中建构高效的低成本人工智能解决方案得以实现。i.MX 9系列应用处理器采用恩智浦创新的Energy Flex架构，以便开发人员优化能源效率，帮助减少碳足迹并延长电池寿命。
i.MX 9应用处理器系列为智能边缘带来高阶效能效率、安全性和可扩展性。应用领域包含智能家庭、智能城市和公共安全系统、车队管理、精准耕种和农业、消费电子音频、健康保健和能源应用等需要低功耗链接和加速机器学习选项的领域。
该产品线的首个系列将透过特定低功耗优化的16/12nm FinFET制程技术制造。在i.MX 9处理器中，Energy Flex架构将异质域处理（heterogeneous domain processing）（独立应用处理器和配有独立低功耗多媒体域的实时域）、设计技巧和制程技术相结合，以最大限度提高运行效率。例如，实时域可为低功耗音讯使用情境提供支持，其中音讯可以在处理器其余部分关闭时运作。实时域还适用于工业应用，例如需要快速启动（小于100毫秒）的CAN网络。
恩智浦EdgeLock™安全区域将突破性的安全IP嵌入SoC架构，提供预先配置的安全子系统，可简化复杂安全技术的实施，并帮助设计人员避免代价高昂的错误。内建安全技术所取得的显著进展包含自主管理安全功能，其包括信任根（root of trust）、运行认证、信任配置（trust provisioning）和SoC安全启动执行。透过广泛加密服务增强的细密式（fine-grained）密钥管理能够实现高阶攻击防御，同时简化安全认证路径。此外，当终端用户应用在装置运行时，EdgeLock安全区域可智能追踪电源转换，帮助防范出现全新攻击表面（attack surface）。
