乐鑫科技：开源硬件、AI能力将越来越重要

集微网消息，物联网的目的在于将所有的“物”实现联网。而这些“物”通过大量的数据的形式成为一个更庞大的嵌入式生态系统的一部分。这个过程需要开发人员为物联网节点创建软硬件环境，以及应用程序代码，然后调试连接性。而开发工具可以帮助设计人员并加快这一过程。成立于2008年的乐鑫科技就致力于物联网领域的软硬件产品开发，专注于研发高集成、低功耗的Wi-Fi和蓝牙MCU，助力物联网应用落地。

乐鑫科技创始人兼CEO张瑞安日前接受了知名电子工程社区网站 EEWeb 的采访。对于未来一年物联网产业的发展趋势，张瑞安看好将云计算与人工智能及物联网相结合，而大规模定制、个性化和人工智能是其中的关键。

张瑞安还指出，未来20年，开源硬件将会比现在更有影响力。而使用低功耗和低分辨率的神经网络将是20年后的开源硬件的一个关键特征。比如，利用AI模块取代软件，将大幅减少工程师写代码的工作量，设计的很大一部分将基于神经网络，换言之，“软件将以廉价的神经网络的形式吞噬硬件”。

为物联网而生

乐鑫科技分别于2014年和2016年推出了ESP8266和ESP32。ESP8266是面向物联网应用的高性价比、高度集成的 Wi-Fi MCU。ESP32是功能丰富的Wi-Fi & 蓝牙 MCU，适用于多样的物联网应用。

张瑞安表示，ESP8266是乐鑫首个为物联网设计的产品。产品在设计之初受到“One-Laptop-per-Child”和“廉价工程技术”概念的启发，将RF组件（除天线）集成到芯片中，这在WiFi领域是首创。

ESP32是乐鑫实现这一目标的第二次尝试。ESP8266有很多限制，而ESP32的开发为解决内存、计算资源、深度休眠功耗和外设接口等问题。在设计过程中，团队提出了非对称双核架构。虽然这是一个非标准设计的小型MCUs，但团队认为这是一个很好的设计，并决定实现它。因此，ESP32的应用是ESP8266所有功能的超集。

张瑞安指出，乐鑫的使命是使ESP32成为IoT应用的多用途、可访问的平台。乐鑫的重点不仅是硬件，还包括处理器、编译器、操作系统、应用程序框架、cloud middleware、开发工具等任何可以改善开发人员体验的方面。

乐鑫科技目前正在推出ESP32-C3和ESP32-S3。ESP32-C3 是一款安全稳定、低功耗、低成本的物联网芯片，搭载 RISC-V 32 位单核处理器，支持 2.4 GHz Wi-Fi 和 Bluetooth LE 5.0。ESP32-S3 是一款集成 2.4 GHz Wi-Fi 和 Bluetooth LE 5.0 的 MCU 芯片，支持远距离模式 （Long Range）。ESP32-S3 搭载 Xtensa 32 位 LX7 双核处理器，主频高达 240 MHz，内置 512 KB SRAM （TCM），具有 44 个可编程 GPIO 管脚和丰富的通信接口。

“ESP32-C3是乐鑫首款完全基于RISC-V的芯片，具有强大的安全功能，支持 2.4 GHz Wi-Fi 和 Bluetooth LE 5.0。为了使ESP32-C3比第一代ESP32更安全，我们投入了大量资金。”张瑞安说道，“我也很乐意看到有安全研究人员去尝试破解它，我们也会对此进行改进。”

ESP32-C3包括几个安全功能，如安全启动、flash加密、数字签名、HMAC 模块，以及支持加密算法的硬件加速器确保设备在本地网络和云上安全传输数据。

在谈及乐鑫为何选择采用RISC-V MCU时，张瑞安认为最重要的一点理由是RISC-V采用的是标准化的开源方法，很有可能在未来几年内成为市场上最受支持和最安全的平台。

开源硬件、AI能力将越来越重要

以 ESP32-S3 为开端，乐鑫在 2021 年将推出更多 ESP32-S 系列的高性价比 AI 芯片。张瑞安强调，AI 芯片的算法与硬件同等重要。

他指出，现阶段普通用户很难收集到足够多的样本，并训练自己的算法模型。因此，乐鑫会在GitHub 上提供丰富的 AI 代码供用户直接使用。同时，公司内部进行了大量测试，现已在 ESP32-S3 实现了出色的波束成形、唤醒词识别和离线命令词识别等功能。

在不久的将来，ESP32-S3 也有强大的图像识别、处理能力，而后续 ESP32-S4 的 AI 运算能力则会进一步升级。

在可见的2021年，张瑞安的看法是将云计算与人工智能和物联网相结合，大规模定制、个性化和人工智能是其中关键成分。

在难以预见的未来，张瑞安认为开源硬件在未来20年里将会比现在更有影响力。究其原因，张瑞安认为有三点。首先，技术进步将使快速原型（RP）成为可能，而成本仅为今天的一小部分。第二，全球环境问题将带来更多的麻烦，这些问题可能只涉及少数或不涉及大量的商业优先事项，因此开源硬件显得尤为重要。第三，随着人工智能硬件和算法的快速发展，以及计算资源的可用性，厂商能够用非常简单的硬件创造出几乎任何的东西。例如，厂商可以制造自己的通信基带，由简单的无线电和基于神经网络的调制解调器组成，其功率效率比现有的要高得多。

张瑞安还指出，20年后的开源硬件的一个关键特征是——使用低功耗和低分辨率的神经网络。到2040年，在大多数情况下，通过用AI模块取代软件，将大幅减少如写代码这类耗时的工作。简而言之，软件将以廉价的神经网络的形式“吞噬”硬件。

责任编辑：xj